hadoop 是 java 开发的，原生支持 java；spark 是 scala 开发的，原生支持 scala；spark 还支持 java、python、R，本文只介绍 pythonspark 1.x 和 spark 2.x 用法略有不同，spark 1.x 的用法大部分也适用于 spark 2.x Pyspark它是 python 的一个库，python + spark
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2023-07-21 23:40:05
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spark dirver本质是一个spark集群的驱动程序，你要调用spark集群的计算功能，必须要通过它！from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My test App")
sc = SparkContext(conf=conf)
lines = s
原创
2023-05-31 10:28:47
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# Run on a YARN clusterexport HADOOP_CONF_DIR=XXX./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ # can be client for client mode --executo
原创
2022-01-04 17:52:48
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azkabanazkaban是什么？azkaban的特点为什么需要工作流调度系统？工作流调度实现方式常见工作流调度系统Azkaban与Oozie对比功能工作流定义工作流传参定时执行资源管理工作流执行工作流管理 azkaban是什么？Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器。用于在一个工作流内以一个特定的顺序运行一组工作和流程。 Azkaban定义了一种KV文件(prope
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2023-08-28 22:50:24
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Linux操作系统在大数据领域有着非常广泛的运用，其中的一个重要工具就是Spark。Spark是一个开源的分布式计算框架，提供了高效的数据处理能力，使得用户能够在大规模数据集上进行快速分析和处理。
在Spark中，有一个非常重要的工具叫做spark-submit。spark-submit是Spark中用来提交应用程序的命令行工具，它可以将用户编写的应用程序提交给集群进行运行。通过spark-su
原创
2024-05-22 10:22:26
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Example:
./bin/spark-submit \
--[your class] \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--num-exectors 17
--conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=4096 \
--executor-memory 35G \ //Amount of memory t
原创
2023-05-31 11:17:01
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文章目录1. 概述2. Spark应用程序执行流程简介3. Spark Submit任务提交流程详解3.1 第一步，编写用户脚本并用Spark-Submit提交3.1.1 用户脚本内容3.1.2 命令行日志3.1.3 Spark-Submit脚本分析4. SparkSubmit源码详解5. 提交网关 ：“RestSubmissionClient” && “Client”5.1 R
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2023-10-24 00:09:11
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spark on yarn 的提交模式资源参数调优spark资源参数调优，其实主要就是对spark运行中各个使用资源的地方,通过调节各种参数，来优化资源的使用效率从而提升Spark作业的执行性能。以下参数就是spark中主要的资源参数，每个参数都对应着作业运行原理的某个部分，在这里同时给出了参数调优的参考值 num-executors参数说明： &nb
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2023-10-10 20:49:34
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前言：之前的工作中，关于spark的使用一直停留在能运行、能完成相关功能的境地下，最近涉及到很多关于spark集群调优等各种细枝末节方面的东西，自此决定恶补大数据相关基础的东西，顺便做个笔记，帮助自己记忆。 关于spark的相关笔记尽力基于spark 2.x版本（其实在我目前使用的情况下，1.x与2.x内容基本别无二致）。使用2.x的原因是之前在使用1.6时踩过坑，换2.x后完美解决，该坑我会在之
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2024-07-24 21:33:03
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一.引言Spark submit 可以选择 --jars 传入本地的jar也可以 --jars 传入HDFS的jar包，经过半下午的实验，终于搞清了两者的关系以及 spark.yarn.jars 和它们的区别二.--jars的使用1.--jars 传入本地jar包--jars a.jar,b.jar,c.jar 传入本地jar包时，只需要输入通道机的jar包地址即可，随后spark-su
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2023-10-10 16:24:17
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yarn模式默认启动2个executor，无论你有多少的worker节点 standalone模式每个worker一个executor，无法修改executor的数量 partition是RDD中的一个dataset，一般默认都是2个 executor中的task数量由partition...
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2015-05-11 15:01:00
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文章目录一、spark-submit脚本分析二、Main类的作用三、SparkSubmit类提交任务的过程如何和ResourceManger建立连接spark任务配置的优先级client模式的真正运行方式 一、spark-submit脚本分析spark-submit的脚本内容很简单:# 如果没设置SPARK_HOME的环境变量，调用find-spark-home文件寻找spark-home
if
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2024-01-11 12:03:26
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一.引言当一个分布式任务中一个文件需要在全局使用时，最常见的方法就是使用广播的形式，在dirver端读取随后分发到excutor，这里需要的时间是1) dirver端读取文件时间2) 广播分发到各excutor的时间当文件大小逐渐增加到一个阈值，或者内存资源有瓶颈时，广播的时间就会变长，这时候就需要和下面这种方式进行比较，看哪种方式时间最快1) --files 添加文件2) 直接在excutor读
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2023-07-11 22:05:08
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文章目录Submitting ApplicationsBundling Your Application’s DependenciesLaunching Applications with spark-submitMaster URLsLoading Configuration from a FileAdvanced Dependency ManagementMore Information S
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2023-11-29 12:10:03
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spark源码分析之submit的提交过程1.当我们向集群提交如下命令bin/spark-submit \
--class com.wt.spark.WordCount \
--master yarn \
WordCount.jar \
/input \
/output2.启动脚本调用的是spark-submit，因此我们直接去看spark-submit脚本# -z是检查后面变量是否为空（空则真）
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2023-08-29 08:09:02
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Spark任务提交全流程的源码的类调用时序图 spark-submit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一部分：从spark-submit.sh脚本调用到Executor被启动起来并注册到Driver的源码解析。1、spark-submit.sh的脚本中在spark-submit.sh的脚本中可以看到来启动SparkSubmit对象。exec
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2023-08-04 21:17:44
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Spark submit依赖包管理！使用spark-submit时，应用程序的jar包以及通过—jars选项包含的任意jar文件都会被自动传到集群中。spark-submit --class --master --jars Spark使用了下面的URL格式允许不同的jar包分发策略。1、文件file方式:绝对路径且file:/URIs是作为driver的HTTP
原创
2016-11-14 17:20:03
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./spark-submit --master <master地址加端口号> jar包地址unzip sparkpi.jarrm -rf *.classbin./spark-submit --master spark://master:7077 --class SparkPi /root/IdeaProjects/sparkpi/out/artifacts/sparkpi_jar/sp
原创
2015-11-04 15:02:00
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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。 1）./spark-shell --help ：不知道如何使用，可通过它查看命令帮助，[]中括号里面的表示可选的。 2）重要参数讲解： --master master 的地址，提交任
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2019-06-03 18:13:00
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2015-05-11 15:01:00
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