Spark在master node生成DAG之后,将DAG以及map函数,action函数进行打包,还有一个很重的打包内容:如何在worker节点执行.统统打包之后传递给YARN,YARN本身只是负责分配资源,以及将上游应用要执行的内容(spark打的函数包)放在分配的资源里面执行:执行内容他并不知晓:可以是向worker节点监听的某个端口发送指令:可以是执行本地的一个shell脚本等等. 在YARN集群的模式下,并不是container里面的程序访问容器外面的executor,而是每个cont

Spark on YARN的原理就是依靠yarn来调度Spark,比默认的Spark运行模式性能要好的多,前提是首先部署好hadoop HDFS并且运行在yarn上,然后就可以开始部署spark on yarn了,假设现在准备环境已经部署完毕,这里是在CDH 环境下部署Spark 除了上面的环境准备,安装Spark前,还应该保证Scala正常安装,基于Scala的情况下,就可以开始部署Spark了, 首先还是解压Spark,安装位置就是/bigdata/spark -bin-hadoop2..t

参考原文:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 运行文件有几个G大,默认的spark的内存设置就不行了,需要重新设置.还没有看Spark源码,只能先搜搜相关的博客解决问题. 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client 模式. yarn-cluster模式.当在YARN上运行Spark作业,每个Sp

最近看到明风的关于数据挖掘平台下实用Spark和Yarn来做推荐的PPT,感觉很赞,现在基于大数据和快速计算方面技术的发展很快,随着Apache基金会上发布的一个个项目,感觉真的新技术将会不断出现在大家的面前. 作为技术发烧友,作为一个看客,来围观下,不过从PPT中列出来的技术来看,未来的发展趋势还是说是有的,而且还是很有发展前景的. 现在Spark和Yarn也就发布2年多的时间,随着社区力量的跟上,不断的将之前的项目都放到一个更好的资源架构的整合上来实现.特别是放到内存上来实现,在速度和效率上

当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 以下参数配置为例子: spark-submit --master yarn-cluster   #使用集群调度模式(一般使用这个参数) --num-executors  132      # executor 数量 --executor-cores  2        #设置单个executor能并发执行task数,根据job设置,推荐值2-16 (

运行 Spark on YARN Spark 0.6.0 以上的版本添加了在yarn上执行spark application的功能支持,并在之后的版本中持续的 改进.关于本文的内容是翻译官网的内容,大家也可参考spark的官网地址:http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 1. 在yarn上执行spark 需要确保提交spark任务的客户端服务器上, HADOOP_CONF_DIR 或者 YARN_CONF_DIR 目录中包

今天测试过程中发现YARN Node变成Unhealthy了,后来定位到硬盘空间不够..... 通过查找大于100M的文件时发现有N多个spark-assembly-1.4.0-SNAPSHOT-hadoop2.5.0-cdh5.3.1.jar包,大小为170多M, 每提交一个application到yarn上执行,就会上传一个assembly包,application个数一多,磁盘就本占用了N多空间.... 解决方法参见[Spark On Yarn中spark.yarn.jar属性的使用]

本文出自:Spark on YARN两种运行模式介绍http://www.aboutyun.com/thread-12294-1-1.html(出处: about云开发)   问题导读 1.Spark在YARN中有几种模式? 2.Yarn Cluster模式,Driver程序在YARN中运行,应用的运行结果在什么地方可以查看? 3.由client向ResourceManager提交请求,并上传jar到HDFS上包含哪些步骤? 4.传递给app的参数应该通过什么来指定? 5.什么模式下最后将结果输

本来不打算写的了,但是真的是闲来无事,整天看美剧也没啥意思.这一章打算讲一下Spark on yarn的实现,1.0.0里面已经是一个stable的版本了,可是1.0.1也出来了,离1.0.0发布才一个月的时间,更新太快了,节奏跟不上啊,这里仍旧是讲1.0.0的代码,所以各位朋友也不要再问我讲的是哪个版本,目前为止发布的文章都是基于1.0.0的代码. 在第一章<spark-submit提交作业过程>的时候,我们讲过Spark on yarn的在cluster模式下它的main class是or

