# 使用 Hive 和 Spark 指定 YARN 队列的完整指南
在大数据环境中，Apache Hive 和 Apache Spark 是两个非常流行的工具。它们分别用于数据仓库和数据处理。在一个集群中，资源管理工具 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 被广泛使用，它可以帮助管理集群资源。通过 YARN，我们可以根据业务需求指定各个任务的资源配额，比如
# 在Hive on Spark中指定YARN队列的指南
## 引言
在大数据环境中，使用Hive on Spark进行查询和数据分析是一个常见的需求，而在集群中有效管理资源则至关重要。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop中用来管理集群资源的核心组件，通过YARN，用户可以将作业提交到特定的队列中，从而控制资源的分配。在本指南中，我们将详细介
原创
2024-09-03 03:13:53
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# Spark指定YARN队列提交：一次深入探索
Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，其与Hadoop生态系统紧密集成。而YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理器，为Spark提供了调度和资源管理的能力。在大规模的分布式计算中，如何管理和优化资源是一项重要的任务，其中一个关键策略就是合理地指定Spark任务运行的YAR
# Spark ThriftServer 指定 YARN 队列
在使用 Apache Spark 进行大数据处理时，Spark ThriftServer 是一个非常实用的工具，它允许用户通过 JDBC/ODBC 接口执行 SQL 查询。结合 YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源管理时，指定 YARN 队列的功能使得资源分配变得更加灵活和有效。本文将深
原创
2024-10-29 05:16:46
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前提如果想要让spark作业可以运行在yarn上面，那么首先就必须在spark-env.sh文件中，配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR属性，值为hadoop的配置文件目录,即HADOOP_HOME/etc/hadoop，其中包含了hadoop和yarn所有的配置文件，比如hdfs-site、yarn-site等 spark需要这些配置来读写hdfs，以及连接到yarn
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2024-04-11 10:32:58
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由于工作中生产环境大多使用的是Yarn-cluster模式，所以我将以Yarn-cluster模式作为主线对流程进行讲解。目录1.submit2.client3.ApplicationMaster（ExecutorLauncher）现在我们提交一个spark任务spark-submit \
--master yarn-cluster \
--driver-cores 2 \
--dr
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2024-05-17 09:54:06
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0.前言大家好，我是小林！《大数据面试突击系列之 Spark》最近更新有点慢，我最近懒癌太严重了，当热也和近期疫情有关系。随着疫情逐渐消散，生活也慢慢走向正常，相信你们都已经开工。我始终认为，工作才是我们的常态，所以这个系列，我后续会加快更新频率。今天给大家聊聊 Spark 调度系统是如何通力协作，完成一个个 Job 的计算？本文概览如下：1.Spark 调度系统包含哪些组件?在 第三篇 文章中，
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2024-08-13 13:15:45
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目录1、spark运行时架构2、两种操作：转化操作和行动操作3、在集群上运行应用程序4、使用spark-submit部署应用1、spark运行时架构运行时架构描述：spark-submit启动驱动器驱动器和集群管理器通信，为执行器申请资源集群管理器启动执行器不同结点的职责： 结点类型职责驱动器将程序转化为多个任务为执行器调度任务执行器运行任务，将结果返回给驱动器存储程序中要求缓存的dat
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2023-09-24 09:19:50
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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在很多公司中都有线上应用，多是用在处理数据上面，语法相较于hadoop更加简单，而且更易理解，集群也更易管理，但是还是有很多技巧可寻，掌握这些技巧对提升工作效率来说非常重要总述：本文主讲的是client模式下的spark使用经验1：本文主讲的是client模式下的spark使用经验，spark由driver和executor组成，比如说1个driver和3个executor，driver
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2024-09-08 08:14:12
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Capacity Scheduler是YARN中默认的资源调度器。 想要了解Capacity Scheduler是什么，可阅读我的这篇文章“Hadoop Capacity Scheduler分析”。 在Capacity Scheduler的配置文件中，队列queueX的参数Y的配置名称为yarn.scheduler.capacity.queueX.Y，为了简单起见，我们记为Y，则每个队列可以配置
