# 实现"spark dead worker"的步骤和代码解析
## 1. 简介
在Spark集群中，当一个工作节点（worker）发生故障或不可用时，我们需要处理这个问题并重新启动一个新的工作节点来替代它。这个过程被称为"spark dead worker"。本篇文章将介绍如何实现这个过程，并提供详细的步骤和代码解析。
## 2. 实现步骤
下面是实现"spark dead worker
原创
2023-09-23 16:51:39
59阅读
Spark分区数、task数目、core数目、worker节点数目、executor数目梳理spark隐式创建由操作组成的逻辑上的有向无环图。驱动器执行时，它会把这个逻辑图转换为物理执行计划，然后将逻辑计划转换为一系列的步骤（stage），每个步骤由多个任务组成。步骤组成任务、数据组成任务。所以数据和对数据的操作都封装在任务里面了？数据是分布的，那么步骤的执行是什么过程？因为是流水线操作，所以对于
转载
2023-08-03 14:58:39
277阅读
# Spark 有多余的 Worker 显示 DEAD 实现教程
## 问题背景
在 Spark 中，Worker 是负责执行具体任务的节点。有时候，当 Spark 集群中有多余的 Worker 节点时，我们希望能够识别出哪些 Worker 节点处于 DEAD 状态，以便进行相应的管理和维护。
## 实现步骤
下面是实现该功能的步骤，我们使用 Scala 编程语言来进行演示。
| 步骤
原创
2023-08-03 18:20:06
144阅读
# Spark集群中移除Dead Worker的方案
在Spark集群中，Worker节点的稳定性是保证集群高效运行的关键。面对Dead Worker的情况，及时检测并移除这些节点可以帮助保持集群的高可用性与性能。本文将探讨如何在Spark集群中移除死掉的Worker节点，解决这一具体问题。我们将结合代码示例、类图和流程图进行详细阐述。
## 1. 问题背景
在高性能大数据处理的场景中，Sp
原创
2024-10-22 03:36:11
131阅读
环境：spark 2.3.3scala 2.11.8Java 1.8.0_141可以参考【Spark Master启动流程及源码详解】${SPARK_HOME}/sbin/start-slaves.sh# Launch the slaves
"${SPARK_HOME}/sbin/slaves.sh" cd "${SPARK_HOME}" \; "${SPARK_HOME}/sbin/start
转载
2024-03-03 13:30:25
45阅读
spark版本： 2.0.01.概念worker是执行任务的真正服务，它可以管理多个executors，并向master汇报任务的执行情况，现在让我们看看它的启动过程。 由于worker启动过程和master启动过程有一定相通之处，所以在阅读本文之前，请先阅读master的启动过程。2.worker启动在启动spark时，需要执行脚本sh start-slaves.sh,其最终是调用org.apa
转载
2023-08-04 20:16:44
115阅读
Spark 要点总结及优化
转载
2019-10-30 09:20:00
221阅读
Spark集群启动Master可以使用脚本启动：start-master，shell脚本细节自行查看。最终启动命令为:java -cp /home/daxin/bigdata/spark/conf/:/home/daxin/bigdata/spark/jars/*:/home/daxin/bigdata/hadoop/etc/hadoop/ -Xmx1g -XX:MaxPermSize=256m
转载
2023-10-26 20:20:38
215阅读
spark通信流程概述spark作为一套高效的分布式运算框架，但是想要更深入的学习它，就要通过分析spark的源码，不但可以更好的帮助理解spark的工作过程，还可以提高对集群的排错能力，本文主要关注的是Spark的Master的启动流程与Worker启动流程。Master启动我们启动一个Master是通过Shell命令启动了一个脚本start-master.sh开始的，这个脚本的启动流程如下st
转载
2023-09-13 19:51:05
182阅读
Spark-Core源码学习记录该系列作为Spark源码回顾学习的记录，旨在捋清Spark分发程序运行的机制和流程，对部分关键源码进行追踪，争取做到知其所以然，对枝节部分源码仅进行文字说明，不深入下钻，避免混淆主干内容。 本文承接上文，我们分别进入org.apache.spark.deploy.master.Master和org.apache.spark.deploy.worker.Worker中
转载
2024-07-08 12:23:15
32阅读
①启动driver服务源码分析Master.scala// 在某一个worker上启动diver
