# 了解Spark进程查看
在使用Spark进行大数据处理时，我们常常需要监控和查看Spark进程的运行情况，以便及时发现问题并进行调优。本文将介绍如何查看Spark进程，并通过代码示例演示如何实现。
## 什么是Spark进程查看
Spark进程查看是指通过一些工具或命令来监控和查看Spark集群中各个组件的运行情况，包括Master节点、Worker节点以及Executor节点等。通过查
原创
2024-04-03 06:24:12
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spark的提交方式总体来说有两种，分别是standalone模式和yarn模式。这两种模式又分别有两种提交方式，分别是：standalone下的client提交方式。（客户端提交）standalone下的cluster提交方式。（集群提交）yarn下的client提交方式。（客户端提交）yarn下的cluster提交方式。（集群提交）下面分别来说说这几种提交方式。Standalone模式下的两种
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2024-06-19 20:58:11
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Master和Worker是执行任务之前存在的进程 (类似于公司)Driver和Excutor是任务执行之后存在的进程(类似于公司接到项目后才成立的项目小组)启动步骤:启动Master资源管理进程和Work进程有任务来执行时会启动Driver进程,然后向Master资源管理进程进行注册并申请资源Master资源管理进程分配资源给Worker进程Work进程开启Executor进程, Worker进
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2023-06-11 15:31:11
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# 查看Spark Server进程
Apache Spark是一个用于大规模数据处理和分析的开源分布式计算系统。Spark提供了一个用于构建并行应用程序的统一编程模型，并且支持多种编程语言。在使用Spark进行分布式计算时，我们经常需要查看Spark Server进程的状态和信息，以便进行性能优化和故障排除。本文将介绍如何查看Spark Server进程，并提供相应的代码示例。
## 什么是
原创
2023-11-26 09:26:18
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在日常工作中，我们经常需要使用Linux系统来查看各种进程的运行情况，其中包括Spark进程。Spark是一个广泛使用的分布式计算框架，我们可以通过查看Spark进程来监控集群的运行状态，及时发现问题并进行调整。
要查看Spark进程，首先我们需要登录到运行Spark的服务器上。登录后，我们可以通过以下几种方式来查看Spark进程：
1. 使用ps命令
ps命令可以显示当前系统中的进程信息，其
原创
2024-04-16 10:35:55
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Spark端口号 1 Spark查看当前Spark-shell运行任务情况端口号：40402 Spark Master内部通信服务端口号：7077 （类比于Hadoop的8020（9000）端口）3 Spark Standalone模式Master Web端口号：8080（类比于Hadoop YARN任务运行情况查看端口号：8088）4 Spark历史服务器端口号：18080 （类比于Hadoo
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2023-06-11 15:30:50
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Spark实时进度查询大家好，我是一拳就能打爆帕特农神庙柱子的猛男相信大家都有需求要查询Spark程序执行的进度，所以今天给大家带来Spark实时进度查询的方式整理。我在Spark官网找到了关于Spark监控的相关介绍，Spark指标监控有几种方法：web UI，REST API1、 web UI当SparkContext执行的时候，在浏览器中访问服务器IP:4040就可以进入UI界面：其中可以访
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2023-06-25 14:39:07
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ps : process status 用来列出系统当前运行的那些进程，即当前进程的快照。
$ps | head
PID TTY TIME CMD
3326 pts/5 00:00:00 bash
3796 pts/5 00:00:00 ps
3797 pts/5 00:00:00 head
语 法：ps[-aAcdefHjlmNVwy][acefghLnrs
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2023-12-29 08:20:04
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下面是在yarn资源管理页面和spark作业页面无法查看的情况的尝试。可以通过yarn application -list -appStates ALL |grep AppName，查看应用对应的appId。1、如果Spark的资源管理器是Yarn，并且yarn开启了日志聚合功能，那么历史作业日志可以在hdfs上查找，路径一般是/tmp/logs/用户名/logs/appId/executor主机
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2023-06-11 15:31:19
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本文介绍CDH6.3.2平台的spark-submit提交任务的方法。构建应用依赖当提交的应用程序有依赖时，可以使用spark-submit支持的方法分发依赖到整个集群。下面介绍Scala/Java和Python两类应用程序的依赖添加方法。构建Scala/Java应用依赖如果一个Scala/Java应用程序有依赖，可以将应用程序及其依赖构建成一个assembly jar，提交任务时，指定assem
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2024-07-28 09:04:29
