前几篇博客详细解析了Spark的Job触发机制、Spark的DAGScheduler调度机制、Spark的TaskScheduler调度机制、Spark调度器的终端通信SchedulerBackend和Spark的Executor启动，在对这些源码进行分析之后，头脑中十分混乱，对于各个机制的具体执行过程不是十分了解。网上的各种分析博客也写得不是十分清晰，于是就开始了Spark任务提交流程的分析。本
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2023-09-06 18:49:35
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在现代大数据处理环境中，Apache Spark是一个强大的工具，用于进行高速数据处理。CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）是一种常用的Hadoop发行版，用户需要通过不同的方式与Spark进行交互以提交任务。本文将详细介绍如何在CDH的Spark环境中提交任务，提供代码示例，帮助用户更好地理解这一过程。
### 1. Spark任
原创
2024-09-19 08:02:48
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# 在CDH中的Spark中如何提交任务
## 引言
在CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）中，Spark是一个非常常用的分布式计算框架，用于处理大规模数据的计算任务。在CDH集群中，我们需要了解如何正确地提交Spark任务，以便高效地利用集群资源并完成所需的数据处理任务。本文将介绍如何在CDH中提交Spark任务，并给出示例代码
原创
2024-02-27 04:44:09
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我有4台机器 其中hadoop1-hadoop3是cdh集群，而hadoop4是一台普通的机器。我通过一台不属于cdh集群的机器，通过远程的方式，让cdh集群进行运算，而我本机不参与运算。进行操作的流程如下:要想理解远程提交，我们从2个方面去学习 1.了解原理和思路 2.进行操作了解原理思路 首先，我们来了解spatk基础常识 spark提交
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2023-08-31 20:31:54
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# 提交 Hive on Spark 任务的项目方案
## 背景
在大数据处理的领域中，Hive 是一个非常流行的数据仓库工具，能够将结构化数据映射为一张数据库表，并且支持用 SQL 的方式进行分析。随着 Spark 的崛起，许多用户希望能够利用 Spark 提供的性能优势来提高 Hive 任务的执行速度。CDH（Cloudera Distribution including Apache H
原创
2024-09-16 03:53:33
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# CDH提交Spark任务样例
## 概述
本文将介绍如何在CDH（Cloudera Distribution Hadoop）集群上提交Spark任务的样例。我们将使用CDH提供的命令行工具`spark-submit`来提交任务。
## 整体流程
下面是提交Spark任务的整体流程：
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[编写Spark应用程序
原创
2023-11-04 14:45:06
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目录 #Job提交流程概览#Task类型1.Task2.DAGTask3.ResultTask4.ShuffleMapTask#Stage划分sc.runJobDAGScheduler.runJobsubmitStage()getMissingParentStages()getShuffleMapStage()#Task提交submitMissingTasks()submitTasks(
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2023-07-04 11:05:32
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在 spark的提交模式中，有三种提交方式：分别是基于spark集群的standalone模式，基于YARN集群的yarn-client和yarn-cluster三种模式，Standalone,模式提交:spark-submit --master spark://node01:7077 --class scala.WordCount_Online --executor-memory 1
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2023-08-29 11:09:50
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简介前面我分享了一个spark的wordcount，那么这篇blog我就简单的介绍一下spark提交任务的流程。也就是当我们提交一个jar包到集群的时候，是如何进行调度和计算的。然后就是分享一下有关RDD 的东西。RDD是spark框架中的组成单位，也是spark分布式计算的核心，在我看来，spark分布式计算完全是由RDD来实现的，所以RDD对于学习spark来说是非常关键的。 目录简介提交ja
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2023-11-22 21:11:45
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严格来说不是将spark1.6升级到spark2.3，而是安装一个新的spark2.3一、JDK1.7升级到JDK1.8由于之前CDH中安装了spark1.6，为了适配，我安装jdk1.7，但是在spark2.3中jdk1.7的支持已经被移除了，所以我们第一件事需要将jdk版本升级到jdk1.81、停掉所有节点的cloudera manager/opt/cm-5.15.0/etc/init.d/c
