一、Standalone-client提交任务方式提交命令./spark-submit --master spark://xxx:7077 --class xxx.jar 或者
./spark-submit --master spark://xxx:7077 --deploy-mode client --class xxx.jar执行流程1、client模式提交任务后，会在客户端启动Driver进
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2023-08-20 13:18:32
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Spark任务提交全流程的源码的类调用时序图 本篇博客主要是Spark任务提交到执行的全流程中的第二部分：从在本地执行代码碰到Action算子进行runJob到最后Task提交到Executor上执行。1、RDD类中，Action算子触发任务提交1、这里RDD调用算子生成新的RDD的候，会把前一个RDD传入到下一个RDD的构造函数作为成员变量。2、当为Action算子的时候会调用Spar
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2024-06-04 22:54:23
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在 spark的提交模式中，有三种提交方式：分别是基于spark集群的standalone模式，基于YARN集群的yarn-client和yarn-cluster三种模式，三者各有好坏处：Standalone模式运行过程：1、我们提交一个任务，任务就叫Application2、初始化程序的入口SparkContext， 2.1 初始化DAG Scheduler2.2 初始化Task Sc
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2023-09-28 19:10:17
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在使用Spark的过程中，一般都会经历调试，提交任务等等环节，如果每个环节都可以确认程序的输入结果，那么无疑对加快代码的调试起了很大的作用，现在，借助IDEA可以非常快捷方便的对Spark代码进行调试，在借助IDEA来完成Spark时，可以大致通过以下几个步骤来完成：
初始构建项目阶段，使用Local模式本地运行项目大致完成阶段，使用IDEA连接集群自动提交任务运行最终部署运行阶段，手动将
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2024-02-03 05:58:04
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基于spark1.6测试（虽然很多公司都已经在用2.X了，但是1.6我认为是最经典的版本，CDH最新版本至今默认的spark版本依然是1.6，不过2.X提交方式是基本没有变的）Standalone（1）standalone-client提交任务方式提交命令./spark-submit \
--master spark://node1:7077 \
--class org.apache.spark.
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2023-08-10 14:21:46
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Spark-spark-submit提交Job流程 解读spark-submitspark-classload-spark-env.shorg.apache.spark.launcher.MainSparkSubmitCommandBuilder class构造方法buildCommandbuildSparkSubmitCommandOptionParserSparkSubmit Objectr
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2023-08-09 13:25:19
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1.简述如何安装一个Hadoop？ 步骤：（linux版）1.在root用户下，修改ip和映射，host主机名。
2.配置集群减的ssh免密登陆（前提是将集群的时间改为一致）
3.关闭防火墙，设置开机不启动
4.安装jdk（到这里是环境的配置）
5.普通用户下解压hadoop安装包（开始安装hadoop）
6.配置hadoop的主要几个核心文件：
1.hadoop-evn.sh 2.co
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2023-09-01 08:52:26
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【Hadoop代码笔记】Hadoop作业提交之客户端作业提交
一、概要描述 仅仅描述向Hadoop提交作业的第一步，即调用Jobclient的submitJob方法，向Hadoop提交作业。二、 流程描述 Jobclient使用内置的JobSubmissionProtocol 实例jobSubmitClient 和JobTracker交互，最主要是提交作业、获取作业执行信息等。 在J
**Jobclient 准备运行环境 Jobtracker 接收作业 Taskscheduler 初始化作业**作业提交： 总体来言，作业提交还是比较简单的，主要涉及创建目录、上传文件等操作；一旦用户提交了作业以后，Jobtracker端便会对作业进行初始化，初始化的作业主要是根据输入数据量和作业的配置参数将作业分解成若干个map task 和reduce task整个过程： 用户使用ha
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2023-08-03 14:28:00
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文章介绍的是MapReduce，作为一个job，如何提交到集群上，这一段过程它执行了哪些操作。文章以一个WordCount 作为案例，通过分析源码来看程序是如何执行的。文章由java源码和注解构成。大体步骤： step 1. 写class WordcountMapper, 重写map方法 step 2. 写class WordcountReducer, 重写reduce方法 step 3. 写cl
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2024-05-30 12:17:19
