sparkYarn集群提交流程分析(一)spark提交流程图简介(之后的源码分析会围绕流程图进行)源码分析注意: 本文章中的所有代码都不完整 , 这里只取了重要代码分析1 .首先集群提交就需要将用户编写的应用程序打成jar包上传到集群中2 .其次在集群中执行的代码如下:bin/spark-submit \
--class com.project.spark.WordCount \
--mast
&n
转载
2023-08-12 21:19:34
160阅读
前面我们讲过 9张图详解Yarn的工作机制，惊艳阿里面试官，今天就来讲讲提交 Spark 作业的流程。 Spark 有多种部署模式，Standalone、Apache Mesos、Kubernetes、Yarn，但大多数生产环境下，Spark 是与 Yarn 一起使用的，所以今天就讲讲 yarn-cluster 模式。 当然我也见过不带 Hadoop 环境，使用 Standal
转载
2023-06-07 19:11:18
253阅读
本地运行模式该模式被称为Local[N]模式，是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题。其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个core。如果不指定N，则默认是1个线程(该线程有1个core)。spark-submit --class com.shangshi.WC --master local spark3.jar /root/th.txt
转载
2023-09-21 01:32:04
335阅读
这篇文章将从源码的角度向大家展示Spark是如何提交任务到Yarn上执行的，如有错误，还请各位指出。（基于Spark 3.0.0）Spark On Yarn有两种模式：Yarn Client和Yarn Cluster在这篇文章中，我们这里先讲Yarn Cluster Yarn Cluster模式主要流程如上图所示，下面结合源码对这个过程进行详细的分析1. 提交Applicat
转载
2023-09-09 22:11:36
83阅读
一、Yarn api 提交spark任务日常在编写spark任务时，大部分都是通过spark集群或者spark集群作为client，将任务提交到yarn里面来运行。常规的提交方式在做在线服务过程中就不太实用了，当然可以通过java api调用脚本的方式来提交，个人感觉有点不友好。所以经过研究以后，可以直接对接spark yarn api，方便动态提交计算任务，管理计算任务。第一步：将spark计算
转载
2023-07-25 23:20:28
199阅读
# 使用Yarn查看Spark任务的操作指南
Apache Spark是一个强大的开源集群计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。而在使用Spark的过程中，高效地管理和监控任务是至关重要的。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理器，它可以管理分布式系统中的计算资源。本文将介绍如何使用Yarn查看Spark任务，并提供相应的代码示例和示意
目录一、入口类—— SparkSubmit二、SparkApplication 启动—— JavaMainApplication、YarnClusterApplication三、SparkContext 初始化四、YarnClientSchedulerBackend 和 YarnClusterSchedulerBackend 初始化五、ApplicationMaster 启动六、Spar
转载
2023-08-11 22:52:09
82阅读
目录源码框架分析RtspServer_initSAMPLE_VENC_720P_CLASSIC详细分析RtspServer_initRtspServerListenParseRequestStringOPTIONSDESCRIBEPLAYvdRTPSendThread 源码框架分析 主函数中只有两部分，初始化rtsp服务和视频编码程序RtspServer_init我们在编写代码前的设想是让开发板
Spark 之环境搭建与任务执行流程Spark 环境搭建常用端口号TIPSStandalone环境搭建Spark On Yarnstandalone-clientstandalone-clusterYarn ClientNoticeSpark Master HAYarn ClusterTipsPipeline 计算模式Q&A Spark 环境搭建常用端口号HDFS: http://nod
什么是 APIAPI 是应用程序编程接口（Application Programming Interface）的简称。从技术上讲，API 是 应用系统、操作系统、开发库等对一系列过程、函数的封装，开发人员可以使用 API 编程对其它的 应用系统、操作系统、开发库提供的功能进行调用。如果以上对 API 的解释比较难以理解的话，我们举一个例子说明。假如你到了一个来到一个餐馆，不巧的时服务员这个时候不在
今天想停止spark集群，发现执行stop-all.sh的时候spark的相关进程都无法停止。提示： no org.apache.spark.deploy.master.Master to stop no org.apache.spark.deploy.worker.Worker to stop 上网查了一些资料，再翻看了一下stop-all.sh，stop-master.sh，stop-slav
转载
2023-06-19 12:51:00
296阅读
文章目录聚合日志日志查看方式1. yarn命令2. HDFS命令行工具3. Spark Web UI非聚合日志Spark日志文件参考 当我们的Spark应用程序运行在YARN资源管理器的时候，集群中ApplicationMaster和Executor都是运行在YARN container中，container是YARN集群对资源（内存、CPU等）的抽象。YARN对于运行完成的应用程序有两种处理c
和yarn-cluster模式一样，整个程序也是通过spark-submit脚本提交的。但是yarn-client作业程序的运行不需要通过Client类来封装启动，而是直接通过反射机制调用作业的main函数。下面就来分析： 1、通过SparkSubmit类的launch的函数直接调用作业的main函数（通过反射机制实现），如果是集群模式就会调用Client的main函数。 2、而应用程
大话Spark(2)-Spark on Yarn运行模式Spark On Yarn 有两种运行模式:Yarn - ClusterYarn - Client他们的主要区别是:Cluster: Spark的Driver在App Master主进程内运行, 该进程由集群上的YARN管理, 客户端可以在启动App Master后退出.Client:这里以Client为例介绍:Yarn-Client运行模式
Spark的Yarn Client与Yarn Cluster模式1、提交流程2、Yarn Client 模式3、Yarn Cluster 模式 1、提交流程 提交流程，其实就是开发人员根据需求写的应用程序通过 Spark 客户端提交给 Spark 运行环境执行计算的流程。 在不同的部署环境中，这个提交过程基本相同，但是又有细微的区别，国内工作中，将 Spark 引用部署到Yarn 环境中会
文章目录Yarn 常用命令(开发重点)查看任务 yarn application列出正在执行的所有任务 yarn application -list根据Application状态过滤 yarn application -list -appSates 状态Kill掉Application yarn application -kill 任务名查看日志 yarn logs查询Application日志
转载
2023-09-20 19:50:06
478阅读
YARNmapreduce程序应该是在很多机器上并行启动，而且先执行map task，当众多的maptask都处理完自己的数据后，还需要启动众多的reduce task，这个过程如果用用户自己手动调度不太现实，需要一个自动化的调度平台——hadoop中就为运行mapreduce之类的分布式运算程序开发了一个自动化调度平台——YARN1.yarn的基本概念yarn是一个分布式程序的运行调度平台yar
参考项目： https://github.com/LiShuMing/spark-demos疑惑一、Spark提交任务依赖包问题？使用Spark打jar包是个比较头疼的问题： * 不能包冗余的依赖（比如hadoop/hbase）放到jar包里，有可能导致运行环境污染； * 不能太少：如果缺少必要的jar包，则会抛NoClassFoundException；所以，在使用场景中，如何编译出符合要求
文章目录解压缩文件修改配置文件启动 HDFS 以及 YARN 集群提交应用 （集群模式）配置历史服务器 独立部署（Standalone）模式由 Spark 自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是你也要记住，Spark 主要是计算框架，而不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是和其他专业的资源调度框架集成会更靠
