最重要的两大组件:作业管理器(JobManager) 和 任务管理器(TaskManager),JM是真正意义上的管理者(Master),赋值管理调度,不考虑高可用的情况下只能有一个; 而TM是工作者,(Worker\Slave),负责执行任务处理数据,可以一个或多个.~~~客户端:客户端不属于处理系统的一部分,只负责作业的提交. 客户端的工作
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2024-04-17 08:55:36
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# 如何实现 Flink 的 YARN Session 集群挂掉
Apache Flink 是一个流处理框架，它能够在集群中以分布式方式执行应用程序。为了测试容错机制，了解如何使 Flink 的 YARN Session 集群挂掉是非常重要的。以下是实现这个目标的步骤和代码示例。
## 整体流程
在实现 Flink 的 YARN Session 集群挂掉之前，我们需要明确整个操作的步骤。如下
谈一下Flink的部署模式和常用的集群资源管理器 部署模式规定了集群下各成员的启动逻辑、生命周期，资源的隔离性和可拓展性，而集群资源管理器为这些部署模式提供了资源。 部署模式有：session、per-job、Application以及Native模式，常用的集群资源管理器有：Flink standalone、Hadoop Yarn、K8s等。 文章目录一、部署模式：浅聊资源管理和Client端的
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2023-10-05 16:10:39
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文章目录一、YARN Proxy 概述二、环境准备三、Hadoop 中的 historyserver1）MapReduce Job History2）Spark History Server3）Flink History Server四、相关配置1）yarn proxyserver 配置2）historyserver 配置1、MapReduce Job History2、Spark Histor
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2023-11-13 12:41:42
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作业提交流程 （1） 一般情况下，由客户端（App）通过分发器提供的 REST 接口，将作业提交给JobManager。
（2）由分发器启动 JobMaster，并将作业（包含 JobGraph）提交给 JobMaster。
（3）JobMaster 将 JobGraph 解析为可执行的 ExecutionGraph，得到所需的资源数量，然后向资源管理器请求资源（slots）。
（4）资源管理
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2023-09-20 16:31:44
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YARN History Server 是一个重要的 Hadoop 生态系统组件，负责存储和提供过往 MapReduce 作业的历史信息。通过 YARN History Server，我们能够监控、调试和分析应用的性能和资源消耗，从而有效优化系统及作业参数配置。
## 背景描述
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理架构。YARN
# 实现Spark HistoryServer的步骤
## 概述
在使用Spark时，我们通常需要查看历史运行记录以进行性能分析和故障排查。Spark提供了一个名为Spark HistoryServer的Web界面，它可以让我们轻松地查看和分析之前Spark应用程序的运行历史记录。在本文中，我将向你介绍如何实现Spark HistoryServer。
## 步骤概览
在开始实现之前，我们需要确
原创
2023-11-20 09:02:30
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Flink 架构一、Flink 集群剖析 Flink 运行时由两种类型的进程组成：一个 JobManager 和多个 TaskManager1.1 JobManager JobManager 具有许多与协调 Flink 应用程序的分布式执行有关的职责：它决定何时调度下一个 task（或一组 task）、对完成的 task 或执行失败做出反应、协调 checkpoing、并且协调从失败中恢复等。这个
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2024-04-24 15:03:46
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概览操作符将一个或多个DataStream转换为一个新的DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。本节将描述基本的转换、应用这些转换后的有效物理分区以及对Flink的 operator chain（链）的深入了解。DataStream 各种转换算子MapDataStream → DataStream 获取一个元素并生成一个元素。将输入流的值加倍的map函数:DataStrea
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2024-09-08 22:27:31
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# Spark 配置 History Server 教程
