Spark学习之在集群上运行Spark（6） 1. Spark的一个优点在于可以通过增加机器数量并使用集群模式运行，来扩展程序的计算能力。 2....Spark在分布式环境中的架构： [图片] Spark集群采用的是主/从结构，驱动器（Driver）节点和所有执行器（executor）节点一起被称为一个Spark应用（application）。...Spark自带的集群管理器被称为独立集群管理器。 4. 驱动器节点 Spark的驱动器是执行程序main()方法的进程。...执行器节点 Spark的执行器节点是一种工作进程，负责在Spark作业中运行任务，任务间相互独立。...两大作用：第一，它们负责运行组成Spark应用的任务，并将结果返回给驱动器进程；第二，它们通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求的缓存的RDD提供内存式存储。 6.
随着Spark SQL和Apache Spark effort（HIVE-7292）上新Hive的引入，我们被问到了很多关于我们在这两个项目中的地位以及它们与Shark的关系。...Hive将SQL编译为可扩展的MapReduce作业，并且可以使用各种格式（通过其SerDes）。然而，它的性能并不理想。...许多人认为SQL的交互性需要（即EDW）构建的昂贵的专用运行时为其的查询处理。Shark成为Hadoop系统中第一个交互式SQL，是唯一一个基于一般运行时（Spark）构建的。...正是由于这个原因，我们正在结束Shark作为一个单独的项目的开发，并将所有的开发资源移动到Spark的一个新组件Spark SQL上。...有了将在Apache Spark 1.1.0中引入的功能，Spark SQL在TPC-DS性能上击败Shark几乎一个数量级。
1.问题描述 Spark的HistoryServer能正常查看之前的历史作业日志，但新提交的作业在执行完成后未能在HistoryServer页面查看。...2.问题复现 1.分别使用root和ec2-user用户执行作业 [2j064rxiqi.jpeg] 2.通过sparkHistory Server可以正常查看到所有历史作业 [2276nfvhdg.jpeg...:supergroup /user/spark/applicationHistroy | |:----| [e0o1p9tcel.jpeg] 作业执行完成 [dwyzh4v59p.jpeg] HDFS上正常记录了...，导致所有用户作业的目录均为supergroup组，之前能正常查看的历史作业由于目录的所属组任为spark。.../user/spark/applicationHistory | |:----| [knkn3jzdi6.jpeg] 修改后所有历史作业均可正常查看 [oeihk2k8kp.jpeg] 醉酒鞭名马，少年多浮夸
1、执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client，错误如下所示： 18/04/22 09:28:22 ERROR SparkContext:...sqlContext.sql 解决方法如下所示: 参考文章：https://blog.csdn.net/chengyuqiang/article/details/69934382 HADOOP_CONF_DIR的路径应该是如下所示...，开始我写的是/home/hadoop/soft/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6 ?...下面分别是运行失败前和运行成功后的效果如下所示： ?...命令运行如下所示： [hadoop@slaver1 spark-1.5.1-bin-hadoop2.4]$ spark-shell --master yarn-client 18/04/22 09:37
1.文档编写目的 ---- 继上一章介绍如何使用R连接Hive与Impala后，Fayson接下来讲讲如何在CDH集群中提交R的Spark作业，Spark自带了R语言的支持，在此就不做介绍，本文章主要讲述如何使用...Rstudio提供的sparklyr包，向CDH集群的Yarn提交R的Spark作业。...前置条件 1.Spark部署为On Yarn模式 2.CDH集群正常 3.CDSW服务正常 2.命令行提交作业 ---- 1.在R的环境安装sparklyr依赖包 [ec2-user@ip-172-31...集群建立连接，而未实现在Spark中调用R的函数库或自定义方法。...如何在Spark集群中分布式运行R的所有代码（Spark调用R的函数库及自定义方法），Fayson会在接下来的文章做详细介绍。 醉酒鞭名马，少年多浮夸！ 岭南浣溪沙，呕吐酒肆下！
新建一个maven子项目 为了方便管理，我们可以在母项目的基础上新建一个子项目 ? ? 建立完成后 本身的src我们可以删掉 ? 5....粘贴依赖(内部porm.xml) 依赖 我们可以选择外部的porm.xml也可以选择在内部的porm.xml 两者的对比： 选择外部的porm.xml：优点：所有的项目都可使用。...创建com.buwenbuhuo.spark ? 2. 创建WordCount package com.buwenbuhuo.spark import org.apache.spark....测试运行 1. 上传到Linux测试 1. 打包 ? 如上图所示，如果继续使用maven打包的话，会很慢不方便。这时候我们需要用到的是jar包打包的方式 1.打包前的准备 ?...org.apache.spark.