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2024-04-26 19:45:00
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pre-job运行 ../../bin/flink run -t yarn-per-job --detached -Dyarn.application.name=consumerDemo \ -Dparallelism.default=1 \-Djobmanager.memory.process.size=1024mb -Dtaskmanager.memory.process.size=102
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2021-09-03 18:17:00
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# 使用 Spark 程序本地连接 CDH 的 YARN 提交任务
## 引言
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。而 Cloudera 的 CDH (Cloudera Distribution including Apache Hadoop) 则提供了一个完备的大数据生态环境，包括了 YARN（Yet Another Resource Negot
原创
2024-10-25 06:28:58
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**Spark任务提交执行流程**Spark任务的本质是对我们编写的RDD的依赖关系切分成一个个Stage，将Stage按照分区分批次的生成TaskSet发送到Executor进行任务的执行Spark任务分两种：1、shuffleMapTask：shuffle之后的task2、resultTask：shuffle之前的taskSpark任务分配有两种方式：1，尽量打撒方式（系统默认）2，尽量集中方
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2023-10-11 15:56:21
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Spark的任务, 生产环境中一般提交到Yarn上执行. 具体流程如下图所示1、client提交任务到RM.2、RM启动AM.3、AM启动Driver线程, 并向RM申请资源.4、RM返回可用资源列表.5、AM通过nmClient启动Container, 并且启动ExecutorBackend后台进程.6、Executor反向注册给Driver7、Executor启动任务 我们通过截取部分源码来展
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2023-08-16 06:37:21
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目录一、spark提交任务流程概述1.1、流程概述1.2、流程图解（多图） 二、spark提交任务详细流程2.1 主要流程2.2 流程图解 2.3 详细文字描述备注一、spark提交任务流程概述1.1、流程概述1、构建spark执行环境（初始化sparkcont）； 2、SparkContext向资源管理器注册并申请Executor资源； 3、资源管理器分配Exec
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2023-09-01 16:04:15
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spark提交任务的几种方式个人从事大数据开发的一些小总结，希望可以帮助到行业里面的新人，后续还会继续更新spark,storm,flink,hive等等大数据框架的工作经验以及心得总结，如有转载请注明spark-submit 这种属于命令行提交，不过多阐述，spark官网有案例官方网址** 讲讲java代码怎么提交，工作中也经常会用 ** 我们要用到 SparkLauncher，要引入的jar包
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2023-07-09 22:52:34
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# Spring Boot 提交 Spark 任务的项目方案
在大数据时代，Spark 作为一款强大的分布式计算框架，越来越多地被应用于大规模数据处理。为了方便在微服务架构中集成 Spark 作业执行，我们可以通过 Spring Boot 项目来提交 Spark 任务。以下将为您详细描述方案及其实现步骤。
## 项目背景
在传统的应用中，Spark 作业的提交往往需要借助命令行或脚本，频繁的
Yarn-Cluster 模式任务流程一、任务提交流程执行脚本提交任务，实际是启动一个 SparkSubmit 的 JVM 进程SparkSubmit 类中的 main 方法 反射调用 YarnClusterApplication 的 main 方法创建客户端YarnClusterApplication 在客户端创建 yarnClient，向 ResourceManager 提交用户的应用程序RM
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2023-08-11 17:04:01
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## 实现“cdh提交spark任务脚本需要先 sh hdfs”流程
### 1. 简述整体流程
在CDH平台上使用Spark提交任务时，需要先将任务相关的文件上传到HDFS中，然后通过执行`sh hdfs`命令来将HDFS中的文件加载到Spark中。
整个流程可以分为以下几个步骤：
1. 将任务相关的文件上传到HDFS中
2. 使用`sh hdfs`命令加载HDFS中的文件到Spark中
原创
2023-11-10 15:05:02
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&n
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2023-08-12 21:19:34
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