前言Spark Job 提交Spark Job 提交流程Spark Job提交参数说明应用程序参数Shuffle 过程参数压缩与序列化参数内存管理参数 前言本篇的主要阐述了Spark 各个参数的使用场景，以及使用的说明与参考；其实主要就是对 Spark 运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。首先通过大致的 Spark 任务提交流程了
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2023-11-04 22:07:29
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1、spark在yarn模式下提交作业需要启动hdfs集群和yarn，具体操作参照：hadoop 完全分布式集群搭建2、spark需要配置yarn和hadoop的参数目录将spark/conf/目录下的spark-env.sh.template文件复制一份，加入配置：
YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop
HADOOP_CONF_D
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2023-07-11 13:30:50
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一、基于Standalone提交任务1.基于Standalone-client提交任务--deploy-mode：不写，默认就是client提交也可以配置：--deploy-mode client./spark-submit --master spark://node1:7077 \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jar
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2023-06-11 14:55:36
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目录1、Standalone模式两种提交任务方式1.1、Standalone-client提交任务方式1.2、Standalone-cluster提交任务方式1.3、总结Standalone两种方式提交任务，Driver与集群的通信包括：2、Yarn模式两种提交任务方式2.1、yarn-client提交任务方式2.2、yarn-cluster提交任务方式2.3、两种模式的区别1、Standalon
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2023-08-03 17:39:53
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文章目录例子提交python脚本spark2-submit 提交 python(pyspark)项目localyarnspark-submit 详细参数说明`--master``--deploy-mode``--class``--name``--jars``--packages``--exclude-packages``--repositories``--py-files``--files``-
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2023-10-18 07:27:48
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Spark提供三个位置用来配置系统：Spark属性：控制大部分的应用程序参数，可以用 SparkConf 对象或者Java系统属性设置。环境变量：可以通过每个节点的conf/spark-env.sh 脚本设置。例如IP地址、端口等信息。日志配置：可以通过log4j.properties配置。
Spark属性Spark属性控制大部分的应用程序设置，并且为每个应用程序分别配置它。这些属性可以直接在
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2023-08-09 13:46:00
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首先摆出我们常用的一种设定。bin/spark-submit \
--class com.xyz.bigdata.calendar.PeriodCalculator \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--queue default_queue \
--num-executors 50 \
--executor-cores 2 \
--executo
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2024-02-27 20:15:46
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任务提交流程概述在阐明了Spark的Master的启动流程与Worker启动流程。接下继续执行的就是Worker上的Executor进程了，本文继续分析整个Executor的启动与任务提交流程Spark-submit提交一个任务到集群通过的是Spark-submit 通过启动脚本的方式启动它的主类，这里以WordCount为例子 spark-submit --class cn.apache.sp
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2024-06-19 05:03:10
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概括：Local：多用于本地测试，如在eclipse，idea中写程序测试等。Standalone：Standalone是Spark自带的一个资源调度框架，它支持完全分布式。Yarn：Hadoop生态圈里面的一个资源调度框架，Spark也是可以基于Yarn来计算的。Mesos：资源调度框架。（少用，不做介绍）Options:--master： MASTER_URL, 可以是sp
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2024-06-12 23:35:23
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Spark中Standalone有两种提交模式，一个是Standalone-client模式，一个是Standalone-cluster模式。 1.Standalone-client提交任务方式 提交命令./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark
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2023-06-20 09:30:21
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1.在提交之前先同步一下资源库temp-》synchronize 2.先pull一下资源库的文件 3.在项目上面右击commit提交到本地分支，注意千万不要点commitandpush按钮，只做commit操作 4.commit本地完成之后，选中项目push到资源库
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2018-04-28 14:35:00
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Spark1.5.2在eclipse生成jar提交到集群运行环境：window7ubuntu spark1.5.21.WordCountSpark.scala代码：//class WorrdCount
原创
2023-01-04 10:51:28
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从spark启动任务源头 $SPARK_HOME/bin/spark-submit 开始阅读spark源码。一、脚本阶段提交任务命令，先使用local模式spark-submit --master local --class com.lof.main.SparkPi /Users/user/Desktop/SparkPi.jarsparkPi代码：public class SparkPi {
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2023-09-04 10:19:51
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前言按照前面环境部署中所学习的，如果我们想要一个稳定的生产Spark环境，那么最优的选择就是构建：HA StandAlone集 群。 不过在企业中， 服务器的资源总是紧张的，许多企业不管做什么业务，都基本上会有Hadoop集群。也就是会有YARN集群。 对于企业来说，在已有YARN集群的前提下在单独准备Spark StandAlone集群,对资源的利用就不高。所以， 在企业中，多 数场景下，会将S
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2023-08-06 10:02:10
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通常的方式提交spark程序是是通过spark的submit程序实现，例如在linux系统中执行./spark-submit 提交自定义的spark应用程序。但是很多时候我们需要通过程序的方式提交spark应用程序。这里提供两类通过java程序动态提交spark，其中一种是streamsets中提交spark程序的方式。第一种方式：通过SparkSubmit
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2023-08-19 18:42:25
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前言实验环境：1.pyspark 1.5.0
2.python 2.7本次主要写的是用pyspark提交任务时，需要注意的地方及遇到的问题的解决。Step 1. 提交python工程在提交spark的时候，我们往往python工程是多个python文件，彼此之间有调用关系。
那如何提交python工程呢？
./bin/spark-submit –py-files XXXX.zip aaa
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2023-07-04 21:19:14
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1，master和worker节点 搭建spark集群的时候我们就已经设置好了master节点和worker节点，一个集群有多个master节点和多个worker节点。master节点常驻master守护进程，负责管理worker节点，我们从master节点提交应用。worker节点常驻worker守护进程，与master节点通信，并且管理executor进程。PS：一台机器可以同时作为maste
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2023-12-24 22:37:27
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[size=large] Spark简介
Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室（Algorithms, Machines, and People Lab）开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目，8个月后成为Apache顶级项目，速度之快足见过人之处，Spark以其先进的设计理念，迅速成为社区的热门项目，围绕
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2024-06-07 09:13:27
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spark提交代码的两种方式：Standalone、Yarn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spark主要是计算框架，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谱一些。Standalone1、standalone-client提
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2023-09-29 10:04:33
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Spark：对于提交命令的理解：spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。代码中配置：util：import org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object SparkContextUtil
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2023-08-16 10:50:50
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