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 Hadoop2中的Yarn是一个分布式计算资源的管理平台,由于其有极好的模型抽象,非常有可能成为分布式计算资源管理的事实标准.其主要职责将是分布式计算集群的管理,集群中计算资源的管理与分配. Yarn为应用程序开发提供了比较好的实现标准,Spark支持Yarn部署,本文将就Spark如何实现在Yarn平台上的部署作比较详尽的分析. Spark Standalone部署模式回顾 上图是Spark Standalone Cluster中计算模块的简要示意,

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自带的Standalone模式,Yarn的资源分配更加细致 Application部署简化,例如Spark,Storm等多种框架的应用由客户端提交后,由Yarn负责资源的管理和调度,利用Container作为

大数据体系结构: Spark简介 Spark是整个BDAS的核心组件,是一个大数据分布式编程框架,不仅实现了MapReduce的算子map 函数和reduce函数及计算模型,还提供更为丰富的算子,如filter.join.groupByKey等.是一个用来实现快速而同用的集群计算的平台. Spark将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度.RPC.序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API.其底层采用Scala这种函数式语言书写而成,并且所提供的API深度借鉴Sca

. 一.Hadoop Yarn组件介绍: 我们都知道yarn重构根本的思想,是将原有的JobTracker的两个主要功能资源管理器 和 任务调度监控 分离成单独的组件.新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配. 主要包含三个组件ResourceManager .NodeManager和ApplicationMaster以及一个核心概念Container. 1.ResourceManager(RM)  就是所谓的资源管理器,每个集群一个,实现全局的资源管理和任务调度.它可以处理客户端提交计算

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/07/416.htm 关键字:Spark On Yarn.Spark Yarn Cluster.Spark Yarn Client Spark On Yarn模式配置非常简单,只需要下载编译好的Spark安装包,在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压,简单配置之后即可使用. 要把Spark应用程序提交到Yarn运行,首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR,让Spark知道Yar

CDH对我们已经封装了,我们如果需要Spark on Yarn,只需要yum安装几个包就可以了. 前面的文章我有写过如果搭建自己内网的CDH Yum服务器,请参考<CDH 5.5.1 Yum源服务器搭建>http://www.cnblogs.com/luguoyuanf/p/56187ea1049f4011f4798ae157608f1a.html 如果没有内网Yarn服务器的,请使用Cloudera的yum服务器. wget https://archive.cloudera.com/cdh5

原文:http://www.aboutyun.com/thread-9425-1-1.html 问题导读1.Connection Refused可能原因是什么?2.如何判断内存溢出,该如何解决?扩展:3.你认为/etc/hosts配置错误,会对集群有什么影响? 1 概述     Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现.     在

在YARN上运行Spark 在Spark0.6.0版本开始支持YARN模式,随后的版本在逐渐地完善. 在YARN上启动Spark 确保HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR属性的值已经指向了Hadoop集群的配置文件.Spark通常使用这些配置信息来向HDFS写入数据和连接到YARN资源管理器.这个目录下所有的文件将会被分发到YARN集群中,所以所有应用使用的容器都使用同样的配置.如果Java的系统属性或YARN没有管理的环境变量等配置,它们应该在Spark 的应用配置项中配

本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有

Spark on YARN有两种运行模式,如下 1.yarn-cluster:适合于生产环境.        Spark的Driver运行在ApplicationMaster中,它负责向YARN ResourceManager申请资源,并监督作业的运行状况.当用户提交了作业之后,    就可以关掉Client(启动Spark作业的客户端不需要一直存在于整个Spark作业运行生命周期),作业会继续在YARN上运行.yarn-cluster不适合    交互式应用.            2.yar

今天运行spark on yarn 一直出现 16/09/20 18:40:41 INFO yarn.Client: Application report for application_1474179312027_0002 (state: ACCEPTED) 16/09/20 18:40:42 INFO yarn.Client: Application report for application_1474179312027_0002 (state: ACCEPTED) 16/09/20 18

在cdh 上安装spark on yarn 还是比较简单的,不需要独立安装什么模块或者组件. 安装服务 选择on yarn 模式:上面 Spark 在spark 服务中添加 在yarn 服务中添加 getWay 后重新 启动服务端 用hdfs 用户进入 spark bin 目录 cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/bin 执行 ./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --maste