1 ,启动 master 和 worker ,master 负责整个集群的资源管理,worker 负责监控自己的 cpu,内存信息并定时向 master 汇报 2 ,在 client 中启动 Driver 进程,并向 master 注册 3 ,master 通过 rpc 与 worker 进行通信,通知 worker 启动一个或多个 executor 进程 4 ,executor 进程向 Driver 注册,告知 Driver 自身...
yarn-cluster模式下:client会先申请向RM(Yarn Resource Manager)一个Container,来启动AM(ApplicationMaster)进程,而SparkContext运行在AM(ApplicationMaster)进程中; yarn-client模式下 :在提交节点上执行SparkContext初始化,由client类(JavaMainApplication)调用。 /** * Create a task scheduler based on a given master...
private[deploy] object Worker extends Logging { val SYSTEM_NAME = "sparkWorker" val ENDPOINT_NAME = "Worker" def main(argStrings: Array[String]) { Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler(new SparkUncaughtExceptionHandler( exitOnUncaughtException = false)) Utils.initDaemon(log) val conf = new Sp...
在YARN-Cluster运行模式中，当用户向YARN提交应用程序后，YARN将分为两个阶段运行在该应用程序，第一个阶段是把Spark的Driver作为一个Application Master在YARN集群中先启动，第二个阶段是由Application Master创建应用程序，然后它会向Resource Manager申请资源，并启动Executor运行任务及监控运行过程。在YARN-Cluster运行模式...
一旦资源分配完成,ApplicationMaster开始调度作业的任务。Spark on YARN使用Spark的调度器来决定如何将作业拆分成不同的任务,并在集群中的节点上启动这些任务。 6.任务执行: 每个任务在分配到的资源上执行Spark代码。这些任务可能包括数据加载、转换、计算和输出等操作,根据作业的逻辑而定。
4、 Yarn的部署 Yarn是由Hadoop2.x发展而来,是Hadoop1.x的JobTracker和TaskTracker的升级版本,是hadoop2.x的资源调度工具。搭建Hadoop2.x环境的时候,yarn会自动被搭建好,所以,我们只需要搭建hadoop环境即可。 Hadoop具体环境搭建,请参看我的博文《Hadoop2.6.0在CentOS 7中的集群搭建》有详细说明。
将spark应用运行在yarn集群上 官网地址:http://spark.apache.org/docs/2.0.2/running-on-yarn.html 1. 在spark-env.sh中配置HADOOP_CONF_DIR 或者 YARN_CONF_DIR HADOOP_CONF_DIR=/opt/bigdata/hadoop-2.7.3/etc/hadoop 2. 启动hdfs和yarn ./sbin/start-yarn.sh ...
3.2、 启动 spark 的 history-server 3.3、测试 Yarn 模式 spark-shell --master yarn-client 如果有报错类似: Caused by: java.io.IOException: Failed to send RPC 6405368361626935580 to /192.168.11.73:31107: java.nio.channels.ClosedChannelException ...
启动Yarn 可以看到我们配置一个节点2个G两个核心,最后是6个核心,6个G。 启用MapReduce 接下来我们启动一次MapReduce程序,可以发现任务类型为MAPREDUCE类型。 hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.6.5.jar wordcount /user/root/bigdata-spark/data/data.txt /user/root/bigdata-spark/output/wc2 点击history会...