Master主备切换spark原生的standalone是支持主备切换的，下面从发生主备切换并且选出新的Leader Master开始 Mastercase ElectedLeader =>
// 当当前Master收到自己被选为Leader的信息后，会从持久化引擎中读取缓存的app，driver,worker信息
val (storedApps, storedDrivers,
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2024-05-16 11:01:42
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参数说明参数说明–master集群的master地址。如：spark://host:port，mesos://host:port，yarn-client，yarn-cluster，local[k]本地以k个worker线程执行，k一般为cpu的内核数，local[*]以尽可能多的线程数执行。那么这个参数该如何设定？首先我们需要知道spark有哪些部署方式。 我们要部署Spark这套计算框架，有多种
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2023-09-17 13:40:08
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# 如何配置 Spark 的 Master 设置
在使用 Apache Spark 进行大规模数据处理时，配置 Spark 的 Master 是一个非常重要的环节。Spark 提供了多个选项来设置 Master，虽然开始接触时可能会让人摸不着头脑，但没关系，本文将详细讲解如何完成这一过程。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解整个设置过程，我们可以将其分解为以下几个步骤：
| 步骤 | 描
# Spark Master 配置详解
Apache Spark 是一个快速、通用的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。在使用 Spark 之前，了解如何配置 Spark Master 是至关重要的一步。本文将带您深入了解 Spark Master 的配置流程，包括相关的代码示例，帮助您更轻松地进行大数据处理。
## 什么是 Spark Master？
Spark Master 是
spark1）解压spark安装包到/usr/local/src/目录，并改名为sparkmaster机器：[root@master ~]# tar -zxvf /opt/software/spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local/src[root@master ~]# mv /usr/local/src/spark-2.0.0-bin-hadoop2
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2023-05-22 15:35:46
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Spark 2.0 引入了 SparkSession，为用户提供了一个统一的切入点来使用 Spark 的各项功能。SparkSession 还提供了 DataFrame 和 Dataset 相关的 API 来编写 Spark 应用程序。SparkSession 降低了学习曲线，使得工程师可以更容易地使用 Spark。SparkSession 的属性如下。sparkContext：即 SparkCo
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2023-10-10 06:42:57
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1. 启动脚本sbin/start-master.sh"$sbin"/spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.master.Master 1 --ip $SPARK_MASTER_IP --port $SPARK_MASTER_PORT --webui-port $SPARK_MASTER_WEBUI_PORT参数：（1）SPA
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2023-08-01 21:15:42
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Spark的运行模式
local，standalone，yarn，mesos。yarn还分为yarn-client 和 yarn-master学习过程中主要用到local和yarn
Spark名词
Standalone模式下：
Master：集群中含有Master进程的节点。Master是整个集群的控制器，负责整个集群的正常运行。Slave：集群中含有Worker进程的节点。W
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2024-01-22 21:49:14
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# Spark Master 硬件配置要求指导
Apache Spark，是一个快速、通用的大数据处理引擎。在部署 Spark 集群时，合理的硬件配置是非常重要的。本文将指引您如何确定 Spark Master 的硬件配置要求，以及在配置过程中需要注意的事项。
## 流程概述
为了实现 Spark Master 的硬件配置要求，我们需要遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
# 如何配置 SPARK_MASTER_PORT
在Apache Spark中，SPARK_MASTER_PORT是一个重要的配置项，它指定了Spark Master服务所监听的端口。以下是如何配置SPARK_MASTER_PORT的详细流程，帮助你顺利完成这一任务。
## 流程概述
下面的表格展示了配置SPARK_MASTER_PORT的步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述
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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# 进入 Spark Master 节点的方法
## 背景介绍
在 Spark 分布式计算框架中，Master 节点是集群的控制节点，负责管理和调度任务。通过进入 Master 节点，我们可以查看集群的状态、监控任务的执行情况以及进行集群的配置和管理。
本文将介绍三种不同的方法，通过这些方法可以进入 Spark Master 节点。
## 方法一：SSH 远程登录
SSH（Secure
原创
2023-08-29 08:26:50
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一、Spark Rpc 概念Spark RPC 在1.6版本是默认基于Netty实现。主要的组件包含RpcEnv ：其实就是一个RPC的环境。 对于server side来说，RpcEnv是RpcEndpoint的运行环境。 对client side来说，通过RpcEnv可以获取RpcEndpoint引用，也就是RpcEndpointRef。 RpcEnv最常用的两个方法如下： 1） // 注册e
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2024-08-17 11:09:27
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# 如何让Spark的Master知道Worker节点的存在
在Spark集群中，Master节点负责管理整个集群的资源分配和任务调度。Worker节点则负责执行实际的计算任务。在使用Spark集群的过程中，我们通常需要让Master节点知道Worker节点的存在，以便进行资源的分配和任务的调度。
## 问题背景
在搭建Spark集群时，我们需要确保Master节点能够发现并管理所有的Wor
原创
2024-05-21 07:18:47
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Spark运行时架构在分布式环境下，Spark集群采用的时主/从结构。在一个Spark集群中，有一个节点负责中央协调，调度各个分布式工作节点。这个中央协调节点被称为驱动器(Driver)，与之对应的工作节点被称为执行器节点(executor).驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信，它们也都作为独立的Java进程运行。驱动器节点和执行器节点一起被称为一个Spark应用(application)S
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2023-09-20 14:14:34
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# 如何实现 Spark Master
## 简介
在开始教导你如何实现 Spark Master 之前，让我们先了解一下 Spark Master 的概念。Spark Master 是 Spark 集群中的一个组件，用于管理整个集群中的资源分配和任务调度。它维护着集群中所有的资源信息，并根据任务的需求动态分配和调度这些资源。
## 步骤概览
下面是实现 Spark Master 的基本步骤。
原创
2023-07-22 15:58:01
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spark的默认配置文件位于堡垒机上的这个位置: $SPARK_CONF_DIR/spark-defaults.conf，用户可以自行查看和理解。需要注意的是，默认值优先级最低，用户如果提交任务时或者代码里明确指定配置，则以用户配置为先。 用户再理解参数含义的基础上，可根据具体任务情况调整参数。 以下常用参数配置均可以通过 --conf XXX=Y 方式使用，其他参数以及介绍请参考 https:/
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2023-08-11 10:34:33
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文章目录Spark源码剖析——Master、Worker启动流程当前环境与版本1. 前言2. Master启动流程2.1 Master的伴生对象2.2 Master3. Worker启动流程3.1 Worker的伴生对象3.2 Worker4. Master与Worker的初步交互（注册） Spark源码剖析——Master、Worker启动流程当前环境与版本环境版本JDKjava versio
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2024-08-09 09:47:35
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1 堆内和堆外内存规划Spark执行器(Executor)的内存管理建立在 JVM 的内存管理之上，Spark 对 JVM 的空间（OnHeap+Off-heap）进行了更为详细的分配，以充分利用内存。同时，Spark 引入了Off-heap 内存模式，使之可以直接在工作节点的系统内存中开辟空间，进一步优化了内存的使用（可以理解为是独立于JVM托管的Heap之外利用c-style的malloc从o
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2024-02-26 23:30:20
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# 如何查看Spark集群的Master节点
在使用Spark集群时，了解Master节点的状态和信息对于集群的管理和监控非常重要。本文将介绍如何查看Spark集群的Master节点，并通过示例演示如何获取Master节点的信息。
## 查看Master节点状态
在Spark集群中，Master节点负责协调和管理整个集群的资源分配和作业调度。要查看Master节点的状态和信息，可以通过Spa
原创
2024-03-11 04:17:04
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