上运行Apache Spark GraphX算法 虽然只是一个算法，但它非常酷。...[w356ahsfu2.png] 上个月，在Apache Spark和SPARQL中; RDF Graphs和GraphX(这篇文章中)，我描述了Apache Spark如何作为一个更有效地进行MapReduce...我用Scala程序演示了前者，它将一些GraphX数据输出为RDF，然后显示一些在该RDF上运行的SPARQL查询。...在让程序正常运行一小部分数据之后，我把它运行在我从国会图书馆下载的有7,705,147三元组的1 GB的" subject-skos-2014-0306.nt"文件上。...，而且可以使用这些算法作为新工具进而使用这些数据进行工作，这些工具可以在比典型的Hadoop MapReduce jobs更便宜，更快进行扩展的集群上运行 - (这里)有很多很大的可能性。
作业的方式有多种，前面Fayson介绍了Livy相关的文章主要描述如何在集群外节点通过RESTful API接口向CDH集群提交Spark作业以及《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的...CDH集群提交Spark作业》，本篇文章主要介绍使用Oozie的API接口向Kerberos集群提交Spark作业。...API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》 《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》 《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业...---- 1.运行SparkWorkflowDemo代码，向CDH集群提交Spark作业 [c3zybi2uw3.jpeg] 2.登录CM进入Yarn服务的“应用程序”菜单查看 [g0e4fmdt7z.jpeg...在指定HDFS上运行的jar或workflow的路径时需要带上HDFS的路径，否则默认会找到本地的目录 向Kerberos集群提交作业需要在程序中加载JAAS配置 Oozie-client提供了Kerberos
孵化中） 2 Livy概述 Livy 是 Apache Spark的 一个REST服务，Livy可以在任意平台上提交Spark作业 Livy可以在WEB／Mobile中提交（不需要Spark客户端）可编程的...、容错的、多租户的Spark作业，因此，多个 用户可以并发的、可靠的与Spark集群进 行交互使 用交互式Python和Scala Livy可以使 用Scala或者Python语 言，因此客户端可以通过远程与...Spark集群进 行通讯，此外，批处理作业可以在Scala、java、python中完成 不需要修改代码 对现在程序的代码修改不需要修改Livy，只需要在Maven构建Livy，在Spark集群中部署配置就可以...Apache Livy是 一个可以通过REST接 口轻松的与Spark集群进 行交互的服务，它可以很 方便提交Spark作业或者Spark代码 片段，同步或者异步的进 行结果检索以及Spark Context...其他功能包括： 由多个客户端 长时间运 行可 用于多个Spark作业的Spark上下 文 跨多个作业和客户端共享缓存的RDD或数据帧 可以同时管理多个Spark上下 文，并且Spark上下 文运 行在群集上
作业的方式有多种，前面Fayson介绍了Livy相关的文章主要描述如何在集群外节点通过RESTful API接口向CDH集群提交Spark作业，本篇文章我们借助于oozie-client的API接口向非...Kerberos集群提交Spark作业。...API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》 《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》 《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业...---- 1.运行SparkWorkflowDemo代码，向CDH集群提交Spark作业 [zmn87xt5vz.jpeg] 2.登录CM进入Yarn服务的“应用程序”菜单查看 [cmvmeo1tkn.jpeg...在指定HDFS上运行的jar或workflow的路径时需要带上HDFS的路径，否则默认会找到本地的目录 GitHub地址： https://github.com/fayson/cdhproject/blob