在大数据处理的过程中，Apache Spark 是一种非常流行的工具，而 Spark 的 History Server 可以帮助我们查看作业的历史信息。不过，许多刚入行的小白在配置 Spark History Server 时可能会感到迷茫。今天，我会带您一步步配置 Spark 的 History Server，让您能够顺利地进行数据处理
原创
2024-10-17 13:30:53
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# 如何实现spark_historyserver
## 概述
在使用Apache Spark进行大规模数据处理的过程中，我们通常需要监控和分析作业的执行情况，以便优化性能和调试问题。Spark提供了一个专门的组件，即spark_historyserver，用于收集、存储和展示Spark作业的执行历史数据。
在本文中，我将向你介绍如何实现spark_historyserver，以及每一步需要做
原创
2024-01-14 04:26:54
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# Yarn History Server 开启使用指南
Yarn（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的一个重要组件，负责管理和调度计算资源。Yarn History Server 是用于查看和管理历史作业信息的工具，极大地方便了用户对作业的监控和调试。本文将为您介绍如何开启 Yarn History Server，并提供相应的代码示例及
原创
2024-09-28 06:33:56
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# Spark启动History Server
## 简介
Spark是一个强大的分布式计算框架，它提供了丰富的API和工具来处理大规模数据处理任务。其中，History Server是一个用于查看Spark应用历史记录的工具，可以帮助我们了解和分析应用程序的执行情况。
本文将介绍如何启动Spark History Server，并演示如何使用它来查看应用程序的历史记录。
## 启动His
原创
2023-10-17 06:26:08
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# 如何使用Yarn配置HistoryServer
在大数据处理和集群管理中，Yarn (Yet Another Resource Negotiator) 是一个非常重要的组件。配置Yarn的HistoryServer可以帮助我们查看已完成的应用程序的状态。本文将详细介绍如何配置Yarn的HistoryServer，并附带一些代码示例和图示帮助你理解整个流程。
## 流程概览
在进行Yarn
原创
2024-09-11 05:16:41
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# 实现Spark HistoryServer页面教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(下载Spark)
B --> C(配置Spark)
C --> D(启动Spark HistoryServer)
```
## 2. 具体步骤
### 步骤1：准备工作
首先需要确保你已经下载并安装了Spark。如
原创
2024-06-20 03:23:24
58阅读
# Spark开启History Server
## 简介
在使用Apache Spark进行大数据处理时，我们常常需要查看作业的执行历史和性能指标。Spark提供了一个称为History Server的组件，它能够保存和展示Spark应用程序的执行历史数据。本文将介绍如何开启Spark的History Server，并提供详细的步骤和代码示例。
## 步骤概览
下面是开启Spark His
原创
2023-07-22 15:55:15
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# Spark HistoryServer 启动
## 简介
Apache Spark是一个快速、通用的分布式计算系统，它支持大规模数据处理和机器学习。Spark提供了一个灵活且易于使用的编程模型，可以在各种数据源上进行高效的数据处理和分析。Spark提供了一个历史服务器(HistoryServer)来记录和展示Spark应用程序的运行历史和统计信息。
Spark HistoryServer是
原创
2023-10-20 17:15:07
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# 如何重启Hadoop集群中挂掉的子节点
在Hadoop集群中，如果子节点挂掉了，我们需要采取一些措施来重新启动这些节点，以确保集群的稳定性和正常运行。本文将介绍如何重启Hadoop集群中挂掉的子节点，以及相关的代码示例和操作步骤。
## 1. Hadoop集群中子节点挂掉的原因
子节点挂掉可能有多种原因，比如硬件故障、网络问题、操作系统问题等。当子节点挂掉时，集群中的任务可能会失败或者变
原创
2024-06-30 04:57:45
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# Spark History Server清理周期简析
Apache Spark是一种强大的大数据处理框架，广泛用于大规模数据处理和分析。Spark提供的History Server功能可以让我们查看之前的Spark作业和应用程序的详细运行信息。这对于性能调优和问题排查非常有用。让我们深入探讨一下Spark History Server的清理周期，以及如何管理这些历史数据。
## 什么是Sp
Hadoop自带了一个历史服务器，可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。默认情况下，Hadoop历史服务器是没有启动的，我们可以通过下面的命令来启动Hadoop历史服务器$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyse
