# 在 IntelliJ IDEA 中链接 Yarn 集群调试 Spark 任务的指南
在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一个非常流行的框架，而 Yarn 是一种资源管理器，能够有效地调度 Spark 任务。当我们需要在 IntelliJ IDEA 中调试 Spark 任务，并连接到 Yarn 集群时，有很多步骤需要注意。接下来，将会详细介绍整个流程，并逐步带你完成这一过程。
在进行 Spark 应用开发时，使用 IntelliJ IDEA 远程提交 Spark 任务到集群进行调试是一个常见的场景。本文旨在详细记录这一过程中的问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试及预防优化，帮助读者更清晰地理解如何解决相关问题。
### 用户场景还原
作为一名数据工程师，我在本地开发 Spark 应用程序时，通常需要将应用程序提交到远程集群进行测试和调试。为了提高效率，我希
用IDEA搭建Maven web项目，对于很多用惯了Eclipse的人可能会很不适应。在项目的目录结构设置上，Eclipse和IDEA的确有些区别。这篇文章将在原来的基础上更加详细的介绍，最后会给出两个示例来展示实际效果。文章将从5个方面来介绍：(文章贴图较多，如果你那里无法显示， 这里是PDF文档 ，内容一样)
1.基础环境搭建； &nbs
转载
2024-07-19 10:41:24
20阅读
Idea里面远程提交spark任务到yarn集群1.本地idea远程提交到yarn集群2.运行过程中可能会遇到的问题2.1首先需要把yarn-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml放到resource下面,因为程序运行的时候需要这些环境2.2权限问题2.3缺失环境变量2.4 没有设置driver的ip2.5保证自己的电脑和虚拟机在同一个网段内,而且要关闭自己电脑的...
转载
2021-06-01 12:14:56
3643阅读
在现代大数据处理领域，Yarn集群与Spark的结合为数据分析与处理提供了强大的支持。然而，在实施过程中，如何优化“Yarn集群Spark任务的分布”以提高资源利用率与系统性能，是十分重要的。本文将记录下这个过程，按照环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、故障排查及扩展部署的逻辑结构进行详细分析。
### 环境预检
在正式开始之前，确保我们的环境满足以下系统要求：
| 系统
今天在将本地idea当中的代码提交到远程的spark集群的时候，出现了下面的错误看到这个错的第一反应就是集群本地和spark的通讯是不是正常的，因为我们通过本地提交任务的时候启动了spark_ui界面这个相当于在本地进行操作的，相当于spark的client。但是真正的执行者又是在集群当中。所以两者之间的话的通讯是必须保持畅通的。（本地提交到spark集群的代码的运行方式大致是这样的，其实他和su
转载
2023-12-25 14:56:46
71阅读
编写目的 编写此文档的目的是为了在idea上 能够远程提交spark程序到集群中运行，避免上传jar包到linux中，同时也避免了编写相应的spark脚本执行文件。 实现功能 在idea的上编写spark程序，不编写脚本，直接在idea上运行，且程序在spark集群（standalone）上运行。 环境 1、 Spark集群（standalone模式）完全分布式 2、 你的项目工程可以访问hdfs
转载
2023-12-22 14:27:44
45阅读
直接看我的公众号吧不想在复制了:https://mp.weixin.qq.com/s/Rwz5uAI-TfnTBpppsMTfBg欢迎大家关注我的公众号:如果有写的不对的地方,欢迎大家指正,如果有什么疑问,可以加QQ群:340297350,更多的Flink和spark的干货可以加入下面的星球...