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2023-09-14 21:50:17
118阅读
# 如何在YARN中指定队列
## 引言
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的一个重要组成部分，主要用于资源管理和调度。当我们在Hadoop中提交任务时，通常希望将其发送到特定的队列中，以便进行更有效的资源管理。在本教程中，我们将逐步讲解如何在YARN中指定队列。以下是我们要完成的步骤。
## 流程概述
| 步骤编号 | 操作
原创
2024-09-15 06:57:58
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目录一、RDD 队列1. 用法及说明2. 案例实操二、自定义数据源1. 用法及说明2. 案例实操三、Kafka 数据源1. 版本选型2. Kafka 0-8 Receiver 模式 (当前版本不适用)3. Kafka 0-8 Direct 模式 (当前版本不适用)4. Kafka 0-10 Direct 模式 一、RDD 队列1. 用法及说明测试过程中，可以通过使用 ssc.queueStrea
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2023-09-22 10:10:29
221阅读
spark-submit 参数具体如下：spark-submit \
--queue ${1} \ # 指定资源队列，否则默认default
--master yarn
--deploy-mode ${2} \ # client or cluster: 选择客户端模式或者集群模式提交：决定driver 是在本地还是集群内节点：cluster模式能够降低本地压力，发挥集群服务器优势
--num-ex
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2024-03-12 13:48:09
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本篇结构：运行架构组成运行模式介绍两个重要类 TaskScheduler 和 SchedulerBackendyarn 运行模式YARN-Client 和 YARN-Cluster 的区别一、运行架构组成Spark 运行架构主要由三部分组成：SparkContext：Spark 运行上下文，通常可以认为是 Driver 端，负责与 ClusterManager 通信，进行资源申请、认为分配和监控，
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2024-05-14 16:54:02
28阅读
# 如何在Spark中指定队列
在大数据处理的过程中，使用Apache Spark对作业进行调度时，合理地指定队列可以有效地管理资源，提高作业的执行效率。本文将引导你一步一步完成这一过程。即使你是刚入行的小白，也能轻松掌握如何在Spark中指定队列。
## 流程概述
下面是实现Spark指定队列的流程概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 设置Sp
原创
2024-09-08 06:46:40
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# Spark 指定队列：优化资源分配的策略
Apache Spark 是一个广泛使用的大数据处理框架，它允许用户在集群上并行处理大量数据。在多用户环境中，合理分配资源是保证作业高效运行的关键。本文将介绍如何通过指定队列来优化 Spark 作业的资源分配。
## Spark 与 YARN 队列
在 Spark on YARN 模式下，可以通过 YARN 的队列系统来控制资源分配。YARN 队
原创
2024-07-16 03:46:06
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文章目录17. Yarn 案例实操17.2 容量调度器多队列提交案例17.2.1 需求17.2.2 配置多队列的容量调度器17.2.2.1 在capacity-scheduler.xml中配置如下：17.2.2.1.1 修改如下配置17.2.2.1.2 为新加队列添加必要属性17.2.2.2 分发配置文件17.2.2.3 重启Yarn或者执行yarn rmadmin -refreshQueues
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2023-10-05 10:42:05
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yarn作业调度容器调度(Capacity Scheduler) Capacity调度器，有一个专门的队列用来运行小任务，但是为小任务专门设置一个队列会预先占用一定的集群资源，这就导致大任务的执行时间会落后于使用FIFO调度器时的时间。工作逻辑 Capacity Schedule调度器以队列为单位划分资源。简单通俗点来说，就是一个个队列有独立的资源， 队列的结构和资源是可以进行配置的，如下图： 队
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2023-10-05 23:34:23
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yarn调度器前言Yarn在Hadoop的生态系统中担任了资源管理和任务调度的角色。所以给任务分配资源则是yarn的核心功能之一。调度器在YARN中，提供了三种调度器(Scheduler)：FIFO, Capacity, Fari。调度效果如下图：FIFO调度器FIFO调度器也就是平时所说的先进先出（First In First Out）调度器。FIFO调度器是Hadoop最早应用的一种调度策略，
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2023-08-26 01:39:04
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