当您将 Kudu 数据从 CDH 迁移到 CDP 时，您必须使用 Kudu 备份工具来备份和恢复您的 Kudu 数据。
目前在我们的应用下，会有这样的一种特殊的场景。比如说 Driver 创建在 A 集群，但是需要 Driver 将 Executor Pod 创建到 B 集群去。所以我们这里会有两个集群的 master url，分别是集群 A 和集群 B。那么创建任务的模式就是 spark-subtit 的 master url 指向集群 A，然后给 Driver 的 k8s client 设置其创建 Executor Pod 的 master url 指向 B，那么在现有 Spark 的参数下，能否直接通过 SparkConf 或者环境变量来实现这一点呢？我们看看源码。 对于这样的需求，我们首先需要去了解 Spark 是如何跟 k8s 集群打交道的。Spark on K8S 在 submit 的时候默认是直接在 K8S Master 节点提交，通过 --master 或者 SparkConf 中的 spark.master 来指定。
在Spark的bin目录下的spark-submit脚本用于提交一个任务到集群中。因为是针对所有的集群管理器统一接口(local，Standalone，yarn，mesos)，所以不必为每一个集群管理器进行特殊的配置。 一，打包应用的依赖 如果你的代码依赖于其它工程，你需要将它们和你的应用一起打包，目的是将这些代码分发到Spark集群中去。为了达到这个目的，需要创建一个assembly jar或者super jar，这个jar要同时包含你的代码和它的依赖。Sbt和maven都有assembly 插件。在创
Spark的 bin 目录中的 spark-submit 脚本用于在集群上启动应用程序。可以通过一个统一的接口使用 Spark 所有支持的集群管理器，因此不必为每个集群管理器专门配置你的应用程序。
本文翻译自 Lightbend 的一篇文章，文章日期还比较新，2019/02/26。文章分为两部分，翻译也将分为两个部分。附上文章链接如下:
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-submit 提交 Spark App 的方式不同，所以理解 Spark Operator 中提交 Spark App 的逻辑，对于用户来说是非常有必要的。本文将就其具体的提交逻辑，介绍一下。
需求场景： 我们的产品需要与客户的权限系统对接，即在登录时使用客户的认证系统进行认证。集成认证的方式是调用客户提供的jar包，调用userService的authenticate方法。同时，还需要在classpath中提供密钥的key文件。 从需求看，这个集成并不复杂，且客户也提供了较翔实的接口文档与示例案例，开发工作量非常小。唯一的阻碍是客户有安全要求，内部的Jar包及其他文件都不能拷贝出来，而我们的开发环境是不能连接客户内网的。客户提供的Jar包并没有通过Maven来管理，我们只能采用直接导入的方式。在
最近有人问浪尖，想读一个比较大的spark项目源码，问浪尖要，浪尖只能告诉你业务相关的是基本上不会有人开源，平台相关的源码就比较多了，浪尖比较推荐的是Spark JobServer相关的源码。改源码量比较小，而且是关于Spark API的非常适合大家去阅读，以便于帮助大家更加深刻的理解spark API的使用及运行原理相关的内容。
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。
在哪个文件下面更改？spark-env.sh中增加YARN_CONF_DIR的配置目录
前面提到，spark向yarn提交作业的client类是org.apache.spark.deploy.yarn.YarnClusterApplication
Pyspark学习笔记（二）--- spark部署及spark-submit命令简介
spark-submit脚本通常位于/usr/local/spark/bin目录下，可以用which spark-submit来查看它所在的位置，spark-submit用来启动集群中的应用，它使用统一的提交接口支持各种类型的集群服务器。为了将应用发布到集群中，通常会将应用打成.jar包，在运行spark-submit时将jar包当做参数提交。
在使用大数据spark做计算时，scala开发门槛比较高，一般多会去使用Spark Sql 和PySpark，而PySpark进行个性化开发时，需要引入第三方python包，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，尤其是涉及到需要在整个spark集群中去运行，不可能每个节点环境都是一致，也不可能去修改机器上的包依赖了。
终于开始看Spark源码了，先从最常用的spark-shell脚本开始吧。不要觉得一个启动脚本有什么东东，其实里面还是有很多知识点的。另外，从启动脚本入手，是寻找代码入口最简单的方法，很多开源框架，其实都可以通过这种方式来寻找源码入口。 先来介绍一下Spark-shell是什么？ Spark-shell是提供给用户即时交互的一个命令窗口，你可以在里面编写spark代码，然后根据你的命令立即进行运算。这种东西也被叫做REPL,(Read-Eval-Print Loop)交互式开发环境。 先来粗略的看一眼，
下载地址：https://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
上次我们已经说完了 Spark Standalone 的 Master 和 Worker 的启动流程，本次我们从一个提交 Spark 作业的命令开始阅读 Spark 任务提交的源码。
https://pan.baidu.com/s/1M7KJVH89h6bVMJVpai1s8A 密码:vdp5
http://spark.apache.org/docs/latest/submitting-applications.html#submitting-applications,
之前我们使用提交任务都是使用spark-shell提交，spark-shell是Spark自带的交互式Shell程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下可以用scala编写spark程序，适合学习测试时使用！
作为数据工程师，你可能会碰到过很多种启动PySpark的方法，可能搞不懂这些方法有什么共同点、有什么区别，不同的方法对程序开发、部署有什么影响，今天我们一起分析一下这些启动PySpark的方法。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，首先介绍了 Spark 的基本概念和架构，然后通过一个简单的例子展示了如何使用 Spark 进行数据处理。最后，本文还介绍了 Spark 的部署方式，包括本地部署和集群部署。
spark任务提交，添加额外配置文件时用绝对路径读取不到上传的文件。 /usr/local/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit --name str_platform_test_80 --master yarn --deploy-mode client --executor-cores 1 --num-executors 2 --executor-memory 1G --driver-memory 4G --conf spark.yarn.queue=rad
