Application相关属性 绝大多数的属性控制应用程序的内部设置，并且默认值都是比较合理的。下面对这些属性进行说明： spark.app.name该属性没有默认值，它的含义是应用程序名字，这个名字将会在WEB UI上和日志数据里面显示。如果这个属性没有设置的话，将会把你应用程序的main函数所在类的全名作为应用程序的名称。在Yarn环境
Spark的运行环境_Yarn独立部署（Standalone）模式由Spark自身提供计算资源，无需其它框架提供资源。这种方式降低了和其它第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是由于Spark本身是计算框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项。1. 解压缩文件将spark-2.4.6.tgz文件上传到CentOS并解压缩，放置在指定位置。2. 修改配置文件修改hadoop配置文件/opt/ap
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2024-04-02 15:14:56
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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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Yarn-Client模式中，Driver在客户端本地运行，这种模式可以使得Spark Application和客户端进行交互，因为Driver在客户端，所以可以通过webUI访问Driver的状态，默认是http://hadoop1:4040访问，而YARN通过http:// hadoop1:8088访问。
YARN-client的工作流程分为以下几个步骤：
(1).S
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2024-06-27 19:57:14
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# 如何通过YARN Spark页面监控Spark作业
在大数据处理的过程中，Spark是一个非常强大的框架，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是用来管理集群资源的工具。通过YARN的Spark页面，我们可以实时监控和查看Spark作业的状态，进而及时发现并解决问题。本文将通过一个具体问题来阐述如何利用YARN Spark页面进行监控。
## 问题背
原创
2024-09-19 03:33:03
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1. 配置1.1 配置hive使用spark引擎1.1.1 临时配置set hive.execution.engine=spark;在hive或beeline窗口运行该命令，则在该会话的sql将会使用spark执行引擎1.1.2 永久配置进入Cloudera Manager，进入Hive服务页面；点击配置(Configuration)按钮；搜索"execution"；设置“default exec
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2023-06-29 12:31:57
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在数据分析的工作中，我们最常用的就是yarn的页面了，但是有很多小伙伴，刚接触大数据不久，导致打开yarn界面，看的一脸懵，还全市英文啥都看不懂，所以现在我就给大家说说yarn界面到底怎么看，首先在打开yarn的界面之后会展示如下界面 因为一些原因，不方便给大家看集群参数，大家见谅，下面涉及到的配置我也会抹掉，当然大家自己打开yarn之后可能因为访问路径等原因，不是我这个界面，这个也无所谓，大家点
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2023-08-31 14:33:22
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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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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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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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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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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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# 如何在YARN上运行Spark作业
在大数据处理中，Apache Spark是一个强大的引擎，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个流行的集群管理器。将Spark与YARN结合使用，可以充分利用YARN管理资源的能力。本文将教你如何一步步实现“Spark on YARN”。
## 流程概述
以下是实现“Spark on YARN”的基本步骤：
原创
2024-10-09 05:09:24
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文章目录1. 简述2. 安装过程1. 下载对应版本2. 对spark设置1. 当前系统的环境2. 新增spark设置3. 设置spark-env.sh3. 使用spark-shell进行测试4. 解决问题5. 再次使用spark-shell6. 提交一个spark自带的计算任务3. 小结4. 错误排查的详细1. 方案一,修改yarn的配置2. 方案二，修改application-master,e
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2024-05-07 12:21:32
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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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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的运行架构以standalone为例：Driver Program ：运⾏main函数并且新建SparkContext的程序。 Application：基于Spark的应用程序，包含了driver程序和集群上的executor。Cluster Manager：指的是在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型 （1）Standalone: spark原生的资源管理，由Master负责资源的
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2024-07-02 21:37:51
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ResourceManager 资源管理 只有一个（资源以Container表示）ApplicationMaster 应用管理 用户每提交一个application都包含一个ApplicationMasterNodeManager 每个节点对应一个ApplicationMaster 启动后向ResourceManager要资源
原创
2015-10-11 16:24:00
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Spark on Yarn 1. Spark on Yarn模式优点 与其他计算框架共享集群资源（eg.Spark框架与MapReduce框架同时运行，如果不用Yarn进行资源分配，MapReduce分到的内存资源会很少，效率低下）；资源按需分配，进而提高集群资源利用率等。 相较于Spark自...
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2014-12-07 14:46:00
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