一、参数说明启动Spark任务时，在没有配置spark.yarn.archive或者spark.yarn.jars时， 会看到不停地上传jar，非常耗时；使用spark.yarn.archive可以大大地减少任务的启动时间，整个处理过程如下。二、spark.yarn.archive使用1.在本地创建zip文件silent@bd01:~/env/spark$ cd jars/
silent@bd01
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2023-07-09 00:20:06
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生产环境配置 以及对应问题spark用的yarn资源队列的情况：500G内存，200个cpu core 启动Spark application spark-submit配置 80个 executor 每个executor 4g内存，2个cpu core--executor-cores 2
--executor-memory 4g每次运行spark作业 大概耗费320G内存，160个cpu co
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2023-08-13 22:35:08
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troubleshooting YARN队列资源不足导致的application直接失败
现象：
如果说，你是基于yarn来提交spark。比如yarn-cluster或者yarn-client。
你可以指定提交到某个yarn队列上的。每个队列都是可以有自己的资源的。
跟大家说一个生产环境中的，给spark用的yarn资源队列的情况：500
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2023-10-03 13:23:02
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如果说，你是基于yarn来提交spark。比如yarn-cluster或者yarn-client。你可以指定提交到某个hadoop队列上的。每个队列都是可以有自己的资源的。跟大家说一个生产环境中的，给spark用的yarn资源队列的情况：500G内存，200个cpu core。比如说，某个spark application，在spark-submit里面你自己配了，executor，80个；每个e
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2023-09-07 17:48:48
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一、集群现状：集群2管理节点+14数据节点，一台数据节点硬件异常，相应进程未启动，每台主机物理cpu16c，yarn配置了15c，目前集群共有15*13=195c二、队列配置集群分为straapp、e3base、generate三个队列1、straapp跑的是mr作业2、e3base跑的是sparksubmit，固定占用33c3、generate跑的是业务提交的spark作业，在业务代码中写好了，
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2023-07-24 16:33:08
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num-executors参数说明：参数用于设置Spark作业总共要用多少个Executor进程来执行。Driver在向YARN集群管理器申请资源时，YARN集群管理器会尽可能按照你的设置来在集群的各个工作节点上，
启动相应数量的Executor进程。这个参数非常之重要，如果不设置的话，默认只会给你启动少量的Executor进程，此时你的Spark作业的运行速度是非常慢的。参数调优建议：每个Spa
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2023-11-12 14:43:05
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在处理大规模数据时，Apache Spark 的 queue 参数设置对于作业的调度和资源分配至关重要。本文将深度剖析“spark参数queue设置”问题的解决过程，涵盖多个关键方面：背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南以及生态扩展。
## 背景定位
在某个项目的开发阶段，随着数据量的不断增加，Spark 作业的运行效率逐渐下降，导致数据处理延迟，影响了整体业务的响应时间。该问题逐
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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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 Yarn Queue
## 概述
Yarn是Apache Hadoop生态系统中的一个资源管理器，用于管理集群中的计算资源。Yarn Queue是Yarn中的一个重要概念，可以用于对不同类型的任务进行分类和调度。本文将指导你如何实现Yarn Queue。
## 流程概览
以下是实现Yarn Queue的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
|
原创
2023-08-26 07:19:03
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前言Spark Job 提交Spark Job 提交流程Spark Job提交参数说明应用程序参数Shuffle 过程参数压缩与序列化参数内存管理参数 前言本篇的主要阐述了Spark 各个参数的使用场景，以及使用的说明与参考；其实主要就是对 Spark 运行过程中各个使用资源的地方，通过调节各种参数来优化资源使用的效率，从而提升Spark作业的执行性能。首先通过大致的 Spark 任务提交流程了
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2023-11-04 22:07:29
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本章节将介绍如何在 E-MapReduce 场景下设置 spark-submit 的参数。集群配置软件配置E-MapReduce 产品版本 1.1.0Hadoop 2.6.0Spark 1.6.0硬件配置Master 节点8 核 16G 500G 高效云盘1 台Worker 节点 x 10 台8 核 16G 500G 高效云盘10 台总资源：8 核 16G（Worker）x 10 + 8 核 16
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2024-08-19 12:12:35
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前言 之前在Hive on Spark跑测试时，100g的数据量要跑⼗⼏个⼩时，⼀看CPU和内存的监控，发现 POWER_TEST阶段（依次执⾏30个查询）CPU只⽤了百分之⼗⼏，也就是没有把整个集群的性能利⽤起来，导致跑得很慢。因此，如何调整参数，使整个集群发挥最⼤性能显得尤为重要。 Spark作业运⾏原理 详细原理见上图。我们使⽤spark-submit提交⼀个Spark作业之后，这个作业就
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2024-05-28 13:49:23
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为什么需要分布式ID(分布式集群环境下的全局唯一ID)UUIDUUID 是指Universally Unique Identifier，翻译为中文是通用唯一识别码产生重复 UUID 并造成错误的情况非常低，是故大可不必考虑此问题。 Java中得到一个UUID，可以使用java.util包提供的方法独立数据库的自增ID在这个数据库中创建一张表，这张表的ID设置为自增，其他地方 需要全局唯一ID的时候
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2023-07-10 15:10:56
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# 如何查看yarn queue
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(打开终端) --> B(连接到yarn集群)
B --> C(查看当前队列)
```
## 整体流程
首先，我们需要打开终端，并连接到yarn集群。然后，查看当前队列情况。
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 打开终端 |
|
原创
2024-07-11 05:39:37
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Hadoop及Yarn调优HDFS参数调优（hdfs-site.xml）YARN参数优化（yarn-site.xml）MapReduce调优mapreduce运行慢的主要原因可能有哪些？mapreduce的优化方法常用的调优参数1. mapred-site.xml2. yarn-default.xml3. Shuffle性能优化的参数4. MapReduce性能优化参数hdfs小文件解决办法1.
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2024-10-01 10:11:21
38阅读
# Yarn Queue 设计与实现
在大数据生态中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中非常重要的组成部分，它负责资源的管理与调度。YARN 的队列（Queue）设计对任务调度、资源分配、性能优化等方面至关重要。本文将介绍 YARN Queue 的设计原理，并提供代码示例以及可视化图示，以帮助读者更好地理解 YARN Queue
## Yarn Queue Manager: A Comprehensive Guide
Yarn is a resource management and job scheduling framework for Apache Hadoop. It is widely used in big data applications to manage resources efficiently.
原创
2024-06-02 06:39:16
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在Yarn框架中，调度器是一块很重要的内容。有了合适的调度规则，就可以保证多个应用可以在同一时间有条不紊的工作。最原始的调度规则就是FIFO，即按照用户提交任务的时间来决定哪个任务先执行，但是这样很可能一个大任务独占资源，其他的资源需要不断的等待。也可能一堆小任务占用资源，大任务一直无法得到适当的资源，造成饥饿。所以FIFO虽然很简单，但是并不能满足我们的需求。一、查看用了哪种调度
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2023-08-03 11:32:56
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一：Spark SQL下的Parquet意义再思考1， 如果说HDFS是大数据时代分布式文件系统存储的事实标准的话，Parquet则是整个大数据时代文件存储格式的事实标准。2， 速度更快：从使用Spark SQL 操作普通文件CSV和Parquet文件的速度对比上来看，绝大多数情况下使用Parquet会比使用CSV等普通文件速度提升10倍左右（在一些普通文件系统无法再Spar
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2023-08-21 10:48:03
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