在上篇文章中我们剖析了SparkContext创建启动的整个流程，但是在创建SparkContext之后，TaskScheduler是如何向master注册application，以及master是如何调度worker启动的？带着这些问题我们来看看master的内部构造。首先我们从下面这四个方面来深入Master源码来探究：主备切换切换机制注册机制状态改变机制资源调度机制（两种资源调度算法）主备切
Spark 在spark 中，支持4中运行模式：1）Local:开发时使用2）Standalone: 是spark 自带的，如果一个集群是standalong 的话，那么就需要在多台机器上同时部署spark 环境3）Yarn:建议大家在生产上使用该模式，统一使用yarn 进行整个集群作业（mr、spark）的资源调度4）Mesos ：跟yarn使用一样都是资源调度不管使用什么模式，spa
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2023-06-19 10:03:37
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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 Standalone 模式与 Spark on YARN 模式的实现指南
Spark 是一个强大的分布式计算框架，它可以在多种集群管理模式下运行，包括 Standalone 模式和 YARN 模式。对于刚入行的小白来说，了解这两种模式的基本概念和实现步骤是非常关键的。本文将介绍如何分别在这两种模式下运行 Spark 应用程序。
## 流程概述
在我们深入每个步骤之前，先了解整
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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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
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Yarn 模式使用yarn作为资源调度框架的运行模式独立部署（Standalone）模式
原创
2022-09-15 19:45:47
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目 录 第1章 概述... 21.1 目的.. 21.2 文档历史.. 21.3. 2第2章  
# Spark YARN模式配置详解
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，可以进行批处理、交互式查询、流处理等多种任务。其中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的集群资源管理器，Spark可以通过YARN模式来运行。
在配置Spark运行在YARN模式时，需要注意一些参数的设置，以确保Spark作业能够顺利运行
原创
2024-06-18 06:37:17
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# Spark HA YARN模式实现指南
Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是Hadoop生态系统中的资源管理器。为了确保Spark在YARN上高可用（HA），我们需要禁用单点故障的问题。本文将指导你通过一系列步骤来实现Spark在YARN模式下的高可用配置。
## 流程概述
下面是我们实现Sp
YARN模式运行机制1、YARN Client模式图1-1 YARN Client模式在YARN Client模式下，Driver在任务提交的本地机器上运行，Driver启动后会和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster，随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster，此时的App
原创
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2023-01-30 14:11:00
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下面是分析Spark on YARN的Cluster模式，从用户提交作业到作业运行结束整个运行期间的过程分析。客户端进行操作 1、根据yarnConf来初始化yarnClient，并启动yarnClient 2、创建客户端Application，并获取Application的ID，进一步判断集群中的资源是否满足executor和ApplicationMaster申请的资源，如果不满足则抛出Il
# Spark on Yarn 模式集群搭建指南
## 引言
在大数据领域，Apache Spark 是一个非常流行的计算框架，而 Apache Hadoop YARN 是一个资源管理框架。将 Spark 部署在 YARN 上可以实现 Spark on Yarn 模式集群，能够更好地利用资源、提高计算效率。本文将教会你如何搭建一个 Spark on Yarn 模式集群。
## 整体流程
下面是
原创
2023-09-02 14:34:48
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提交命令${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 4g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores
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2023-10-16 20:36:35
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Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。1.1 安装使用1）上传并解压Spark安装包[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/2）进入到/opt/module目录，修改spark-3.0.0-bin-hadoop3.2名称为spark-yarn
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2023-09-26 23:46:57
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前面我们讲过 9张图详解Yarn的工作机制，惊艳阿里面试官，今天就来讲讲提交 Spark 作业的流程。 Spark 有多种部署模式，Standalone、Apache Mesos、Kubernetes、Yarn，但大多数生产环境下，Spark 是与 Yarn 一起使用的，所以今天就讲讲 yarn-cluster 模式。 当然我也见过不带 Hadoop 环境，使用 Standal
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2023-06-07 19:11:18
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spark on yarn 说明:（spark 使用 yarn 调度资源）
Apache Hadoop YARN （Yet Another Resource Negotiator，另一种资源协调者）是一种新的 Hadoop 资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度.YARN 分层结构的本质是 ResourceManager。这个实体控制整个集群并管理应用程
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2023-08-24 12:04:57
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一 ，spark 基于 standalone 提交任务 ：1 ，standalone - client 模式 ：默认 ， 客户端模式代码 ：cd /export/servers/spark-2.3.1-bin-hadoop2.6/bin
./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.Spa
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2024-08-08 15:19:08
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# Spark YARN代码优化指南
Apache Spark是一种强大的分布式数据处理引擎，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个用于管理集群资源的资源管理器。这两者结合使用，可以有效地处理大数据分析任务，但如何优化Spark在YARN上运行的性能，往往是开发者需要面对的挑战。本文将介绍几种常见的Spark YARN代码优化策略，并通过代码示例进行解
原创
2024-08-20 07:23:33
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# 实现“spark yarn模式提交任务”的流程及代码示例
在实现“spark yarn模式提交任务”的过程中，我们需要遵循一定的步骤，下面将通过表格展示这些步骤，然后逐步解释每一步需要做什么，提供代码示例并对其进行注释说明。
| 步骤 | 操作 | 代码示例及注释 |
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原创
2024-04-30 11:35:15
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