其他的环境变量也可以通过这些设置,比如spark.executorEnv.MY_BLOG=www.iteblog.com这样我们就可以从程序里面获取MY_BLOG环境变量的值。 MapReduce 我们可以通过 MapReduce 程序里面的Configuration设置,如下: conf.set("mapred.child.env", "JAVA_HOME=/home/iteblog/java/jdk1.8.0_25"); conf.set("yarn.app.m...
通过参数设置 推荐使用的是spark.executorEnv.JAVA_HOME和spark.yarn.appMasterEnv.JAVA_HOME,这分别为 Spark 的 Executor 和 Driver 指定 JDK 路径,如下: 当然,你也可以将这个参数写到$SPARK_HOME/conf/spark_default.conf文件中。其他的环境变量也可以通过这些设置,比如spark.executorEnv.MY_BLOG=www.iteblog.com...
比如指定 master 节点地址,可以设置spark.master属性;指定 executor 的运行时的核数,可以设置spark.executor.cores属性等。 spark-env.sh是 Spark 运行时,会读取的一些环境变量,在本文中,主要设置了三个环境变量:JAVA_HOME、SPARK_HOME、SPARK_LOCAL_IP,这是 Spark 集群搭建过程中主要需要设置的环境变量。其它未设置...
2、随后ResourceManager分配Container,在合适的NodeManager上启动ApplicationMaster,此时的ApplicationMaster的功能相当于一个ExecutorLaucher,只负责向ResourceManager申请Executor内存; 3、ResourceManager接到ApplicationMaster的资源申请后会分配Container,然后ApplicationMaster在资源分配指定的NodeManager上启动Executor进程; 4、Executor进程启...
spark.executor.memory 4g 注:具体参数根据自身集群环境作相应的调整。 5.6 在HDFS创建如下路径 hadoop fs -mkdir/spark-history 5.7 上传Spark依赖到HDFS [bigdata@bigdata-node00001 software]$ hadoop fs -mkdir/spark-jars [bigdata@bigdata-node00001 software]$ hadoop fs -put /opt/module/spark-3.1.2/...
executorEnvs包含的环境变量将会注册应用程序的过程中发送给Master,Master给Worker发送调度后,Worker最终使用executorEnvs提供的信息启动Executor。 通过配置spark.executor.memory指定Executor占用的内存的大小,也可以配置系统变量SPARK_EXECUTOR_MEMORY或者SPARK_MEM设置其大小。
2.1.配置 spark-env.sh 修改Spark 的 /conf 目录下 spark-env.sh 文件中的参数配置: 代码语言:shell 复制 cpspark-env.sh.template spark-env.shvimspark-env.sh 在文件末尾添加配置内容: 代码语言:shell 复制 exportJAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_301exportHADOOP_HOME=/opt/modules/app/hadoop-2.10.1...
ExecutorRunnable.prepareCommand 方法 代码语言:javascript 复制 private def prepareCommand(): List[String] = { val commands = prefixEnv ++ Seq( YarnSparkHadoopUtil.expandEnvironment(Environment.JAVA_HOME) + "/bin/java", "-server") ++ javaOpts ++ // 要执行的类 Seq("org.apache.spark.executor.Coa...
// ExecutorBackend类中有一个recive方法，用来接收driver返回的executor注册成功的消息，executor是一个计算对象，在这个对象里面有一个线程池，每一个线程来处理一个从driver端发送过来的任务 --executor = new Executor(executorId, hostname, env, userClassPath, isLocal = false)整体提交流程图如下图所示：...
cd $SPARK_HOME/conf vi spark-env.sh export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/home/jungle/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0/lib/mysql-connector-java-5.1.27-bin.jar 测试访问http://192.168.1.18:4040/ 二、Spark运行架构及注意事项网址Each application gets its own executor processes, which stay up for ...