1.spark.deploy.recoveryMode:恢复模式2.spark.deploy.zookeeper.url:ZooKeeper的Server地址3.spark.deploy.zookeeper.dir:保存集群元数据信息的文件、目录。包括Worker、Driver、Application信息。 2. 分发配置文件 代码语言:javascript 复制 // copy到hadoop003scp/opt/module/spark/conf/spark-env.sh hadoop003:/opt/...
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。 LhWorld哥陪你聊算法 2018/09/13 2.4K0 大数据基础系列之提交spark应用及依赖管理 spark大数据 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,Sta...
1.local(本地模式):常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; 2.standalone(集群模式):典型的Mater/slave模式,不过也能看出Master是有单点故障的;Spark支持ZooKeeper来实现 HA 3.on yarn(集群模式): 运行在 yarn 资源管理器框架之上,由 yarn 负责资源管理,Spark 负责任务调度和计算 4....
1、Local 模式 1)解压缩文件 2)启动 Local 环境 2、命令行工具 3、退出本地模式 4、提交应用 二、Standalone 模式 1、解压缩文件 2、修改配置文件 1) 进入解压缩后路径的 conf 目录,修改 slaves.template 文件名为 slaves 2) 修改 slaves 文件,添加 work 节点 3) 修改 spark-env.sh.template 文件名为 ...
这里我们来看看只使用Spark自身节点运行的集群模式,也就是我们所谓的独立部署(Standalone)模式。Spark的Standalone模式体现了经典的master-slave模式。 大数据Spark运行环境:Standalone模式与相关配置详解 Standalone模式 这里我们来看看只使用Spark自身节点运行的集群模式,也就是我们所谓的独立部署(Standalone)模式。Spark的St...
1),在client模式下,Driver运行在Client上,通过ApplicationMaster向RM获取资源。 2),本地Driver负责与所有的executor container进行交互,并将最后的结果汇总。 3),结束掉终端,相当于kill掉这个spark应用。一般来说,如果运行的结果仅仅返回到terminal上时需要配置这个。
另外spark自己提供了一种完整的集群管理模式,就是standalone模式。 这时候spark的运行不依赖于Hadoop YARN,需要配置$SPARK_HOME/conf/slaves文件指定从节点,然后用$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh启动spark集群管理服务。 standalone模式下 master 负责整体的分配资源 ,不会进行计算,不用设置很大内存和核心数: ...
local模式,本地运行 Standalone模式,使用Spark原生的资源调度器 YARN模式(生产模式中常用),使用Hadoop的YARN作为资源调度器 Mesos模式,使用Mesos作为资源调度器 本文主要介绍前面三种最常用的运行模式,其中每种模式又可细分为两种模式。在搭建好集群的基础上,使用各个模式分别运行,描述其运行过程。
以Standalone模式启动Spark:配置好环境变量和classpath之后,就可以通过sparkshell或pyspark命令启动Spark,如果使用了jars或driverclasspath参数,确保包含了MySQL驱动的路径。 验证驱动加载:Spark启动后,可以通过Spark SQL尝试连接MySQL数据库来验证驱动是否被正确加载,如果能够顺利查询到数据,说明驱动加载成功。
参数配置中spark.executor.extraClassPath指定spark上需要额外加载的jar包的路径,jar包需要放在spark所在服务器上。如果spark是集群环境,则每个节点都需要放入jar包,且路径相同。所需jar包在数据工厂4.4.1war包中lib目录下,复制即可。