在处理大数据时，Apache Spark 是一个非常强大的工具。但是，有时候在提交 Spark 作业时，我们可能会接收到不太友好的“spark作业提交日志”。这种问题虽然棘手，但通过一系列的结构化分析和排查，通常能找到解决方案。下面，就来分享一下关于 Spark 作业提交日志问题的解决过程。
### 背景定位
在某个项目中，我们的团队正致力于处理大规模数据分析。某天（具体时间如 2023 年
标签（空格分隔）： Spark作业提交先回顾一下WordCount的过程：sc.textFile("README.rd").flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_+_)步骤一：val rawFile = sc.textFile("README.rd")
texyFile先生成Hadoop
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2023-11-10 18:12:04
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Spark：对于提交命令的理解：spark-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。代码中配置：util：import org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object SparkContextUtil
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2023-08-16 10:50:50
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【场景】 Spark提交作业job的时候要指定该job可以使用的CPU、内存等资源参数，生产环境中，任务资源分配不足会导致该job执行中断、失败等问题，所以对Spark的job资源参数分配调优非常重要。 spark提交作业，yarn-cluster模式示例：./bin/spark-submit\
--class com.ww.rdd.wordcount \
--master
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2023-09-28 22:46:05
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## 用Yarn提交Spark作业
在大数据处理中，Spark 是一个非常流行的分布式计算框架，而Yarn 是 Hadoop 生态系统中的资源管理器。在使用 Spark 运行作业时，我们通常会选择使用 Yarn 来管理资源和调度作业。本文将介绍如何使用 Yarn 提交 Spark 作业，并附上相应的代码示例。
### 步骤一：准备工作
首先，确保你已经安装好了 Spark 和 Yarn，并且
原创
2024-03-08 06:15:34
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一、 yarn-client模式原理1、执行命令./spark-submit
--master yarn
--class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
100或者./spark-submit
--master yarn–client
--class org.apac
# 使用Spring Boot 提交 Spark 作业的详细指南
在大数据的处理流程中，Apache Spark作为一款流行的分布式计算框架，被广泛使用。随着Spring Boot在Java生态中的流行，将Spark任务与Spring Boot结合，可以提高开发效率和维护性。本文将通过实例讲解如何在Spring Boot中提交Spark作业，并配备相关代码示例与功能组件展示。
## 1. 项目
Spark-作业执行流程概述spark的作业和任务带哦度系统是其核心，它能够有效地进行调度根本原因是对任务划分DAG和容错，使得它对底层到顶层的各个模块之间的调用和处理显的游刃有余。相关术语作业(job)：RDD中由行动操作所生成的一个或多个调度阶段调度阶段(stage)：每个作业会因为RDD之间的依赖关系拆分成多组任务集合，称为调度阶段，也叫做任务集(TaskSet)。调度阶段的划分是由DAGS
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2023-09-27 19:21:30
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文章目录OverviewSpark Operator 中的 spark-submit 命令Summary Overview本文将 Spark 作业称为 Spark Application 或者简称为 Spark App 或者 App。目前我们组的计算平台的 Spark 作业，是通过 Spark Operator 提交给 Kubernetes 集群的，这与 Spark 原生的直接通过 spark-
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2024-04-20 23:01:29
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在 spark的提交模式中，有三种提交方式：分别是基于spark集群的standalone模式，基于YARN集群的yarn-client和yarn-cluster三种模式，三者各有好坏处：Standalone模式运行过程：1、我们提交一个任务，任务就叫Application2、初始化程序的入口SparkContext， 2.1 初始化DAG Scheduler2.2 初始化Task Sc
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2023-09-28 19:10:17
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这是自己读取源码并结合他人的总结，写的大概的流程，仅供参考第一部分：大体流程(1)将我们编写的程序打成jar包 (2)调用spark-submit脚本提交任务到集群上运行 (3)运行sparkSubmit的main方法，在这个方法中通过反射的方式创建我们编写的主类的实例对象，然后调用main方法，开始执行我们的代码（注意，我们的 spark程序中的driver就运行在sparkSubmit进程中）
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2023-06-19 10:35:50
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# Spark YARN 作业提交模式解析
Apache Spark 是一个快速、通用且可扩展的大数据处理引擎，支持多种集群管理器，其中广泛使用的便是 YARN（Yet Another Resource Negotiator）。在本文中，我们将探讨 Spark在 YARN 上的作业提交模式，帮助读者更好地理解如何管理和运行 Spark 作业。
## Spark YARN 作业提交模式
Spa
## 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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# Python 作业提交到 Spark
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理和分析中。它支持多种编程语言，尤其是 Python（通过 PySpark）。在本文中，我们将探讨如何将 Python 作业提交到 Spark，并给出相应的代码示例。
## 什么是 PySpark？
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，允许 P
原创
2024-09-07 04:52:15
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# 项目方案：CDH 如何提交 Spark 作业
## 背景介绍
CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）是一个开源的Hadoop大数据处理平台，提供了各种组件和工具来管理和处理大规模数据。Spark是CDH中的一个重要组件，用于分布式数据处理和分析。本项目方案将介绍如何使用CDH来提交Spark作业。
## 方案概述
本方案主要包括以下步骤：
1. 配置
原创
2024-01-10 09:26:44
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local模式下，我们都不会放到生产机器上面去提交,local模式，其实仅仅用于eclipse中运行spark作业，以及打断点，调试spark作业来用,通常，用local模式执行，我们都会手工生成一份数据，来使用 通常情况下来说，部署在测试机器上去，进行测试运行spark作业的时候,都是使用client模式,client模式下，提交作业以后，driver在本机启动，可以实时看到详细的日志信息，方便
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2024-06-27 09:09:18
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# Spark作业提交流程指南
在进入Spark作业提交流程之前，作为一名开发者，我们需要了解整体的流程和每一步所需完成的任务。以下是流程的简要概览：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------------------------------|
| 1 | 环境准备 |
| 2
总的来说，需要考虑以下两点：1. 有效地运用集群资源去减少每个批次处理的时间2. 正确的设置batch size，以使得处理速度能跟上接收速度 一. 为了减少处理时间，主要有以下几个优化点： 1. 接收数据的并行度。 每个InputDStream只创建一个Receiver用于接收数据，如果接收数据
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2024-07-22 21:21:35
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在 Spark 的 bin 目录中的 spark-submit 脚本用与在集群上启动应用程序。它可以通过一个统一的接口使用所有 Spark 支持的 Cluster Manager，所以您不需要专门的为每个 Cluster Manager 来配置您的应用程序。 打包应用依赖如果您的代码依赖
一. 适用背景在学习Spark过程中，资料中介绍的提交Spark Job的方式主要有两种（我所知道的）：第一种是通过命令行的方式提交Job,使用spark 自带的spark-submit工具提交，官网和大多数参考资料都是已这种方式提交的，提交命令示例如下：./spark-submit
--class com.learn.spark.SimpleApp
--master yarn
--depl
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2023-10-08 22:07:03
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