原创
2021-08-16 15:05:44
1276阅读
2.基于IDEA使用Spark API开放Spark程序（1） 创建一个Scala IDEA工程： 我们使用Non-SBT的方式，点击“Next”： 把工程命名一下，其它的按照默认： 点击“Finish”完成工程的创建： 修改项目的属性： 首先修改Modules选项： 在src下创建两个文件夹，并把其属性改为source： 2.基于IDEA使用Spa
# 直接使用IDEA调试Spark任务
在大数据处理领域，Apache Spark是一个非常流行的框架，因其速度快、易用性高而受到广泛关注。通常情况下，开发者在本地机器上开发和调试Spark任务。但使用IDEA（IntelliJ IDEA）直接调试Spark任务可以大大提高开发和调试效率. 本文将介绍如何在IDEA中配置和调试Spark任务，并提供相关代码示例。
## 环境准备
首先，你需要
目录1 Spark中的基本概念2 Spark的运行流程2.1 说明2.2 图解2.3 Spark运行架构特点2.4 DAGScheduler2.5 TaskScheduler2.6 SchedulerBackend2.7 Executor3 Spark在不同集群中的运行架构3.1 Spark On Standalone运行过程3.2 Spark On Yarn运行过程3.2.1 Yarn框架流程3
转载
2023-09-18 00:10:20
139阅读
# 本地调用集群调试Spark任务
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和分析。虽然Spark适合在集群上运行，但在开发阶段进行本地调试也是非常有必要的。本文将介绍如何在本地环境中调试Spark任务，并提供相应的代码示例。
## 一、环境准备
在开始之前，请确保您的计算机上已经安装了Java和Spark。如果您还未安装，可以通过以下步骤进行：
1. **安
很久没有更新了,因为最近一段时间有点小忙,最近也是有同学问我说自己在idea里面写spark程序测试,每次都要打包然后上传到集群,然后spark-submit提交很麻烦,可不可以在idea里面直接远程提交到yarn集群呢? 当然是可以的,今天就给大家分享一下具体的操作过程.
那先来说一下spark任务运行的几种模式:
1,本地模式,在idea里面写完代码直接运行.
2,standalone模式,需
原创
2021-08-16 15:05:29
2358阅读
由于这是我自己随手记录的，所以显得比较乱，但是步骤基本都有，排版就以后再说。重试一次，自定义jar包程序运行。1.建立scala项目2.添加spark下的jar包依赖【usr/local/spark/jars】,当然也有scala的sdk，一般我这边已经有了 写程序：我终于，可以从头到尾，自己写下来所有的API。并且运行成功。 接下来开始打包，先注释掉，setMaster（“local”) mai
转载
2023-07-12 23:50:00
217阅读
先Maven打包自己编写的程序.放到Linux指定目录下放到/root/module/spark_job/realtime-parent.jar编写Spark-submit 提交脚本要注意
原创
2022-07-04 17:05:36
142阅读
一、QJM剖析二、SSH互相信任关系和hosts文件配置三、JDK部署四、防火墙五、Zookeeper部署及定位5.1 Zookeeper下文件配置5.2 Zookeeper启动5.3 shell脚本的debug模式六、hdfs&yarn HA部署及案例6.1 开始启动hdfs6.2 开始启动yarn6.3 测试集群能否正常运行6.4 集群UI界面解读6.5 jobhistory服务七、d
转载
2024-10-11 04:59:19
109阅读
&n
转载
2023-08-12 21:19:34
170阅读
背景：最近公司需要引入flink相关框架做一些大数据报表分析的任务，之前没有实际接触过flink，所以需要学习一下。此外，防止看完就忘，也为了后续的回顾学习，因此在这里做一个整理，也希望帮助到有需要的朋友。环境准备：我这里是在自己的笔记本上搭建的环境VMware 安装centos7虚拟机 并配置好网络等win10安装idea 并配置maven(要求3.0以上，我用的3.6.2)flink-1.7.
转载
2023-12-21 17:18:45
258阅读
1.jdk环境配置1.1 下载一个1.8版本的jdk（如果系统自带1.8版本的话 可以忽略这一条）我提供一个官网的版本 也是我确定可以用的版本：Java SE Development Kit 8 - 下载 因为我所学的Hadoop只能在jdk 1.8环境下跑，进行远程连接如果jdk版本过高的话是无法成功的，所以要求ide的jdk版本与Hadoop一致 选择1.8（以下图片参考百度经验h
转载
2024-07-26 13:01:20
45阅读
环境： jdk1.8及以上。Maven 3.2+ idea docker一、 docker开启远程连接访问首先我们要开启docker的远程连接访问。保证不是docker所在的服务器，也能够远程访问docker。Linux版的docker：修改docker.service文件，添加监听端口 -H tcp://0.0.0.0:2375vi /usr/lib/systemd/system/docker.
转载
2024-04-13 17:15:07
210阅读
