Spark on Yarn 客户端模式作业提交过程分析我们将以一个Spark Streaming为例,阅读spark相关源码，简述Spark on Yarn客户端模式下作业提交流程。作业是通过spark-submit脚本提交的，因此整个流程从spark-submit代码开始分析。若有错误，希望各位看官指出。通过submit获取提交代码的MainClass
通过反射机制Utils.classForN
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2023-12-17 15:53:19
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@Author : Spinach | GHB
@Link : 文章目录前言SparkOnYarn集群节点分布Spark运行模式流程Yarn-Cluster模式下Yarn-Client模式下Yarn-Cluster模式与Yarn-Client模式区别 前言Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，具有速度快、支持多语言、移植性高的特点。而移植性高的体现就在于Spark的部署
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2024-05-15 10:33:31
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[TOC]0 前言可以先参考之前写的《Yarn流程、Yarn与MapReduce 1相比》，之后再参考《Spark作业运行架构原理解析》，然后再阅读下面的内容，就很容易理解了。1 Client模式说明如下：Spark Yarn Client向YARN的ResourceManager申请启动Application Master。同时在SparkContent初始化中将创建DAGScheduler和T
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2024-08-04 17:42:31
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在讲spark之前，不得不详细介绍一下RDD（Resilient Distributed Dataset），打开RDD的源码，一开始的介绍如此： 字面意思就是弹性分布式数据集，是spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。Resilient：弹性的，它表示的是数据可以保存在磁盘，也可以保存在内存中Distributed：它的数据分布式存储，并且
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2024-06-25 14:56:28
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1.概述本文是基于spark on yarn的执行分析spark整体执行流程是怎么样的。我们知道spark程序提交的任务，会拆分成ShuffleMapStage,ResultStage。首先会执行ShuffleMapStage，再执行ResultStage，那么问题来了：1）当Executor执行SchuffleMapstage任务的时候 driver端在做什么？2）当一个ShuffleMapSt
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2023-09-20 16:37:09
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1、背景：在已经配置了spark history的基础上，我们已经成功运行了spark了，通过yarn web ui界面任务的Tracking URL：History链接去查看任务历史运行情况，发现点击后还是在当前页例如： 原因是：我们在运行spark任务后，默认是由AM进行历史任务汇聚，拼接的URL是job history的链接，但是spark里面是drive负责汇聚，需要
一、spark源码分析执行流程当spark遇到action类算子，开始调起任务 1.Action类型的算子触发job的执行。源码中调用了SparkContext的runJob()方法，根进源码发现底层调用的是DAGScheduler的runJob()方法。2.DAGScheduler会将我们的job按照宽窄依赖划分为一个个stage(每个stage根据RDD的Partition的个数决定task的
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2023-10-26 15:49:24
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Spark执行流程提交应用程序Application（包括Driver代码和Executor代码）启动Driver，创建SparkContext对象，并加载配置信息、依赖信息和代码（数据加载，算子推演）
RDD graph：根据用户提交的计算逻辑（Application）中的RDD的转换和动作来生成RDD之间的依赖关系，同时这个计算链也就生成了逻辑上的DAG（有向无环图）。DAGSchedu
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2023-11-09 14:31:39
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当使用spark-submit提交一个作业之后，这个作业就会启动一个对应的driver进程。 根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，driver进程可能在本地启动，也可能在集群中某个工作节点上启动。 driver进程本身会根据我们设置的参数，占有一定数量的内存和CPU core。而driver进程要做的第一件事，就是向集群管理器（可以是Spark S
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2023-10-24 08:19:40
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002-源码spark-2.1.1版SparkOnYarn部署流程-ApplicationMasterSparkOnYarn部署流程-CoarseGrainedExecutorBackend SparkOnYarn部署流程-ApplicationMaster如果走集群模式的话，bin/java org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster当该命令提
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2024-02-23 12:28:42
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一 ，spark 基于 standalone 提交任务 ：1 ，standalone - client 模式 ：默认 ， 客户端模式代码 ：cd /export/servers/spark-2.3.1-bin-hadoop2.6/bin
./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.Spa
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2024-08-08 15:19:08
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文章目录入口点main()、run()env.rpcEnv.setupEndpoint()env.rpcEnv.awaitTermination()Inbox.process()Task启动消息Task的执行-launchTask() 我们知道Spark中的Task是由Executor进程中执行的，那么Executor启动之后，具体是如何执行Task的呢？Executor执行Task的入口为ob
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2023-10-26 10:58:50
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概念Job当在RDD上执行Action操作时就会提交一个Job。这个Job会将RDD分为多分，并将每份RDD提交到集群执行。Stage当一个Job提交后将分解为多个Stage。Task一个Stage可分解为多个Task。Task分为Shuffle map Task和Result Task。其中Shuffle map Task任务是将一个现有的RDD转化为一个新的RDD。Result
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2024-06-17 20:06:08
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Spark-作业执行流程概述 spark的作业和任务带哦度系统是其核心，它能够有效地进行调度根本原因是对任务划分DAG和容错，使得它对底层到顶层的各个模块之间的调用和处理显的游刃有余。 相关术语 作业（job）：RDD中由行动操作所生成的一个或多个调度阶段 调度阶段（stage）：每个作业会因为RD
原创
2022-06-10 19:21:42
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1、提交流程图提交流程文字说明：1、执行bin/spark-submit命令后，Client会组装commnd命令到yarn集群的ResourceManager。commnd命令：bin/java org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster，如果非集群模式就是bin/java org.apache.spark.deploy.yarn.Executo
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2023-08-31 14:32:56
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Spark在YARN中有yarn-cluster和yarn-client两种运行模式:
I. Yarn client在yarn-client模式下，Driver运行在Client上，通过ApplicationMaster向RM获取资源。本地Driver负责与所有的executor container进行交互，并将最后的结果汇总。 执行流程 - 1.客
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2024-02-24 11:56:03
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spark通信模块
1、spark的 cluster manager可以 有 local , standalone, mesos , yarn等部署方式，为了
集中通信方式
1、rpc remote produce call
spark的通信机制：
akka的优势和特性如下：
1、并行和分布式：a
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2024-01-12 17:36:27
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在当今数据处理的世界中，Apache Spark成为了一种不可或缺的工具。Spark作业流程的管理和运行效率，直接关系到数据处理任务的成败。本文将详细记录如何成功解决Spark作业流程问题的过程，涵盖从环境准备到排错指南的各个方面。
## 环境准备
为了顺利运行Spark作业，我们首先需要做好环境的搭建。具体的软硬件要求如下：
- **软件要求**：
- Apache Spark 3.0
## 用Yarn提交Spark作业
在大数据处理中，Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，而Yarn 是 Hadoop 生态系统中的资源管理器。在使用 Spark 运行作业时，我们通常会选择使用 Yarn 来管理资源和调度作业。本文将介绍如何使用 Yarn 提交 Spark 作业，并附上相应的代码示例。
### 步骤一：准备工作
首先，确保你已经安装好了 Spark 和 Yarn，并且
原创
2024-03-08 06:15:34
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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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