相关软件版本： Spark1.4.1 ，Hadoop2.6，Scala2.10.5 , MyEclipse2014，intelliJ IDEA14，JDK1.8，Tomcat7 机器： windows7 （包含JDK1.8，MyEclipse2014，IntelliJ IDEA14，TOmcat7）； centos6.6虚拟机（Hadoop伪分布式集群，Spark standAlone
本文尝试从源码层面梳理Spark在任务调度与资源分配上的做法。 先从Executor和SchedulerBackend说起。Executor是真正执行任务的进程，本身拥有若干cpu和内存，可以执行以线程为单位的计算任务，它是资源管理系统能够给予的最小单位。SchedulerBackend是spark提供的接口，定义了许多与Executor事件相关的处理，包括：新的executor注册进来的时候记录
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2023-08-23 12:35:36
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在处理Spark任务时，有时会遇到“任务失败尝试次数”超出设定限制的问题。这种情况不仅影响了任务的正常运行，还可能导致资源的浪费。为此，我在此记录解决这一问题的过程，希望能够帮助大家更好地理解和应对。
### 版本对比
不同版本的Spark在处理任务失败和重试逻辑上存在差异。下面的表格对比了Spark 2.x和3.x在此方面的特性差异。
| 特性 | Spark
# Spark任务失败重试次数实现指南
## 1. 简介
在Spark开发中，任务失败重试是一种常见的需求。当任务失败时，我们希望能够自动重新执行任务，直到达到预设的重试次数或任务成功为止。本文将帮助你学习如何在Spark中实现任务失败重试次数。
## 2. 实现步骤
### 2.1 创建Spark任务
首先，我们需要创建一个基本的Spark任务。以下是一个简单的WordCount任务的示例
原创
2023-08-11 14:21:41
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1 spark on yarn(cluster模式)框架 &nbs
Spark submitspark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。spark 提交到 yarn 执行的例子如下。spark-submit --master yarn --executor-memory 20G --executor-cores 2 --driver-memory 2G --num-executors
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2023-06-15 19:40:44
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应用属性属性名缺省值意义spark.app.name(none)The name of your application. This will appear in the UI and in log data.spark.master(none)The cluster manager to connect to. See the list of allowed master URL’s.spark
准备安排：Spark的HASpark会安装在hadoop02,hadoop03,hadoop04,hadoop05上面注意需要先启动hdfs（必须）,在启动yarn（非必须可以使standalone模式）1.登陆：http://spark.apache.org/downloads.html 下载符合自己的Spark安装包2.上传到hadoop02节点3
map里写了println以打印日志，实际日志可能在其中一台worker上，因为其中一台worker出错所有worker就都停了，而不是每台worker都有日志。
原创
2022-07-19 11:40:14
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# Spark任务失败重试次数的配置
在大数据处理中，Apache Spark是一个非常强大的计算框架。然而，在实际应用中，任务失败是很常见的现象。为了提高任务的容错性，Spark提供了重试机制，允许用户在任务失败时重新执行任务。这篇文章将详细介绍如何配置Spark任务的失败重试次数，包括一些代码示例和配置参数的说明。
## Spark任务重试的基本概念
当Spark的任务执行失败时，系统会
累加器1.定义累加器是分布式的共享只写变量 共享：累加器的值由Driver端共享给Executor端 只写：Executor端互相之间读取不到对方的累加器累加器可以替换一些需要shuffle的操作2.问题引入package SparkCore._06_累加器
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, S
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2024-01-13 14:44:50
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# Spark任务失败后如何查看HDFS日志
在处理大数据时，Apache Spark是一种广泛使用的分布式计算框架。然而，随着任务的复杂性增加，任务失败的情况也随之而来。特别是在读取或写入Hadoop分布式文件系统（HDFS）时，很多问题可能导致Spark任务失败。本文将探讨如何处理Spark任务失败的情况，并指导如何查看HDFS日志以解决实际问题。
## 问题背景
在实际操作中，Spar
# Spark Cluster模式下Kerberos认证失败的解决方案
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的框架，而 Kerberos 是一种常用的身份认证协议。在使用 Spark 集群模式时，可能会遇到 Kerberos 认证失败的问题。本文将引导你通过一个系统化的流程来解决这一问题。
## 整体流程
下面是处理 Kerberos 认证失败问题的步骤：
| 步骤
无论是工业界还是学术界，都已经广泛使用高级集群编程模型来处理日益增长的数据，如MapReduce和Dryad。这些系统将分布式编程简化为自动提供位置感知性调度、容错以及负载均衡，使得大量用户能够在商用集群上分析超大数据集。大多数现有的集群计算系统都是基于非循环的数据流模型。从稳定的物理存储（如分布式文件系统）中加载记录，记录被传入由一组确定性操作构成的DAG，然后写回稳定存储。DAG数据流图能够在
核心内容： 1、Spark中的基础排序算法 2、Spark中的二次排序算法 3、Spark中排序的相关思考好的，今天我们进入Spark的二次排序，当然我们还是先看最简单的基础排序算法…… 排序的地位：排序非常重要，但是排序不是最常用的，一般超过3维的排序可能性不算太大，其实超过二次排序的可能性也不太大。 实例程序1：基于单一key的简单排序 注意：凡是涉及到排序，数据必须是key与valu
Yarn-Cluster 模式任务流程一、任务提交流程执行脚本提交任务，实际是启动一个 SparkSubmit 的 JVM 进程SparkSubmit 类中的 main 方法 反射调用 YarnClusterApplication 的 main 方法创建客户端YarnClusterApplication 在客户端创建 yarnClient，向 ResourceManager 提交用户的应用程序RM
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2023-08-11 17:04:01
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文章目录Spark SQL一、Spark SQL概述1.什么是DataFrame2.什么是DataSet二、Spark SQL编程1.DataFrame读取json文件1.1 创建DataFrame1.2 SQL风格语法 [重点]1.3 DSL风格语法1.4 RDD转换为DataFrame[重要]1.5 DataFrame转换为RDD2.DataSet2.1 创建DataSet2.2 RDD转换
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2023-08-11 00:04:51
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# 在Spark中进行Insert Overwrite的失败回退机制
在大数据处理领域，Apache Spark是一款强大的工具，处理大规模的数据集。然而，当我们使用“insert overwrite”进行数据写入操作时，我们需要考虑任务失败的情况，以及如何进行回退。本文将指导刚入行的开发者如何实现这一目标。
## 整体流程
在进行数据写入前后，我们需要有一套完整的流程来确保数据的一致性和可
原创
2024-10-04 03:48:50
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1、ERROR cluster.YarnScheduler: Lost executor 5 onhdp-14-9876: Container marked as failed: container_1560518528256_0014_01_000003 on host: hadoop-master. Exit status: 143. Diagnostics: Container killed
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2023-09-04 19:12:47
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1、自动进行内存和磁盘数据存储的切换Spark优先把数据放到内存中，如果内存放不下，就会放到磁盘里面，程序进行自动的存储切换2、基于血统的高效容错机制在RDD进行转换和动作的时候，会形成RDD的Lineage依赖链，当某一个RDD失效的时候，可以通过重新计算上游的RDD来重新生成丢失的RDD数据。3、Task如果失败会自动进行特定次数的重试RDD的计算任务如果运行失败，会自动进行任务的重新计算，默
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2023-10-17 14:07:00
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