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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## 如何使用 Spark 在 YARN 上执行 Java 程序
在大数据领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，YARN 是 Hadoop 的资源管理器，可以有效管理集群资源。当你想要在 YARN 上执行 Spark Java 程序时，您需要遵循一些基本步骤。本文将详细介绍这些步骤以及每一步所需的代码示例。
### 一、执行流程
以下是执行 Spark Java 程序在
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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spark on yarn 资源调度流程cluster模式为例:客户端向ResourceManager发送请求,ResourceManager返回applicationID和要上传的hdfs目录客户端将jar包和配置文件上传到hdfs指定目录客户端向ResourceManager申请资源来启动ApplicationMasterRM找一台资源充足的NM,进行通信,NM通过rpc的方式从hdfs上下载
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2023-09-23 21:00:44
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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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spark在Yarn上的资源调度和任务调度目录spark在Yarn上的资源调度和任务调度一、spark的执行架构二、spark on yarn的资源调度(申请资源)1、spark on yarn client模式的执行流程图2、spark on yarn cluster模式三、spark on yarn的任务调度(执行task)1、宽依赖和窄依赖2、任务调度解释说明3、资源调度和任务调度的执行流程
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2023-07-18 22:27:13
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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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YARNYARN进化：MapReduce在0.23版本经过了一系列的优化，现在把MapReduce称为MapReduce2.0或者YARN，它能够支持多种编程模型。 YARN摒弃了MRV1的JobTracker和TaskTracker，采用一种新的AppMaster进行管理，并与两个守护进程ResourceManager和NodeManager一起协同调度和控制任务，避免单一进程服务的管理和调度负
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
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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YARNYARN进化：MapReduce在0.23版本经过了一系列的优化，现在把MapReduce称为MapReduce2.0或者YARN，它能够支持多种编程模型。 YARN摒弃了MRV1的JobTracker和TaskTracker，采用一种新的AppMaster进行管理，并与两个守护进程ResourceManager和NodeManager一起协同调度和控制任务，避免单一进程服务的管理和调度负
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2024-10-13 13:32:30
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Spark Standalone部署模式回顾 上图是Spark Standalone Cluster中计算模块的简要示意，从中可以看出整个Cluster主要由四种不同的JVM组成Master 负责管理整个Cluster，Driver Application和Worker都需要注册到MasterWorker 负责某一个node上计算资源的管理，如启动相应的ExecutorExecutor RDD中
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2024-06-20 20:36:29
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Spark学习笔记：5、Spark On YARN模式有些关于Spark on YARN部署的博客，实际上介绍的是Spark的 standalone运行模式。如果启动Spark的master和worker服务，这是Spark的 standalone运行模式，不是Spark on YARN运行模式，请不要混淆。Spark在生产环境中，主要部署在Hadoop集群中，以Spark On YARN模式运行
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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# 如何实现“yarn 看spark 执行进度”
在大数据的世界里，Apache Spark 是一个强大的开源处理引擎，而 Apache Yarn 则负责资源管理。如何在 Spark 执行时监视进度是许多开发者需要掌握的一项技能。本文将引导你通过详细的步骤了解如何使用 `yarn` 命令来查看 Spark 的执行进度。
## 整体流程
以下是实现这一过程的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-25 04:32:32
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## 使用Yarn监控Spark任务执行的方案
### 背景与需求
在大数据处理框架中，Spark 是一种流行的内存计算引擎。随着业务需求的不断增长，任务的执行监控变得尤为重要。Yarn（Yet Another Resource Negotiator）为Spark提供了资源管理和调度的能力，因此，通过Yarn监控Spark任务的执行情况将帮助我们及时发现和解决问题，提高任务的执行效率。
本方
#Spark中一些重要的知识点1、spark-on-yarn的应用场景 1.因为历史原因，方便运维部门维护，之前用的hadoop 2.用yarn来运行各种任务，相比其他的资源调度系统更稳定，便于升级优化2、spark-on-yarn的执行流程 spark-on-yarn分为两种运行模式：client和cluster client：客户端提交一个Application，在客户端启动一个Driver进
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2024-02-22 14:19:59
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# 如何实现“yarn 任务 指定执行队列”
## 概述
在开发过程中，我们经常会使用yarn来管理我们的项目依赖和运行任务。有时候我们需要指定执行某个特定的任务，这时就需要使用yarn的一些参数来实现。下面我将详细介绍如何通过yarn实现“yarn 任务 指定执行队列”。
## 操作步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开终端 |
| 2 | 进入项目
原创
2024-04-15 06:32:57
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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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