spark在yarn模式下配置history server 1.建立hdfs文件– hadoop fs -mkdir /user/spark– hadoop fs -mkdir /user/spark/eventlog– hdfs hadoop fs -chown -R spark:spark /user/spark– hadoop fs -chmod 1777 /user/spark/ 2.history server节点上的配置 在spark-defaults.conf中加入以下配置 spa

Spark history Server产生背景 以standalone运行模式为例,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:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录: Spark history Server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置可以在Application执行的过程中记录下了日

Spark history Server产生背景 以standalone运行模式为例,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:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录: Spark history Server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置可以在Application执行的过程中记录下了日

在执行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的执行信息.可是该webUI随着应用程序的完毕而关闭port,也就是说,Spark应用程序执行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这样的情况而产生的.通过配置,Spark应用程序在执行完应用程序之后,将应用程序的执行信息写入指定文件夹.而Spark history server能够将这些执行信息装载并以web的方式供用户浏览.       要使用history serv

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序

以standalone运行模式为例,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:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录: Spark History Server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置可以在Application执行的过程中记录下日志事件信息,那么在Application执行结束后,

 Note: driver在SparkContext使用stop()方法后才将完整的信息提交到指定的目录,如果不使用stop()方法,即使在指定目录中产生该应用程序的目录,history server也将不会加载该应用程序的运行信息. 在运行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息,但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口,也就是说,Spark应用程序运行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这种情况而

一:目标 1.目标 在yarn的8080页面可以跳转到spark的日志18080页面. 因为在运行spark之后,看对应的job的日志,这样直接连接,更合理直接. 2.总结 在后面可以看到,其实不需要启动mr-history的. 因为这个是手机mapreduce的日志的,同时,只要8088的页面,在这个页面点history朝着18080跳转即可. 二:操作步骤 1.先开启服务 yarn,hdfs,spark 2.运行程序 3.在yarn上无法观察history 4.因为没有开启服务 1. MR的

在运行Spark应用程序的时候,driver会提供一个webUI给出应用程序的运行信息,但是该webUI随着应用程序的完成而关闭端口,也就是 说,Spark应用程序运行完后,将无法查看应用程序的历史记录.Spark history server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置,Spark应用程序在运行完应用程序之后,将应用程序的运行信息写入指定目录,而Spark history server可以将这些运行信息装载并以web的方式供用户浏览. 要使用history server,对于提交应用

参考:http://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/44786575 为什么需要historyServer? 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:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录. Spark history Server就是为了应对这种情况

最近学习Spark,看了一个视频,里面有提到启动spark后,一般都会启动Spark History Server.视频里把 spark.history.fs.logDirectory 设置成了Hadoop上一个目录.配置的是hdfs://ubuntu1:9000/spark 啥的.我原来搭建的Hadoop是HA的,肯定不能这么写.我心血来潮,把hadoop HA改回了集群模式.这下可好,恶梦开始.启动Spark History Server,报连不上hadoop,但是我在浏览器中是能打开的.开

[手动验证:任意2个节点间是否实现 双向 ssh免密登录] 弄懂通信原理和集群的容错性 任意2个节点间实现双向 ssh免密登录,默认在~目录下 [实现上步后,在其中任一节点安装\配置hadoop后,可以将整个安装目录scp复制到各个节点::::各个节点的文件内容是一样的!!!!] [hadoop@bigdata-server-03 ~]$ jps 9217 SecondaryNameNode 9730 Jps 9379 ResourceManager 9497 NodeManager 8895

[From]https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/88350345 Spark History Server 是spark内置的一个http服务,通过sbin/sbin/start-history-server.sh启动.History Server启动后,会监听一个端口,同时启动两个定时任务线程,分别用来解析eventLog日志文件和清理过期的eventLog日志文件.Spark History Server启动后,我们可以直接在浏览

[手动验证:任意2个节点间是否实现 双向 ssh免密登录] 弄懂通信原理和集群的容错性 任意2个节点间实现双向 ssh免密登录,默认在~目录下 [实现上步后,在其中任一节点安装\配置hadoop后,可以将整个安装目录scp复制到各个节点::::各个节点的文件内容是一样的!!!!] [hadoop@bigdata-server-03 ~]$ jps 9217 SecondaryNameNode 9730 Jps 9379 ResourceManager 9497 NodeManager 8895

spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive的效率. 软件环境: hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 jd1.8 hadoop是伪分布式安装的,1个节点,2core,4G内存. hive是远程模式. spark的下载地址: http://spark.apach

参见 HDP2.4安装(五):集群及组件安装 ,安装配置的spark版本为1.6, 在已安装HBase.hadoop集群的基础上通过 ambari 自动安装Spark集群,基于hadoop yarn 的运行模式. 目录: Spark集群安装 参数配置 测试验证 Spark集群安装: 在ambari -service 界面选择 “add Service",如图: 在弹出界面选中spark服务,如图: "下一步”,分配host节点,因为前期我们已经安装了hadoop 和hbase集群,按向

背景 MapReduce和Spark对外提供了上百个配置参数,用户可以为作业定制这些参数以更快,更稳定的运行应用程序.本文梳理了最常用的一些MapReduce和Spark配置参数. MapReduce重要配置参数 1.  资源相关参数 (1) mapreduce.map.memory.mb: 一个Map Task可使用的资源上限(单位:MB),默认为1024.如果Map Task实际使用的资源量超过该值,则会被强制杀死. (2) mapreduce.reduce.memory.mb: 一个Red

一.Overview 介绍     yarn timeline server用于存储和检查应用程序过去和现在的信息(比如job history server).有两个功能: 1.Persisting Application Specific Information 保存应用程序特定的信息     收集和检索应用程序或者框架的特定信息.如装mr任务的map\reduce数量通过TimeClient发布到Timeline Server中.然后用户可以通过wetrest 来查询这些参数. 2.Pers

Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录     Hadoop 2.6 的安装与配置(伪分布式) 下载并解压缩 配置 .bash_profile : export HADOOP_HOME=/Users/fan/Applications/hadoop-2.6.0 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 配置 HDFS : etc/hadoop/core-site.xml: <con

今天在测试spark-sql运行在yarn上的过程中,无意间从日志中发现了一个问题: spark-sql --master yarn // :: INFO Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO Client: Verifying our application has not requested MB per container) // :: INFO Client: Will