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1、合并MapReduce集群与HDFS集群 在调度运行一个作业时，将map任务等直接运行于要处理的数据所存储的HDFS的数据节点上，可避免大量的数据传输，实现数据处理的本地性，进而大大提高整个过程的完成效率，这也正是Hadoop集群的部署方式。如下图所示。在一个小于50个节点的小规模集群中，可以将NameNode与JobTracker合并于同一个节点上运行。而整个集群共有5类运行的核心进程，它们
Hadoop集群：Hadoop2.6.0，系统：windows7，开发环境：eclipse Eclipse调用Hadoop运行MapReduce程序其实就是普通的java程序可以提交MR任务到集群执行而已。1、首先需要配置环境变量：在系统变量中新增：然后再Path中增加：%HADOOP_HOME%\bin;2、需要在开发的MapReduce的main函数中指定配置如下：Configuration
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2023-12-29 23:49:01
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bin/hadoop jar xxx.jar mainclass args
…… 这样的命令，各位玩Hadoop的估计已经调用过NN次了，每次写好一个Project或对Project做修改后，都必须打个Jar包，然后再用上面的命令提交到Hadoop Cluster上去运行，在开发阶段那是极其繁琐的。程序员是“最懒”的，既然麻烦肯定是要想些法子减少无谓的键盘敲击，顺带延长键盘寿命。比如有的人就写了
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2023-07-19 15:40:42
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**Spark任务提交执行流程**Spark任务的本质是对我们编写的RDD的依赖关系切分成一个个Stage，将Stage按照分区分批次的生成TaskSet发送到Executor进行任务的执行Spark任务分两种：1、shuffleMapTask：shuffle之后的task2、resultTask：shuffle之前的taskSpark任务分配有两种方式：1，尽量打撒方式（系统默认）2，尽量集中方
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2023-10-11 15:56:21
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概略: 1.Driver端启动SparkSubmit进程，启动后开始向Master进行通信，此时创建了一个对象（SparkContext），接着向Master发送任务消息 2.Master接收到任务信息后，开始资源调度，此时会和所有的Worker进行通信，找到空闲的Worker，并通知Worker来拿取任务和启动相应的Executor 3.Executor启动后，开始与Driver进行反向注册，接
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2023-09-19 12:45:29
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Spark的任务, 生产环境中一般提交到Yarn上执行. 具体流程如下图所示1、client提交任务到RM.2、RM启动AM.3、AM启动Driver线程, 并向RM申请资源.4、RM返回可用资源列表.5、AM通过nmClient启动Container, 并且启动ExecutorBackend后台进程.6、Executor反向注册给Driver7、Executor启动任务 我们通过截取部分源码来展
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2023-08-16 06:37:21
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spark提交任务的几种方式个人从事大数据开发的一些小总结，希望可以帮助到行业里面的新人，后续还会继续更新spark,storm,flink,hive等等大数据框架的工作经验以及心得总结，如有转载请注明spark-submit 这种属于命令行提交，不过多阐述，spark官网有案例官方网址** 讲讲java代码怎么提交，工作中也经常会用 ** 我们要用到 SparkLauncher，要引入的jar包
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2023-07-09 22:52:34
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Hadoop MapReduce之jar文件上传 在提交作业时，我们经常会执行下面类似命令：hadoop jar wordcount.jar test.WordCount，然后等待作业完成，查看结果。在作业执行流程中客户端会把jar文件上传至HDFS内，然后由JT初始化作业，并发放给TT执行具体的任务，这里我们主要看客户端的操作，了解这些我们可以自定义更为方便的作业提交方
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2023-07-12 13:58:29
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Hadoop集群安装环境搭建-纯命令行Hadoop集群安装配置流程Master节点安装SSH serverMaster节点安装JAVA环境Master节点安装Hadoop并完成配置Slave节点安装SSH server，JAVA环境修改Master和Slave的主机名及IP主机名对应文件。Master节点无密码SSH登陆到Slave节点配置集群/分布式环境Master节点上的/usr/local
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2023-08-04 20:55:11
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在 spark的提交模式中，有三种提交方式：分别是基于spark集群的standalone模式，基于YARN集群的yarn-client和yarn-cluster三种模式，Standalone,模式提交:spark-submit --master spark://node01:7077 --class scala.WordCount_Online --executor-memory 1
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2023-08-29 11:09:50
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