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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Point 1：资源管理与作业调度 Spark对于资源管理与作业调度可以使用Standalone(独立模式)，Apache Mesos及Hadoop YARN来实现。 Spark on Yarn在Spark0.6时引用，但真正可用是在现在的branch-0.8版本。Spark on Yarn遵循YARN的官方规范实现，得益于Spark天生支持多种Scheduler和Executor的良好设计，对
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2024-08-14 16:03:20
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先抛出问题：Spark on Yarn有cluster和client两种模式，它们有什么区别？ 用Jupyter写Spark时，只能使用client模式，为什么？写一篇文章，搞清楚 Spark on Yarn 的运行原理，同时回答上面的问题。首先，把Spark和Yarn当做两个独立概念来看。单看Spark，不去管它底层依赖的存储结构，本质上讲，它就是个分布式计算的程序。程序的入口是一个叫做 Spa
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2023-10-14 00:16:47
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Spark-on-YARN1. 官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html2. 配置安装1.安装hadoop：需要安装HDFS模块和YARN模块，HDFS必须安装，spark运行时要把jar包存放到HDFS上。2.安装Spark：解压Spark安装程
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2024-08-14 18:10:09
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1、spark job 提交模式
spark on yarn 分两种情况，一种是yarn-client 提交，一种是yarn-cluster提交方式，两种方式的区别是：
yarn-cluster模式下，driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行
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2024-08-16 13:46:40
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1、Spark on Yarn 有两种模式，一种是cluster模式，一种是client模式。a.执行命令 “./spark-shell --master yarn” 默认运行的是client模式。b.执行 "./spark-shell --master yarn-client" 或者 "./spark-shelll --master yarn --deploy-mo
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2023-10-20 14:36:10
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这篇文章将从源码的角度向大家展示Spark是如何提交任务到Yarn上执行的，如有错误，还请各位指出。（基于Spark 3.0.0）Spark On Yarn有两种模式：Yarn Client和Yarn Cluster在这篇文章中，我们这里先讲Yarn Cluster Yarn Cluster模式主要流程如上图所示，下面结合源码对这个过程进行详细的分析1. 提交Applicat
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2023-09-09 22:11:36
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ResourceManager 资源管理 只有一个（资源以Container表示）ApplicationMaster 应用管理 用户每提交一个application都包含一个ApplicationMasterNodeManager 每个节点对应一个ApplicationMaster 启动后向ResourceManager要资源
原创
2015-10-11 16:24:00
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Spark on Yarn 1. Spark on Yarn模式优点 与其他计算框架共享集群资源（eg.Spark框架与MapReduce框架同时运行，如果不用Yarn进行资源分配，MapReduce分到的内存资源会很少，效率低下）；资源按需分配，进而提高集群资源利用率等。 相较于Spark自...
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2014-12-07 14:46:00
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YARN是什么 YARN在hadoop生态系统中的位置 YARN产生的背景 YARN的基本架构 ResourceManager NodeManager ApplicationMaster container Spark On Yarn 配置和部署 编译时包含yarn 基本配置 在没有配置的前提下试下
原创
2022-06-17 23:40:04
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# 如何在YARN上运行Spark作业
在大数据处理中，Apache Spark是一个强大的引擎，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个流行的集群管理器。将Spark与YARN结合使用，可以充分利用YARN管理资源的能力。本文将教你如何一步步实现“Spark on YARN”。
## 流程概述
以下是实现“Spark on YARN”的基本步骤：
原创
2024-10-09 05:09:24
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前言Spark 可以跑在很多集群上，比如跑在local上，跑在Standalone上，跑在Apache Mesos上，跑在Hadoop YARN上等等。不管你Spark跑在什么上面，它的代码都是一样的，区别只是–master的时候不一样。其中Spark on YARN是工作中或生产上用的非常多的一种 ...
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2021-07-29 14:15:00
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Spark on Yarn 1. Spark on Yarn模式优点 与其他计算框架共享集群资源（eg.Spark框架与MapReduce框架同时运行，如果不用Yarn进行资源分配，MapReduce分到的内存资源会很少，效率低下）；资源按需分配，进而提
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2014-12-07 14:46:00
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目录1、首先介绍yarn的模型图（1）、yarn 模型图（2）、yarn的流程如下：2、cluster模式下提交任务流程（1）、流程图如下（2）、工作流程如下：3、在Client模式下，Driver进程会在当前客户端启动，客户端进程一直存在直到应用程序运行结束。（1）、client模式下的流程图（2）、工作流程如下：4、Spark任务调度1、首先介绍yarn的模型图（1）、yarn 模
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2023-08-11 11:26:08
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在YARN上运行Spark安全在YARN上启动Spark添加其他JAR准备工作组态调试您的应用程序Spark特性重要笔记的KerberosYARN特定的Kerberos配置Kerberos故障排除配置外部随机播放服务使用Apache Oozie启动您的应用程序使用Spark History Server替换Spark Web UI在0.6.0版中，Spark添加了对在YARN（Hadoop Nex
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2024-03-12 13:21:21
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生产环境配置 以及对应问题spark用的yarn资源队列的情况：500G内存，200个cpu core 启动Spark application spark-submit配置 80个 executor 每个executor 4g内存，2个cpu core--executor-cores 2
--executor-memory 4g每次运行spark作业 大概耗费320G内存，160个cpu co
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2023-08-13 22:35:08
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文章目录1. 简述2. 安装过程1. 下载对应版本2. 对spark设置1. 当前系统的环境2. 新增spark设置3. 设置spark-env.sh3. 使用spark-shell进行测试4. 解决问题5. 再次使用spark-shell6. 提交一个spark自带的计算任务3. 小结4. 错误排查的详细1. 方案一,修改yarn的配置2. 方案二，修改application-master,e
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2024-05-07 12:21:32
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spark的运行架构以standalone为例：Driver Program ：运⾏main函数并且新建SparkContext的程序。 Application：基于Spark的应用程序，包含了driver程序和集群上的executor。Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型 （1）Standalone: spark原生的资源管理，由Master负责资源的
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2024-07-02 21:37:51
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Spark支持以下三种部署模式Client模式：在Client模式下，驱动程序运行在提交应用程序的客户端上。应用程序使用集群中的资源来执行任务。 这种模式适用于开发和调试应用程序，因为它允许开发人员与驱动程序交互并查看应用程序的输出。Cluster模式：在Cluster模式下，驱动程序运行在集群上的某个节点上。 应用程序使用集群中的资源来执行任务。这种模式适用于生产环境，因为它可以更好地利用集群中
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2023-11-26 11:25:25
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已经搭建好Hadoop2.6了，现在准备在yarn上搭建spark。一.安装Scala1.解压tar -xvzf scala-2.10.6.tgz2.添加环境变量vim ~/.bashrcexport SCALA_HOME=/usr/local/src/scala-2.10.6export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/binsource一下，查看是否安装成功二.安装s
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2024-03-12 13:32:40
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