前言上次提交任务都是采用默认参数提交的，结果运行时查看计算机状况使用的，没有最大限度的使用到计算机资源，于是这次提交任务就简单的了解了一下参数设置方面的问题，做个简单的记录。本文spark是提交到yarn上执行的，所有仅限于spark on yarn 运行模式。问题查看spark官网，提交yarn任务命令如下；To launch a Spark application in cluster mod
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2023-10-30 13:27:58
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由于之前已经搭建好了，今天是看视频回顾下，然后做下记录。之前已经搭建好了Yarn集群，现在在Yarn集群上搭建spark。1、安装spark下载源码包：wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-1.3.0/spark-1.3.0.tgz解压：tar zxvf spark-1.3.0.tgz配置：解压后进去conf文件夹c
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2023-06-21 11:53:10
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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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配置于spark-default.conf 1. #spark.yarn.applicationMaster.waitTries 5 用于applicationMaster等待Spark master的次数以及SparkContext初始化尝试的次数 (一般不用设置) 2.spark.yarn.am.waitTime 100s
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2023-08-27 19:37:22
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本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况，因为没有深入研究Spark的源代码，所以只能根据日志去看相关的源代码，从而了解“为什么会这样，为什么会那样”。说明按照Spark应用程序中的driver分布方式不同，Spark on YARN有两种模式： yarn-client模式、yarn-cluster模式。当在YARN上运行Spark作业，每个Spark execut
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2024-01-24 19:23:39
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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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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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本文针对在YARN上运行Spark的常用配置参数进行讲解1. 在yarn上启动spark application确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR指向包含Hadoop集群(客户端)配置文件的目录。这些configs用于写入HDFS并连接YARN ResourceManager。这个目录中包含的配置将被分发到YARN集群中，以便应用程序使用的所有容器使用相同的配置。如果配
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2023-09-07 23:00:35
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spark 配置yarn 在此博客文章中，我将解释YARN上Spark的资源分配配置，描述yarn-client和yarn-cluster模式，并包括示例。 Spark可以在YARN中请求两个资源：CPU和内存。 请注意，用于资源分配的Spark配置在spark-defaults.conf中设置，名称类似于spark.xx.xx。 其中一些具有客户端工具（例如spark-submit /
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2023-11-21 15:29:48
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目录基本概念Yarn模式搭建1. 解压缩文件2.修改配置文件启动集群测试Spark中examples案例1. 提交应用2.Web 页面查看日志配置历史服务器1.具体步骤2.重新提交应用3.Web 页面查看日志 基本概念独立部署（Standalone）模式由Spark 自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是也要记住，Spark 主要是
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2023-08-05 00:46:12
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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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## Spark on YARN配置教程
### 简介
Apache Spark是一款快速通用的大数据处理引擎，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是Apache Hadoop的资源管理器。在Spark中，我们可以通过配置使其在YARN上运行，以获得更好的资源管理和并行计算能力。
本教程将向你展示如何配置Spark on YARN，让你的Spark应用
原创
2023-08-21 09:55:53
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1.配置安装Hadoop：需要安装HDFS模块和YARN模块，spark运行时要把jar包放到HDFS上。安装Spark：不需要启动Spark集群，在client节点配置中spark-env.sh添加JDK和HADOOP_CONF_DIR目录，Spark程序将作为yarn的客户端用户提交任务。export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_161
export HADO
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2023-06-12 13:56:53
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软件版本： CDH：5.7.2，JDK：1.7；问题描述： 在使用Spark On YARN时（无论是Client模式或者是Cluster模式，当然下面会有这种模式的对比区别），可以添加诸如： [plain] view plain copy –executor-memory 8G --executor-cores 5 --num-executors 20 等等这样的参数，但是这个和我们平常理解的感
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2023-10-21 18:29:58
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spark on yarn Spark on yarn：Spark 使用了 yarn 管理器。Spark 运行在 YARN 上时，不需要启动 Spark 集群，只需要启动 YARN 即可， YARN 的 ResourceManager 相当于 Spark Standalone 模式下的 Master。spark中的两种模式（Cluster和Client）Cluste
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2024-02-28 14:41:22
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### 实现"Spark on YARN配置"流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备Spark程序和Hadoop集群 |
| 2 | 配置Spark参数 |
| 3 | 启动Spark应用程序 |
### 步骤详解：
#### 步骤1：准备Spark程序和Hadoop集群
首先，确保你已经安装好了Spark程序和Hadoop集群，同时确认YARN
原创
2024-05-15 11:12:25
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一.Spark内核架构1、Application2、spark-submit3、Driver4、SparkContext5、Master6、Worker7、Executor8、Job9、DAGScheduler10、TaskScheduler11、ShuffleMapTask and ResultTask任务调度流程图各个RDD之间存在着依赖关系，这些依赖关系就形成有向无环图DAG，DAGSche
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2024-10-11 07:23:29
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# 配置 Spark YARN 相关配置
Apache Spark 是一个快速且通用的集群计算系统，能够处理大规模的数据分析任务。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，用于调度集群的各类应用。通过合理配置 Spark 与 YARN，我们可以优化资源利用率，提高系统的整体性能。在这篇文章中，我们将介绍如何配置 Spark YARN
原创
2024-09-18 04:57:45
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1：概述
说Spark on YARN的部署，还不如说是Spark应用程序在YARN环境中的运行。按照Spark应用程序中的driver （SparkContext）分布方式不同，Spark on YARN有两种模式：
一种是yarn-client模式，在这种模式下，Spark dr
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2023-08-28 16:32:21
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