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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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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# CDH页面上的Spark任务Kill操作指南
Apache Spark是一种快速、通用的集群计算系统，而CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）则为Spark提供了一个灵活且易于使用的管理界面。在数据处理的过程中，用户可能会遇到需要终止Spark任务的情况。本文将指导你如何在CDH页面上杀死一个Spark任务，同时提供相关的代码
# 项目方案：CDH如何停止Spark任务
## 1. 介绍
在CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）环境中，Spark是一个常用的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。在运行中，有时候需要停止正在运行的Spark任务。本项目方案将详细介绍如何使用CDH来停止Spark任务，并提供相应的代码示例。
## 2. 方案步骤
### 步骤 1：理解Spark任务
原创
2023-12-08 03:00:22
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Spark 任务执行流程分析 Spark 任务的任务执行流程文字详细描述(1)、将我们编写的程序打成 jar 包 (2)、调用 spark-submit 脚本提交任务到集群上运行 (3)、运行 sparkSubmit 的 main 方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的 实例对象，然后调用 main 方法，开始执行我们的代
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2023-07-04 09:52:43
213阅读
1.Spark已打造出结构一体化、功能多样化的大数据生态系统，请用图文阐述Spark生态系统的组成及各组件的功能。2.请阐述Spark的几个主要概念及相互关系： RDD,DAG,Application, job,stage,task,Master, worker, driver,executor,Claster Manager RDD任务划分原理窄依赖不
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2023-07-10 15:45:33
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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
146阅读
# 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
178阅读
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
80阅读
# 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
92阅读
# 提高 Spark 任务并行数的实用指南
在大数据处理的世界中，提高 Spark 任务的并行数可以显著提升性能和资源利用率。这对任何开发者来说都是非常重要的技能，尤其是对刚入行的小白。接下来，我将通过一个清晰的流程引导你实现“cdh提高spark任务并行数”。
## 流程概览
以下是实现这一目标的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---
背景知识：Spark基本工作原理、RDDlv0一个典型的Job是由以下过程组成：从数据源（Data blocks）加载生成RDD（每个数据分片Partition一般是128M，最后一条记录横跨2个blocks），后将RDD经过一系列转换（包括基本类型转换和洗牌）最终得到计算结果（result），再将结果汇总到driver端。往往由Action触发，每个Action对应一个Job。(后接1-1)
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2023-10-10 22:53:40
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一、各界面说明1.1、查看YARN页面的driver日志可以在右侧搜索框中填对应application号找到任务，然后点击对应的application号链接，如下图所示： 这样会进入该application的信息界面，“FinalStatus”显示了该application的最后状态，点击下方的“logs”按钮也会进入到driver日志界面，如下图所示： 对于driver日志而言，代码中的**pr
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2023-08-18 13:20:28
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Spark 调度架构原理解析 1. 启动spark集群，就是执行sbin/start-all.sh ,启动master和多个worker节点，master主要作为集群的管理和监控，worker节点主要担任运行各个application的任务。master节点需要让worker节点汇报自身状况，比如CPU,内存多大，这个过程都是通过心跳机制来完成的 2. master收到worker的汇报信息之后
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2023-09-29 21:16:17
39阅读
# 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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一、前置准备1、基础环境说明操作系统：CentOS 6.8 minimalCDM版本: 5.12.1CDH版本：5.12.1MySQL版本: 5.1.73JDK: 1.8.0_131浏览器版本: ChromeStandalone_56以上、IE10内存:32G以上CPU :8core网络:千兆以上集群未启用Kerberos2、CDH安装参考《CDH5.12.0集群安装》二、KDC服务安装及配置1、
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2024-08-09 19:35:06
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【CDH CM版本5.13以下】解决「通过Parcel对spark2版本升级无法发现服务」问题前言现象报错报错原因新升级方案操作留档准备版本升级升级验证版本回退回退验证后记 前言公司对于CDH5.10(注意这个版本)有三个物理集群（非云服务，自有机房），其中两个作为生产，一个作为测试，。生产集群目前都处于满负荷运载的状态，随着业务数据增生，计算方面的瓶颈已较为明显。 对于生产集群的性能提升团队已
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2024-04-21 19:36:18
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简介：在我的CDH5.13集群中，默认安装的spark是1.6版本，这里需要将其升级为spark2.x版本。经查阅官方文档，发现spark1.6和2.x是可以并行安装的，也就是说可以不用删除默认的1.6版本，可以直接安装2.x版本，它们各自用的端口也是不一样的。这里做一下安装spark2.3版本的步骤记录。
一. 安装准备csd包：http://archive.cloudera.
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2024-03-08 16:41:16
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①csd包：http://archive.cloudera.com/spark2/csd/ 下载SPARK2_ON_YARN-2.2.0.cloudera1.jar②parcel包：http://archive.cloudera.com/spark2/parcels/2.2.0.cloudera1/ 下载SPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5
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2023-10-26 14:26:37
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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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