org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application master. at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.waitForApplication(YarnClientSchedulerBackend.scala:85) at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSch...
最后在终端执行:start-yarn.sh命令启动yarn,在运行jps命令,查看服务器启动是否正常,如下入 这时在master节点会发现多出两个服务ResourceManager和NodeManager,说明启动成功。在slave节点中会多出一个NodeManager服务,说明启动成功,在浏览器中输入http://rcf-ai-datafeed-spark-prd-01:8088/cluster/nodes查看yarn任务控制台...
Spark on YARN配置与部署(这里,作为补充) 编译时包含YARN mvn -Pyarn -Phadoop-2.6-Dhadoop.version=2.7.1-Phive -Phive-thriftserver -Psparkr -DskipTests clean package/make-distribution.sh --name hadoop2.7.1--tgz -Psparkr -Phadoop-2.6-Dhadoop.version=2.7.1-Phive -Phive-thriftserver –Pyar...
http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 准备工作 安装启动Hadoop(需要使用HDFS和YARN,已经ok) 安装单机版Spark(已经ok) 注意:不需要集群,因为把Spark程序提交给YARN运行本质上是把字节码给YARN集群上的JVM运行,但是得有一个东西帮我去把任务提交上个YARN,所以需要一个单机版的Spark,里面的有s...
Spark on YARN集群安装与部署 Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎,而YARN(Yet Another Resource Negotiator)是Hadoop生态系统中的资源管理器。将Spark与YARN集成可以更好地利用集群资源进行任务调度和执行。本文将介绍如何在YARN集群上安装和部署Spark,以实现对大数据的高效处理。
1 spark on yarn安装(每个节点) cd /root/bigdata/ tar -xzvf spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz -C /opt/ ln -s /opt/spark-3.3.1-bin-hadoop3/opt/spark chown -R spark:spark /opt/spark-3.3.1-bin-hadoop3 2 配置环境变量及修改配置
3. 安装配置 Hadoop YARN 下载解压 从官网下载 hadoop-2.7.3 版本 同样我们在/usr/local解压 tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz 配置Hadoop cd /usr/local/hadoop-2.7.3/etc/hadoop进入hadoop配置目录,需要配置有以下7个文件:hadoop-env.sh,yarn-env.sh,slaves,core-site.xml,hdfs-site.xml,maprd-site.xml...
以前的Spark部署都是使用的standalone方式,集群中的每台机器都安装部署Spark,然后启动Master和Worker进程运行Spark。今天尝试一下Spark on YARN的部署方式。 一、实验目的 1. 只在一台机器上安装Spark,基于已有的Hadoop集群,使用YARN调度资源...
7,运行计算Pi的jar包 命令如下: spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi $SPARK_HOME/examples/jars/spark-example_2.11-2.1.1.jar 结果显示如下: 8,注意 如果报内存大小错误,修改yarn-site.xml,设置虚拟内存,至少是物理内存的4倍 ...