异常描述 在一个CDSW环境中，由于其中一个租户经常提交大型Spark作业将YARN上租户所在的资源池资源用到95%以上，从而影响到同一租户下其他用户提交作业的运行。...本文主要描述通过修改Spark的配置来将作业的实际提交人的用户名展示到Spark UI，非CDSW的YARN的多租户管理也会碰到类似问题。...2.运行一个示例PySpark程序 ? 3.在SparkUI上找到该作业，并点击“Environment”，可以看到参数列表中打印了提交Spark作业的用户 ?...总结 1.该方式是将CDSW上登录的实际用户以Spark参数的形式带到Spark作业中，具体做法是在CDSW上的Session启动时自动将参数写入到Project下的spark-defaults.conf...中提交的Spark作业里该参数不会生效，需要重启启动Session才能让参数生效。
让我们看一下底层资源协调器的一些高级要求，以使Spark成为一个平台： • 容器化的Spark计算可在不同的ML和ETL作业之间提供共享资源 • 支持在共享K8s集群上的多个Spark版本、Python...运行Apache Spark on K8S调度的挑战 Kubernetes默认调度程序在高效调度批处理工作负载方面存在差距，该集群中还将调度长期运行的服务。...YuniKorn资源配额管理允许基于可插拔调度策略利用pod请求的排队和作业之间共享有限资源。无需任何其他要求即可实现所有这些要求，例如在Apache Spark上重试pod提交。...多租户集群中更好的Spark作业SLA 在多租户集群中运行的普通ETL工作负载需要更轻松的方法来定义细粒度策略，以在所需的组织队列层次结构中运行作业。...Cloudera的YuniKorn解决了一些高级用例， • 提供CDE虚拟集群的资源配额管理 • 提供Spark的高级作业调度功能 • 负责微服务和批处理作业调度 • 在启用自动缩放的情况下在云上运行
Spark 有多种运行模式： 1.可以运行在一台机器上，称为 Local（本地）运行模式。 2.可以使用 Spark 自带的资源调度系统，称为 Standalone 模式。...节点上启动 Master 进程，并且在 spark/conf/slaves 文件中配置的所有节点上启动 Worker 进程。...可以看到 Spark 的 Master 进程分别在 hadoop1 和 hadoop2 节点上运行，Worker 进程在所有节点上运行。QuorumPeerMain 是 Zookeeper 的进程。...Spark 作业创建的 Pod 的日志，可以看到运行结果。...History Server（可选） 部署 Spark History Server 在运行 Spark Application 的时候，Spark 会提供一个 WebUI 列出应用程序的运行时信息，
Spark结构设计 Spark运行架构包括集群资源管理器（Cluster Manager）、运行作业任务的工作节点（Worker Node）、每个应用的任务控制节点（Driver）和每个工作节点上负责具体任务的执行进程...将应用程序代码发放给Executor； 任务在Executor上运行，把执行结果反馈给任务调度器，然后反馈给DAG调度器，运行完毕后写入数据并释放所有资源。...由于Mesos和Spark存在一定的血缘关系，因此，Spark这个框架在进行设计开发的时候，就充分考虑到了对Mesos的充分支持，因此，相对而言，Spark运行在Mesos上，要比运行在YARN上更加灵活...七个作业都需要分别调度到集群中运行，增加了Gaia集群的资源调度开销。 MR2和MR3重复读取相同的数据，造成冗余的HDFS读写开销。 这些问题导致作业运行时间大大增长，作业成本增加。...Spark作业启动后会申请所需的Executor资源，所有Stage的Tasks以线程的方式运行，共用Executors，相对于MapReduce方式，Spark申请资源的次数减少了近90%。
需要注意的是：在集群环境下，application-jar 必须能被集群中所有节点都能访问，可以是 HDFS 上的路径；也可以是本地文件系统路径，如果是本地文件系统路径，则要求集群中每一个机器节点上的相同路径都存在该...这里以 Spark On Yarn 模式对两者进行说明 ： 在 cluster 模式下，Spark Drvier 在应用程序的 Master 进程内运行，该进程由群集上的 YARN 管理，提交作业的客户端可以在启动应用程序后关闭...； 在 client 模式下，Spark Drvier 在提交作业的客户端进程中运行，Master 进程仅用于从 YARN 请求资源。...1.3 master-url master-url 的所有可选参数如下表所示： 使用一个线程本地运行 Spark 下面主要介绍三种常用部署模式及对应的作业提交方式。...（默认：none） 三、Spark on Yarn模式 Spark 支持将作业提交到 Yarn 上运行，此时不需要启动 Master 节点，也不需要启动 Worker 节点。