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目录体验第一个spark程序一.先进入spark目录，然后执行如下命令：二.查看master地址页面应用执行完毕和Pi值被计算完毕启动spark-shell一.运行spark-shell命令二.运行spark-shell 读取hdfs文件三.整合spark和hdfs四.启动Hadoop、spark服务五.启动spark-shell编写程序体验第一个spark程序一.先进入spark目录，然后执行如
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2024-04-30 12:26:13
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Spark基本概念
RDD——Resillient Distributed Dataset A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing弹性分布式数据集。Operation——作用于RDD的各种操作分为transformation和action。Job——作业，一个JOB包含多个RDD及作用于相应RDD上的各种o
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2024-05-29 09:51:36
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# 查看Spark进程浏览器
在使用Spark进行大数据处理时，我们经常需要查看Spark进程在浏览器中的状态，以便监控作业的执行情况、调优性能等。本文将介绍如何查看Spark进程在浏览器中的状态，并提供代码示例帮助读者快速上手。
## 通过浏览器查看Spark进程
Spark提供了一个Web UI，可以通过浏览器访问来查看Spark应用程序的状态、作业进度、任务执行情况等信息。默认情况下，
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2024-06-15 04:03:25
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引言Spark的应用分为任务调度和任务执行两个部分，所有的Spark应用程序都离不开SparkContext和Executor两部分，Executor负责执行任务，运行Executor的机器称为Worker节点，SparkContext由用户程序启动，通过资源调度模块和Executor通信。具体来说，以SparkContext为程序运行的总入口，在SparkContext的初始化过程中
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2023-07-28 12:33:53
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简单梳理下Spark的程序的运行原理与Spark各阶段的各个角色。构建Spark Application运行环境；在Driver Program中新建SparkContext（包含SparkContext的程序称为Driver Program）；Spark Application 运行的表现方式为：在集群上运行着一组独立的executor进程，这些进程由SparkContext来协调；简单来说，S
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2023-08-30 08:30:13
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获取RDD的分区方式在Java中，你可以使用RDD的partitioner()方法来获取RDD的分区方式。它会返回一个Optional<Partitioner>对象，这是用来存放可能存在的对象的容器类。你可以对这个Optional对象调用isPresent()方法来检查其中是否有值，调用get()来获取其中的值。如果存在值的话，这个值会是一个Partitioner对象。这本质上是一个告
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2023-08-05 01:48:26
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软件版本 软件信息
软件名称版本下载地址备注Java1.8https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html64位版本的Scala2.10.5https://www.scala-lang.org/download/2.10.5.html SBTsbt 1.1.6h
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2024-05-07 11:33:25
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## Spark启动进程
Apache Spark是一种快速、通用、易用的大数据处理引擎，具有高效的内存计算和容错性。在使用Spark时，首先需要启动Spark进程来运行我们的应用程序。本文将介绍如何启动Spark进程，并附带代码示例。
### Spark启动进程步骤
启动Spark进程通常分为以下几个步骤：
1. **创建SparkSession对象**：SparkSession是Spa
原创
2024-04-29 03:21:57
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部署图从部署图中可以看到整个集群分为 Master 节点和 Worker 节点，相当于 Hadoop 的 Master 和 Slave 节点。Master 节点上常驻 Master 守护进程，负责管理全部的 Worker 节点。Worker 节点上常驻 Worker 守护进程，负责与 Master 节点通信并管理 executors。Driver 官方解释是 “The process runnin
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2024-07-15 17:19:27
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# 如何实现 Spark 死进程
在这篇文章中，我们将指导您如何在 Apache Spark 中实现死进程（即终止一项正在运行的 Spark 作业）。对于刚入行的小白来说，理解这一过程的流程至关重要。我们会分步走，然后为每一步提供相应的代码示例，并详细注释每条代码的含义。
## 步骤概述
以下是实现 Spark 死进程的整体流程：
| 步骤 | 描述
