环境：spark 2.3.3scala 2.11.8Java 1.8.0_141可以参考【Spark Master启动流程及源码详解】${SPARK_HOME}/sbin/start-slaves.sh# Launch the slaves
"${SPARK_HOME}/sbin/slaves.sh" cd "${SPARK_HOME}" \; "${SPARK_HOME}/sbin/start
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2024-03-03 13:30:25
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Spark集群启动Master可以使用脚本启动：start-master，shell脚本细节自行查看。最终启动命令为:java -cp /home/daxin/bigdata/spark/conf/:/home/daxin/bigdata/spark/jars/*:/home/daxin/bigdata/hadoop/etc/hadoop/ -Xmx1g -XX:MaxPermSize=256m
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2023-10-26 20:20:38
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spark通信流程概述spark作为一套高效的分布式运算框架，但是想要更深入的学习它，就要通过分析spark的源码，不但可以更好的帮助理解spark的工作过程，还可以提高对集群的排错能力，本文主要关注的是Spark的Master的启动流程与Worker启动流程。Master启动我们启动一个Master是通过Shell命令启动了一个脚本start-master.sh开始的，这个脚本的启动流程如下st
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2023-09-13 19:51:05
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Spark-Core源码学习记录该系列作为Spark源码回顾学习的记录，旨在捋清Spark分发程序运行的机制和流程，对部分关键源码进行追踪，争取做到知其所以然，对枝节部分源码仅进行文字说明，不深入下钻，避免混淆主干内容。 本文承接上文，我们分别进入org.apache.spark.deploy.master.Master和org.apache.spark.deploy.worker.Worker中
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2024-07-08 12:23:15
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# Spark启动没有Worker
在使用Spark进行分布式计算时，经常会遇到启动Spark时没有Worker可用的情况。本文将介绍为什么会出现这种情况以及如何解决这个问题。
## 问题原因
在启动Spark集群时，Master负责管理集群中的Worker节点。如果没有可用的Worker节点，那么就无法进行分布式计算。
通常，没有可用Worker节点的原因可能有以下几种：
1. 配置错
原创
2023-08-20 03:17:08
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①启动driver服务源码分析Master.scala// 在某一个worker上启动diver
private def launchDriver(worker: WorkerInfo, driver: DriverInfo) {
logInfo("Launching driver " + driver.id + " on worker " + worker.id)
// 将d
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2024-10-26 19:37:25
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standalone模式启动集群命令详解在启动集群（master进程和worker进程）的时候，大家回忆一下，我们用的是哪个命令，用的是sbin/start-all.sh脚本 这个脚本一旦执行，就会直接在集群（节点，部署了spark安装包）中，启动master进程和所有worker进程 sbin/start-all.sh脚本，其实是用来便捷地快速启动整个spark standalone集群的 我们
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2023-06-19 11:01:59
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ApplicationMaster中的关键线程一，Driver线程二，Reporter线程三，图示 yarn cluster 模式提交的spark程序会使用Yarn集群中某个节点的container资源启动ApplicationMaster java进程,其启动命令是SparkSubmit进程根据用户提交spark任务命令的参数拼接而来。启动后跟踪代码调用过程。一，Driver线程查看半生对象o
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2023-12-04 16:22:37
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Spark on standalone类似于yarn的一个集群资源管理框架，spark自带的yarnResourceManager（进程）管理和调度集群资源，主要包括：申请、调度、监控NodeManager（进程）管理当前节点的资源，以及启动container资源：CPU和内存（CPU决定快慢，内存决定生死）注意：一台机器只允许有一个NodeManagerstandaloneMaster：（进程）
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2024-08-29 16:59:42
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Spark之Worker工作原理当一个Spark上的Application要启动的时候，Master就会发送使用调度算法给Application分配资源，也就是将Application所需要的资源分摊到Worker上面以保证分布式的计算。同时Master还会给Worker发送消息让它去启动Driver（Yarn-Client模式下），和Executor。同时Executor的反向注册与Driver
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2023-09-24 09:18:57
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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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目录一、Worker的main方法二、Worker初始化过程2.1 参数初始化2.2 onStart2.2.1 tryRegisterAllMasters()2.2.2 Option(self).foreach(_.send(ReregisterWithMaster))三、 总结 Worker和Master一样，在Spark通信架构中都是一个EndPoint,所
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2023-10-27 14:40:22
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1. 启动脚本sbin/start-slaves.sh 1. # Launch the slaves
2. if [ "$SPARK_WORKER_INSTANCES" = "" ]; then
3. exec "$sbin/slaves.sh" cd "$SPARK_HOME" \; "$sbin/start-slave.sh" 1 "spark://$SPARK_MASTE
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2024-05-09 16:02:23
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1. 启动脚本sbin/start-slaves.sh# Launch the slaves
if [ "$SPARK_WORKER_INSTANCES" = "" ]; then
exec "$sbin/slaves.sh" cd "$SPARK_HOME" \; "$sbin/start-slave.sh" 1 "spark://$SPARK_MASTER_IP:$SPARK_M
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2023-09-09 09:24:14
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刚刚接触Spark的时候对这些概念没有好好思考，走马观花似的扫过去了，后面碰到master、worker、executor和driver的时候，也就没想太多，最近刚刚跑通了一个spark项目，准备好好研究一下程序的运行原理，却突然发现对于master、worker、executor和driver一知半解，对这些概念没有很好地理解，实在难以深入学习spark，于是，查了一些资料，做了一些简单的记载供
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2023-11-10 10:27:48
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# 在Spark中如何单独启动Worker节点
## 介绍
Apache Spark是一种用于大数据处理的开源分布式计算系统。在Spark中，Worker节点是负责执行计算任务的进程。通常情况下，Spark集群会自动管理Worker节点的启动和停止，但有时候我们需要手动单独启动一个Worker节点。本文将详细介绍如何在Spark中实现这个目标。
## 整体流程
首先，我们来看一下整个流程的
原创
2023-09-29 03:57:41
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# Spark启动Worker的命令及其使用
Apache Spark是一个快速、通用的集群计算系统，广泛用于大数据处理与分析。Spark通过Master-Worker架构进行资源管理，其中Master负责协调和管理，而Worker则负责执行具体的计算任务。在本文中，我们将讨论如何启动Spark Worker，并展示相应的命令。
## Spark Worker的启动命令
在Spark中，Wo
解释： 1、master要求worker启动driver和executor 2、worker启动driver的一个基本的原理，worker会启动一个线程DriverRunner，然后DriverRunner会去负责启动driver进程，然后在之后对driver进程进行管理 3、worker启动executor的一个基本的原理，worker会启动一个线程ExecutorRunner，然后Ex
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2023-11-28 11:51:51
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在学习spark过程中遇到的问题，做下记录，这个问题网上出现的不再少数，出现问题的原因也是各不相同，并且没有一个人的问题和我完全一样（我高兴得都快哭了），顺着大家的思路，尝试了两个多小时才搞明白。问题的根源大多都在于 hostname 的配置与映射环境前置说明（三台虚拟机模拟）：系统：CentOS Linux release 7.5.1804 (Core)host
hadoop102 192
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2023-10-09 14:40:44
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worker启动一般包含两大部分：DriverRunner和ExcetorRunner。worker启动driver的几个基本原理，最核心的是。worker内部会启动一个线程，这个线程可以理解为driverRunner。然后DriverRunner会去负责启动driver进程，并在之后对driver进程进行管理。 worker的启动步骤：1- master要求worker启动
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2023-06-12 21:20:16
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