2 原因分析 当Hive服务将Spark应用程序提交到集群时，在Hive Client会记录提交应用程序的等待时间，通过等待时长确定Spark作业是否在集群上运行。...当Spark ApplicationMaster被分配了Yarn Container并且正在节点上运行时，则Hive认为Spark应用程序是成功运行的。...3 问题说明 1.可以通过调整Hive On Spark超时值，通过设置更长的超时时间，允许Hive等待更长的时间以确保在集群上运行Spark作业，在执行查询前设置如下参数 set hive.spark.client.server.connect.timeout...2.检查Yarn队列状态，以确保集群有足够的资源来运行Spark作业。在Fayson的测试环境通过多个并发将集群的资源完全占有导致Hive On Spark作业提交到集群后一直获取不到资源。 ?...集群中没有足够的资源为Hive提交的Spark作业分配资源，同样也有可能是提交到Yarn队列作业过多导致无法分配到资源启动作业。
集群外的节点向集群提交Spark作业，文章中均采用Spark1来做为示例，本篇文章主要介绍如何是用Oozie API向Kerberos环境的CDH集群提交Spark2作业。...： CM和CDH版本为5.13.1 前置条件： 集群已启用Kerberos 2.环境准备及描述 1.我们将作业运行的jar包上传到HDFS目录 [root@ip-172-31-16-68 ~]# kinit...在指定HDFS上运行的jar或workflow的路径时需要带上HDFS的路径，否则默认会找到本地的目录 向Kerberos集群提交作业需要在程序中加载JAAS配置 Oozie-client提供了Kerberos...API向集群提交作业相关文章： 《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业》 《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Java...作业》 《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业》 《如何使用Oozie API接口向Kerberos集群提交Java程序》 Livy相关文章： 《如何编译
这意味着直接在 K8s 上运行所有现在的大数据工作负载已经成为了可能。...就拿 Spark 来说，虽然 Apache Spark 3.1 已经支持了 K8s，但是有几个问题还没有解决，比如 Hive SQL 作业如何以 Spark 的方式在 K8s 运行？...但该项目有一个缺陷，就是用户需要通过配置一个复杂的 Yaml 文件来运 Spark 作业，该 Yaml 文件需要声明 Spark 作业的所有信息，包括 Driver/Executor 的资源配置、Spark...为了简化 Spark 程序在 K8s 上运行的复杂配置流程，我们模仿 Apache Livy 的 API 开发了一个 Spark Job Manager Server。...目前，JupyterLab 是利用开源项目 SparkMagic Kernel 通过 Apache Livy 服务来和 Spark 集群进行通讯，实现 Spark 程序的交互式运行。
什么是Spark？ Spark是一种通用的集群计算系统。它可以在从单个节点到数千个分布式节点的集群上部署和运行并行应用程序。...[l82ore8b2x.jpeg] Spark可以作为独立的集群管理器运行，也可以利用Apache Hadoop YARN或Apache Mesos等专用集群管理框架。...了解客户端和群集模式 Spark作业可以在YARN上以两种模式运行：集群模式和客户端模式。了解两种模式之间的差异对于选择适当的内存分配配置以及按预期提交作业非常重要。...Spark作业由两部分组成：运行实际任务的Spark Executors和调度Executors的Spark Driver。 集群模式：一切都在集群内部运行。...Spark Executors仍然在集群上运行，为了安排一切，创建了一个小的YARN Application Master。 客户端模式非常适合交互式作业，但如果客户端停止，应用程序将失败。
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