1.简介源码版本spark-2.4.0 Spark 作为目前大数据处理的主流架构，吸引了不少人去学习它，本人也不例外，对Spark抱有强烈的好奇心，因此对Spark在执行我们编写的程序时，到底是怎么运行的，是我一直想要搞明白的事情。所以从本篇博客开始，我就详细的介绍Spark执行程序的流程。一方面为了巩固自己所学的知识，另一方面也是为了抛转引玉，希望能有更多的人来介绍Spark. 本篇博客为本系列
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2023-07-10 13:50:44
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spark的runtimestandaloneSpark可以通过部署与Yarn的架构类似的框架来提供自己的集群模式。
该集群模式的架构设计与HDFS和Yarn大相径庭，都是由一个主节点多个从节点组成。
在Spark 的Standalone模式中：
主：为master
从：为worker任务提交流程：spark-submit 提交任务给 MasterMaster 收到任务请求后通过 LaunchDr
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2023-08-12 21:35:24
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在Yarn-cluster模式下，driver运行在Appliaction Master上主要记住driver（即提交的程序）用户提交的应用程序代码在spark中运行起来就是一个driver，用户提交的程序运行起来就是一个driver，他是一个一段特殊的excutor进程，这个进程除了一般excutor都具有的运行环境外，这个进程里面运行着DAGscheduler Tasksheduler Sch
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2023-07-10 15:11:31
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Spark（笔记）spark运行模式：本地模式standalone模式：独立集群（封闭）yarn模式：（开放）
yarn-client：AM（driver）在提交任务的本地启动 （交互 / 调试方便）yarn-cluster：AM（driver）在某个NN上启动cluster模式下，driver运行在AM中，负责向Yarn申请资源 ，并监督作业运行状况，当用户提交完作用后，就关掉Clien
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2023-11-10 08:53:18
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Spark on YARN模式的核心实现有2个类，分别是Client（org.apache.spark.deploy.yarn.Client.scala）和ApplicationMaster（org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster.scala）。Client的作用是向YARN申请资源（容器）来运行ApplicationMaste
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2023-07-29 20:10:34
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Spark介绍 一个分布式的并行计算框架spark是下一代的map-reduce，扩展了mr的数据处理流程executor都是装载在container里运行，container默认内存是1G（参数yarn.scheduler.minimum-allocation-mb定义）AM(Application Master)在Spark中叫driver，AM向RM申请的是executor资源，当
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2023-12-10 10:59:12
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目录1. Cluster 模式原理分析2. Client 模式原理分析3. 两种模式区别分析1. Cluster 模式原理分析客户端提交给ResourceManager的每一个job都会在集群的NodeManager节点上分配一个唯一的ApplicationMaster，由该ApplicationMaster管理全生命周期的应用，Spark Driver首先作为一个Application
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2023-10-08 23:10:47
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上篇《Spark（四十九）：Spark On YARN启动流程源码分析（一）》我们讲到启动SparkContext初始化，ApplicationMaster启动资源中，讲解的内容明显不完整。 本章将针对yarn-cluster（--master yarn –deploy-mode cluster）模
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2019-06-25 22:45:00
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1 Spark on Yarn Client 模式整个程序也是通过 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 Clien
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2024-08-14 15:42:29
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摘要： spark有两种方式运行在yarn上，一种是yarn-client客户端模式，一种是yarn-cluster模式。两种模式有一定的不同点。一、Application Master 为了更好的理解这两种模式的区别先了解下Yarn的Application Master概念。在Yarn中，每个application都有一个Application Master进程，它是Appliaction
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2023-08-12 15:41:05
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## Spark查看Yarn Cluster日志教程
### 1. 流程概览
下面是关于如何使用Spark查看Yarn Cluster日志的流程概览：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[登录到YARN ResourceManager]
B --> C[查找Spark应用程序ID]
C --> D[查看Spark应用程序日志]
原创
2023-11-08 04:47:59
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C# For循环中并发的思路问题1、能不能同时下载多个网页？2、等待所有异步方法结束3、控制Task的并发数量4、for循环中执行固定数量的并行 问题最开始的问题，是我需要对一组的网页链接进行下载，一开始单线程的时候，就是一个网页下载，保存，结束，然后下载第二个网页。 结果当然是没有问题的，可是这效率也太低了啊，那就想了几个问题：1、能不能同时下载多个网页？这个是多线程问题，我一开始使用的是as
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2024-07-17 21:41:04
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Spark有三种集群部署模式，或者叫做集群管理模式。分别是standalone，YARN和Mesos。这三种模式其实都是master/slave模式。那么在实际的项目中，我们该如何对比选择呢?下面是我的一些总结，主要参考了：Which Apache Spark Cluster Managers Are The Right Fit? YARN, Mesos, or Standalone?三种集群资源
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2024-05-16 02:31:00
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何为依赖？由于RDD是粗粒度的操作数据集，每个Transformation操作都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系；RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。如图所示显示了RDD之间的依赖关系?窄依赖：是指每个父RDD的每个Partition都只被子RDD的一个P
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2023-08-18 16:32:53
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文章目录Spark on Yarn两种模式clientclusterspark-shell 和 spark-submit 的区别的理解spark-shellspark-submitWorldCount实现IDEA本地实现On Yarn 实现WorldCount图解 Spark on Yarnspark on yarn 的两种模式是指 spark 应用程序的 driver 进程（负责控制和协调整个
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2024-06-24 00:21:24
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文章目录Spark On Yarn两种部署模式介绍Client模式Client模式详细流程Client模式部署测试Cluster模式Cluster模式详细流程Cluster模式部署测试Spark On Yarn两种模式的总结 Spark On Yarn两种部署模式介绍Spark On YARN是有两种运行模式：Cluster模式、Client模式
Cluster模式：Driver运行在YA
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2023-09-06 22:34:51
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application 向 Master 注册并提交后，Master 最终会调用 schedule 方法规划分配将要 worker 上运行的 executor 的资源，然后调用 allocateWorkerResourceToExecutors 将资源分配给 executor，并启动 executor。launchExecutor: 来到 Workerworker 端接收到 launchExecu
在 《ApplicationMaster启动及资源申请源码分析》中，AM 向 RM 注册后，会周期性地通过 RPC 函数 ApplicationMaster#allocate() 与 RM 通信，通信目的包括请求资源、获取新分配的资源及形成周期性心跳，本文中我们重点看看 AM 向 RM 申请到 Co ...
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2021-07-23 11:37:00
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# 在 YARN 集群上配置 Spark 的完整指南
在大数据处理的世界中，Apache Spark 是一种高度流行的分布式计算框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个用于管理计算机资源的系统。在这篇文章中，我将教你如何在一个 YARN 集群上配置 Spark。
## 整体流程概述
为了更清晰地展示整个实现流程，我们将其分为若干步骤：
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原创
2024-10-04 07:24:43
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2021-08-05 23:04:00
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