# Spark on YARN 提前放Jar
Apache Spark 是一种快速、通用的大数据处理引擎，它提供了丰富的API，支持多种编程语言，并可以在各种大数据处理框架中运行。其中，Spark on YARN 是一种常见的部署方式，它能够充分利用 Hadoop 生态系统中的资源管理器 YARN 来实现任务的调度和资源的分配。
在使用 Spark on YARN 运行作业时，常常需要提前将需
原创
2024-03-29 04:44:55
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## 如何使用Yarn提交Spark Jar作业
作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何使用Yarn提交Spark Jar作业。首先，我们来看一下整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 将Spark Jar上传至HDFS |
| 2 | 提交Spark Jar作业至Yarn |
| 3 | 监控作业运行状态 |
接下来，我将逐步解释每个步骤需要做什
原创
2024-04-02 05:59:44
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# Spark on YARN 指定 JAR 包配置指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的工具，而 YARN (Yet Another Resource Negotiator) 则是一个通用的资源管理平台。在本篇文章中，我将教你如何在 Spark on YARN 中配置指定的 JAR 包。通过这篇文章，你将学习到整个流程的步骤，以及每一步的实现细节。
## 整体流程
原创
2024-10-15 04:19:12
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类的加载过程在使用java命令运行主类（main）的时候，首先要通过类加载器将类加载到JVM内存中去。主类在运行过程中如果用到其他的类就会逐步加载这些类。jar包里的类并不是一次性加载的，是使用的时候才加载的。类加载过程分为以下几步：加载 》验证 》准备 》解析 》初始化 》使用 》卸载1、加载：在硬盘上通过IO读入字节码文件，使用到类的时候才会加载，例如调用main()方法，new对象等等。2、
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2023-07-15 19:54:50
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提交spark任务使用spark-submit提交并运行spark任务。例：spark-submit --master local[2] \
--name appName \
--class 主类的全路径 \
/home/hadoop/lib/mySpark-1.0.jar \
hdfs://hadoop001:9000/input/ hdfs://hadoop001:9000/output/加入
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2024-05-17 11:33:31
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一 ，SparkPi 源码分析 ：1 ，在 linux 中把例子整出来 ：2 ，得到 jar 包 ：3 ，把他整到 idea 中 ：4 ，看这个类 ： SparkPi5 ，源码查看 ： 读懂它，老师已经添加详细注释思路 ：代码 ：package day01.demo01.pi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import sca
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2023-08-24 12:26:02
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先上结论： 1、用户通过spark-submit脚本提交应用。 2、spark-submit脚本启动Driver，调用用户定义的main（）函数，创建SparkContext。 3、Driver向RM申请运行资源 4、RM为驱动器程序启动Executor，Executor启动后向Driver反向注册自己 5、Driver将job切分成一个或多个stage，再将stage分成多个task，根据数据所
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2023-10-23 22:10:57
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1、创建项目spcreate new project->scala->NOT SBT->next->设置项目名称'sp'2、导入相关jar包File->Project Structure->Libraries->点绿色'+'->java->找到spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar->OK按照类似的方法导
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2023-06-05 16:31:12
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# Spark 运行 Examples Yarn 提交 Jar 任务
Apache Spark 是一个强大的开源分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析。Spark 的设计核心是以快速、高效的方式处理大规模数据集。本文将介绍如何使用 Spark 通过 YARN 提交 JAR 任务，并结合代码示例进行演示。
## 一、准备工作
在使用 Spark 提交任务之前，我们需要确保环境已经配置好。基
原创
2024-08-05 04:17:20
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spark-yarn 模式 jar包优化
原创
2017-05-19 21:25:54
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图是官方图，解释为本人理解，如果错误，望指出！Spark yarnyarn-client1、首先是各个NM节点向ResourceManager汇报资源情况，等待被分配，调用2、客户端提交任务申请，会在当前客户端启动一个Driver，然后向RS申请，启动 AM3、RS收到申请，会随机选择一台NM（节点）启动AM。4、AM启动之后，会向RS申请一批资源，用来启动Executor5、RS收到请求，会找到
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2023-07-20 13:26:13
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SparkLaunch提交任务1.提交Spark任务的方式2.SparkLaunch 官方接口3.任务提交流程及实战 1.提交Spark任务的方式通过Spark-submit 提交任务通过Yarn REST Api提交Spark任务通过Spark Client Api 的方式提交任务通过SparkLaunch 自带API提交任务基于Livy的方式提交任务，可参考我的另一篇文章 Apache Li
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2023-07-20 13:26:30
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# 了解 YARN 及其 "yarn jar" 命令
在大数据处理的世界里，我们常常会听到 YARN（Yet Another Resource Negotiator），它是 Hadoop 生态系统中一个重要的组件，负责资源管理和任务调度。本文将重点介绍 YARN 的工作原理以及如何使用 `yarn jar` 命令运行 Java 应用程序，并将通过代码示例和流程图来帮助理解。
## YARN 的
原创
2024-10-25 05:28:42
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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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Point 1：资源管理与作业调度 Spark对于资源管理与作业调度可以使用Standalone(独立模式)，Apache Mesos及Hadoop YARN来实现。 Spark on Yarn在Spark0.6时引用，但真正可用是在现在的branch-0.8版本。Spark on Yarn遵循YARN的官方规范实现，得益于Spark天生支持多种Scheduler和Executor的良好设计，对
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2024-08-14 16:03:20
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这几天一直在追查spark on yarn的作业运行中的jar包分发，以及执行后的jar包删除的问题。从一开始的毫无头绪，到后来逐渐清晰，到后来通过hadoop的两个很简单的参数配置解决了问题。不得不说，虽然问题不大，对某些大牛们来说也真是小case，但是追查问题，定位问题到最终解决问题的过程，对我来说真是很不错的体验和学习过程。下面详细描述一下遇到的问题
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2022-01-04 17:56:24
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Spark-on-YARN1. 官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html2. 配置安装1.安装hadoop：需要安装HDFS模块和YARN模块，HDFS必须安装，spark运行时要把jar包存放到HDFS上。2.安装Spark：解压Spark安装程
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2024-08-14 18:10:09
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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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1、Spark on Yarn 有两种模式，一种是cluster模式，一种是client模式。a.执行命令 “./spark-shell --master yarn” 默认运行的是client模式。b.执行 "./spark-shell --master yarn-client" 或者 "./spark-shelll --master yarn --deploy-mo
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2023-10-20 14:36:10
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# 如何解决“spark提交yarn的client任务jar包冲突”
## 1.整体流程
```mermaid
journey
title 整体流程
section 提交任务
开发者 -> Yarn: 提交任务
section 解决冲突
Yarn -> 开发者: 解决jar包冲突
```
## 2.步骤详解
| 步骤 | 操作内容 |
原创
2024-05-24 05:12:33
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