1.)在搭建好的Spark上修改spark-env.sh文件: # vim $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 添加以下配置: export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 2.)在搭建好的Spark上修改spark-defaults.conf文件 # vim $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf 添加...
yarn的capacity-scheduler.xml文件修改配置保证资源调度按照CPU + 内存模式:(每个yarn 节点) <property> <name>yarn.scheduler.capacity.resource-calculator</name> <!-- <value>org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DefaultResourceCalculator</value> --> <value>org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DominantReso...
1- 发现日志很少: 在配置spark on yarn的时候, 日志的级别更改为 warn警告日志, 所以基础日志就不会被记录下来 2- 发现Driver根据就没有日志:原因与部署模式有关系 3- spark的18080日志服务器是依赖于 Yarn提供的job history日志服务器, 如果没有这个日志服务, 18080也无法查看到具体的日志 查看对应线程的日志 ...
1- 发现日志很少: 在配置spark on yarn的时候, 日志的级别更改为 warn 警告日志, 所以基础日志就不会被记录下来 2- 发现Driver根据就没有日志: 原因与部署模式有关系 3- spark的18080日志服务器是依赖于 Yarn提供的job history日志服务器, 如果没有这个日志服务, 18080也无法查看到具体的日志 查看对应线程的日志...
其次,进入新创建的slave文件,新添如下内容: # A Spark Worker will be started on each of the machines listed below. BlogSlave1 BlogSlave2 1. 2. 3. Step 2.2: 对于spark-env.sh文件 首先,执行如下命令: [root@BlogMaster conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh ...
1.yarn 参数设置 因为spark是运行在yarn上的,因此我们需要首先弄明白hadoop yarn资源分配相关的参数,在YARN中,资源管理由ResourceManager和NodeManager共同完成,其中,ResourceManager中的调度器负责资源的分配,而NodeManager则负责资源的供给和隔离,将cpu、内存等包装称container,一个container代表最小计算资源。
1 属性配置 将Spark Application提交运行到YARN集群上,至关重要,企业中大多数都是运行在YANR 上,文档: http://spark.apache.org/docs/2.4.5/running-on-yarn.html#launching-spark-on-yarn 。 当Spark Application运行到YARN上时,在提交应用时指定master为yarn即可,同时需要告知 ...
2.1、配置 spark-default.conf,按需调整 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://myha01/user/spark/eventLogs spark.eventLog.compress true spark.history.fs.logDirectory hdfs://myha01/user/spark/eventLogs spark.yarn.historyServer.address ds075:18080 ...
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --executor-memory 2G --num-executors 5 --executor-cores 2 --driver-memory 2G test.py 运行成功的截图 pyspark 小节 spark on yarn 模式部署spark,spark集群不用启动,spark-submit任务提交后,由yarn负责资源调度。文章中如果存在,还望大家及时指正。
我们将要介绍Spark On Yarn详细配置过程,包括服务器分布以及Spark的部署全部过程。 一、服务器分布及相关说明 1、服务器角色 2、Hadoop(HDFS HA)总体架构 二、基础环境部署 1、JDK安装 http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/7u45-b18/jdk-7u45-linux-x64.tar.gz ...