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
Spark 的一个组件，用于大规模数据分析的 SQL 查询引擎。Shark 提供了一种基于 SQL 的交互式查询方式，可以让用户轻松地对大规模数据集进行查询和分析。Shark 基于 Hive 项目，使用 Hive 的元数据存储和查询语法，并基于Hive进行了性能优化和扩展。
习惯使用spark-submit提交python写的pyspark脚本，突然想开发基于springboot开发java spark代码。在实际开发工程中，由于对springboot不熟，遇到了很多问题，好在最终都解决了。以下记录了一些问题及其解决方法。
通过上面的过程分析，可以知道，Spark版本存在两个地方：一个是A节点提交Spark-submit的程序必须是2.3.0版本的；另一个是Yarn使用的lib必须是2.3.0版本的。
（1）job：包含多个task组成的并行计算，往往由action催生。 （2）stage：job的调度单位。 （3）task：被送到某个executor上的工作单元。 （4）taskSet：一组关联的，相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集。
Spark可以和Yarn整合，将Application提交到Yarn上运行，和StandAlone提交模式一样，Yarn也有两种提交任务的方式。
基本概念 理解Spark的运行模式涉及一系列概念： （1）Cluster Manager：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；2. Apache Mesos, 和Hadoop Mapreduce兼容性良好的资源调度框架；3. Hadoop Yarn, 主要指YARN中的ResourceManager. （2）Application: 用户编写的应用应用程序。 （3）Driver: Application中运行main函数并创建的SparkC
Local 模式就是指的只在一台计算机上来运行 Spark. 通常用于测试的目的来使用 Local 模式, 实际的生产环境中不会使用 Local 模式.
每一个运行在cluster上的spark应用程序，是由一个运行main函数的driver program和运行多种并行操作的executes组成
整个SeaTunnel设计的核心是利用设计模式中的控制翻转或者叫依赖注入，主要概括为以下两点：
本文主要是以笔记的整理方式写的， 仅以分享的方式供你阅读， 如有不对的地方欢迎指点错误。 读完本文可以学到： 当你用 shell 命令执行 spark-submit 之后， 到你的代码开始正式运行的一些列知识和细节， 恩...粗略的，要看的更细，可以按照流程自己撸源码哈~~~~
继上次的Spark-shell脚本源码分析，还剩下后面半段。由于上次涉及了不少shell的基本内容，因此就把trap和stty放在这篇来讲述。 上篇回顾：Spark源码分析之Spark Shell（上） function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，具有速度快、支持多语言、移植性高的特点。而移植性高的体现就在于Spark的部署方式有多种模式，如：本地local、Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN、EC2、Mesos、K8S等等。
yarn cluster模式：spark driver和application master在同一个节点上 yarn client模式：spark driver和client在同一个节点上，支持shell
Spark中资源调度是一个非常核心的模块，尤其对于我们提交参数来说，需要具体到某些配置，所以提交配置的参数于源码一一对应，掌握此节对于Spark在任务执行过程中的资源分配会更上一层楼。由于源码部分太多本节只抽取关键部分和结论阐述，更多的偏于应用。
Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing
先设定单个 Executor 核数，根据 Yarn 配置得出每个节点最多的 Executor 数量，每个节
Spark 程序必须做的第一件事是创建一个 JavaSparkContext 对象(Scala和Python中是SparkContext对象)，这告诉了 Spark 如何访问集群。要创建 SparkContext，你首先需要构建一个包含有关应用程序信息的 SparkConf 对象。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 第七章主要讲了Spark的运行架构以
Spark-shell 是 Spark 给我们提供的交互式命令窗口(类似于 Scala 的 REPL)
start-all.sh -> start-master.sh -> start-slaves.sh 1.Master启动的脚本 start-master.sh -> spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.master.Master 2.Worer的启动过程 salves.sh -> 通过读取slaves， 通过ssh的方式启动远端的worker spark-daemon.sh start org.apache.spark.deploy.w
问题导读 1.spark下载方式有哪些？ 2.spark可以运行在哪些系统？ 3.spark支持哪些语言？ 4.如何运行spark各种语言版本例子？ 概述 spark是一个快速通用的计算系统集群。它提供Java高级APIs,Scala,Python和R和一个支持通用执行graphs优化引擎。他还支持一组丰富的高级工具包括spark sql和结构化数据处理，mllib机器学习， GraphX图像处理和Spark Streaming. 下载 下载链接：http://spark.apache
1、高性能，官方号称 100x faster，因为可以全内存运行，性能提升肯定是很明显的；
最近看到有几个Github友关注了Streaming的监控工程——Teddy，所以思来想去还是优化下代码，不能让别人看笑话啊。于是就想改一下之前觉得最丑陋的一个地方——任务提交。 本博客内容基于Spark2.2版本~在阅读文章并想实际操作前，请确保你有： 一台配置好Spark和yarn的服务器 支持正常spark-submit --master yarn xxxx的任务提交 老版本 老版本任务提交是基于 ** 启动本地进程，执行脚本spark-submit xxx ** 的方式做的。其中一个关键的问题就是
数据导入：cat batch_1.json | kafkacat -b localhost:9092 -t stock_ticks -P
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