Spark版本:2.2.0_2.11 我们在项目中通过Spark SQL JDBC连接MySQL,在启动Driver/Executor执行的时候都碰到了这个问题.网上解决方案我们全部都试过了,奉上我们自己验证通过的方案: 1.在spark2-submit中指定好如下配置(我们使用的是mysql-connector-java-5.1.38.jar): --driver-class-path /local/to/path/mysql-connector-java-5.1.38.jar 2.在每台Da

1.Spark on Yarn下JVM的OOM问题及解决方式 2.Spark中Driver的Stack Overflow的问题及解决方式 Spark on Yarn cluster mode: 此时有可能会报OOM的错误,具体来说: 由于Client模式下一定没有出现OOM,而在Cluster模式下一定出现了OOM,所以必然说明OOM是Driver导致的! Driver在Client和Cluster模式下占用的内存都是一致的,例如都是100M,现在的问题是为什么在Client下的100M不会OO

1.1 问题描述 Spark Streaming程序解析protobuf序列化的数据时,--jars 来添加依赖的protobuf-java-3.0.0.jar包,使用local模式程序正常,使用yarn模式时会报找不到方法的错误,如下所示: 1.2 解决方法 分析local模式能运行,yarn模式不能运行的原因是,用户提交的protobuf-java-3.0.0.jar与SPARK_HOME/lib下的protobuf-java-2.5.0.jar冲突了,默认会优先加载SPARK_HOME/l

第一种方式:打包到jar应用程序 操作:将第三方jar文件打包到最终形成的spark应用程序jar文件中 应用场景:第三方jar文件比较小,应用的地方比较少 第二种方式:spark-submit 参数 --jars 操作:使用spark-submit提交命令的参数: --jars 要求: 1.使用spark-submit命令的机器上存在对应的jar文件 2.至于集群中其他机器上的服务需要该jar文件的时候,通过driver提供的一个http接口来获取该jar文件的(例如:http://192.1

第一种方式 操作:将第三方jar文件打包到最终形成的spark应用程序jar文件中 应用场景:第三方jar文件比较小,应用的地方比较少 第二种方式 操作:使用spark-submit提交命令的参数: --jars 要求: 1.使用spark-submit命令的机器上存在对应的jar文件 2.至于集群中其他机器上的服务需要该jar文件的时候,通过driver提供的一个http接口来获取该jar文件的(例如:http://192.168.187.146:50206/jars/mysql-connec

今天将代码以Spark On Yarn Cluster的方式提交,遇到了很多很多问题.特地记录一下. 代码通过--master yarn-client提交是没有问题的,但是通过--master yarn-cluster总是报错,而且是各种各样的错误. 1.ClassCastException java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of scala.collection.immutable.List$SerializationPr

Spark On Yarn的优势 每个Spark executor作为一个YARN容器(container)运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器(container)里面运行 1. Spark支持资源动态共享,运行于Yarn的框架都共享一个集中配置好的资源池 2. 可以很方便的利用Yarn的资源调度特性来做分类.隔离以及优先级控制负载,拥有更灵活的调度策略 3. Yarn可以自由地选择executor数量 4. Yarn是唯一支持Spark安全的集群管理器,使用Yarn,Spark

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且

[root@linux-node1 bin]# ./spark-submit \> --class com.kou.List2Hive \> --master yarn \> --deploy-mode cluster \> sparkTestNew-1.0.jar18/11/27 21:17:56 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using

无论用YARN cluster和YARN client来跑,均会出现如下问题. [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ jps 2049 NameNode 2706 Jps 2372 ResourceManager 2660 Master 2203 SecondaryNameNode [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ $SPARK_HOME/bin/spark-submit \ > --master y

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]

Machine and statistical learning wizards are becoming more eager to perform analysis with Spark MLlibrary if this is only possible. It’s trendy, posh, spicy and gives the feeling of doing state of the art machine learning and being up to date with th

0. 说明 Spark 下运行job,使用第三方 Jar 包的 3 种方式. 1. 方式一 将第三方 Jar 包分发到所有的 spark/jars 目录下 2. 方式二 将第三方 Jar 打散,和我们自己的 Jar 包打到一起 类似的例子可以参考  在 Spark 集群上运行程序  中的打包部分 3. 方式三 在 spark-submit 命令中,通过 --jars 指定使用的第三方 Jar 包 [案例:使用 spark-shell 执行 taggen] 1. 启动 spark-shell,指定

spark可以运行在standalone,yarn,mesos等多种模式下,当前我们用的最普遍的是yarn模式,在yarn模式下又分为client和cluster.本文接下来将分析yarn cluster下任务提交的过程.也就是回答,在yarn cluster模式下,任务是怎么提交的问题.在yarn cluster模式下,spark任务提交涉及四个角色(client, application, driver以及executor)之间的交互.接下来,将详细分析这四个角色在任务提交过程中都做了那些事

上一篇说到Spark的yarn client运行模式,它与yarn cluster模式的主要区别就是前者Driver是运行在客户端,后者Driver是运行在yarn集群中.yarn client模式一般用在交互式场景中,比如spark shell, spark sql等程序,但是该模式下运行在客户端的Driver与Yarn集群有大量的网络交互,如果客户端与集群之间的网络不是很好,可能会导致性能问题.因此一般在生产环境中,大部分还是采用yarn cluster模式运行spark程序. 下面具体还是

spark on yarn运行时会加载的jar包有如下: spark-submit中指定的--jars $SPARK_HOME/jars下的jar包 yarn提供的jar包 spark-submit通过参数spark.driver/executor.extraClassPath指定的jar包 spark-submit指定的--jar 当使用如下的脚本提交应用时,会将应用本身的jar以及--jar指定的jar包上传到集群中. ./bin/spark-submit \ --class org.apa

一.问题现象,使用flink on yarn 模式,写入数据到clickhouse,但是在yarn 集群充足的情况下一直报:Deployment took more than 60 seconds. Please check if the requested resources are available in the YARN cluster,表面现象是 yarn 集群资源可能不够,实际yarn 集群资源是够用的. 查看flink jobmanager的日志,发现日志中一直在出现如下报错: C

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

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

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