private def launchDriver(worker: WorkerInfo, driver: DriverInfo) {
logInfo("Launching driver " + driver.id + " on worker " + worker.id)
// 将d
转载
2024-10-26 19:37:25
15阅读
# Spark启动没有Worker
在使用Spark进行分布式计算时，经常会遇到启动Spark时没有Worker可用的情况。本文将介绍为什么会出现这种情况以及如何解决这个问题。
## 问题原因
在启动Spark集群时，Master负责管理集群中的Worker节点。如果没有可用的Worker节点，那么就无法进行分布式计算。
通常，没有可用Worker节点的原因可能有以下几种：
1. 配置错
原创
2023-08-20 03:17:08
1324阅读
standalone模式启动集群命令详解在启动集群（master进程和worker进程）的时候，大家回忆一下，我们用的是哪个命令，用的是sbin/start-all.sh脚本 这个脚本一旦执行，就会直接在集群（节点，部署了spark安装包）中，启动master进程和所有worker进程 sbin/start-all.sh脚本，其实是用来便捷地快速启动整个spark standalone集群的 我们
转载
2023-06-19 11:01:59
341阅读
ApplicationMaster中的关键线程一，Driver线程二，Reporter线程三，图示 yarn cluster 模式提交的spark程序会使用Yarn集群中某个节点的container资源启动ApplicationMaster java进程,其启动命令是SparkSubmit进程根据用户提交spark任务命令的参数拼接而来。启动后跟踪代码调用过程。一，Driver线程查看半生对象o
转载
2023-12-04 16:22:37
96阅读
## 如何实现 "Spark Dead"
在这篇文章中，我们将讨论如何利用 Apache Spark 实现“Spark Dead”功能，简单来讲，就是在任务运行过程中模拟或处理异常状态。这对于进行容错处理、异常监控是非常重要的。我们将分步展示整个流程，并在每一步提供必要的代码。
### 步骤概述
以下是我们将要完成的主要步骤：
| 步骤 | 描述
Spark on standalone类似于yarn的一个集群资源管理框架，spark自带的yarnResourceManager（进程）管理和调度集群资源，主要包括：申请、调度、监控NodeManager（进程）管理当前节点的资源，以及启动container资源：CPU和内存（CPU决定快慢，内存决定生死）注意：一台机器只允许有一个NodeManagerstandaloneMaster：（进程）
转载
2024-08-29 16:59:42
79阅读
目录一、Worker的main方法二、Worker初始化过程2.1 参数初始化2.2 onStart2.2.1 tryRegisterAllMasters()2.2.2 Option(self).foreach(_.send(ReregisterWithMaster))三、 总结 Worker和Master一样，在Spark通信架构中都是一个EndPoint,所
转载
2023-10-27 14:40:22
93阅读
1. 启动脚本sbin/start-slaves.sh 1. # Launch the slaves
2. if [ "$SPARK_WORKER_INSTANCES" = "" ]; then
3. exec "$sbin/slaves.sh" cd "$SPARK_HOME" \; "$sbin/start-slave.sh" 1 "spark://$SPARK_MASTE
转载
2024-05-09 16:02:23
26阅读
1. 启动脚本sbin/start-slaves.sh# Launch the slaves
if [ "$SPARK_WORKER_INSTANCES" = "" ]; then
exec "$sbin/slaves.sh" cd "$SPARK_HOME" \; "$sbin/start-slave.sh" 1 "spark://$SPARK_MASTER_IP:$SPARK_M
转载
2023-09-09 09:24:14
79阅读
文章目录Spark源码剖析——Master、Worker启动流程当前环境与版本1. 前言2. Master启动流程2.1 Master的伴生对象2.2 Master3. Worker启动流程3.1 Worker的伴生对象3.2 Worker4. Master与Worker的初步交互（注册） Spark源码剖析——Master、Worker启动流程当前环境与版本环境版本JDKjava versio
转载
2024-08-09 09:47:35
109阅读
