或者输入spark-shell 如果遇到报错:Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/spark/launcher/Main 是因为项目缺少slf4j-api.jar和slf4j-log4j12.jar这两个jar包导致的错误 在spark-env.sh文件中添加: export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(${HADOOP_HOME}/bin/hadoop classpath) 1. 如果...
1. 安装启动Hadoop(需要使用HDFS和YARN,已经ok) 此步如果不会的话,可以参考博主以往博文一文教你快速了解伪分布式集群搭建(超详细!)只需查看如何配置HDFS即可 2. 安装单机版Spark(不需要集群) 1. 把安装包上传到/opt/software/下 2. 解压文件到/opt/module/目录下 代码语言:javascript 复制 [bigdata@hadoop00...
1)yarn-client:AM(driver)在本地启动并提交作业,更适合交互、调试的方便 2)yarn-cluster:AM(driver)在某一个NM启动并提交作业 # ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-cluster lib/sparkexamples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10 AM:用来管理任务 RM:用来做资源分配 1. ...
根据实际运行情况,调整spark-defaults.conf中的参数,如spark.executor.memory、spark.executor.cores等。 根据YARN集群的资源情况,调整YARN的配置参数,如yarn.nodemanager.resource.memory-mb、yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores等。 通过以上步骤,你应该能够成功配置Spark以在YARN模式上运行,并顺利提交和运行Spark作业。
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 ...
他们所在的目录参考YARN配置(yarn.nodemanager.remote-app-log-dir和yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix)。 日志也可以通过Spark Web UI中的Executors 标签页查看。你需要运行spark 历史服务器和MapReduce历史服务器,并在yarn-site.xml正确配置yarn.log.server.url。
1、Spark on Yarn配置 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 ...
在使用Spark提交任务到YARN时,可以通过设置一些资源参数来配置应用程序所需的资源。以下是一些常用的资源参数: Driver Memory:指定Driver进程所需的内存大小。可以使用参数来设置,默认值为1g。--driver-memory Executor Memory:指定每个Executor进程所需的内存大小。可以使用参数来设置,默认值为1g。--executor-memory ...
工作期间,我提交spark任务到yarn上,发现指定的资源(使用内存大小。使用core的个数)总是与yarn的UI页面显示的资源使用量不一致,写本文说明一下这个问题,以及介绍一下spark on yarn的资源配置。 以下是我的yarn集群各节点的物理资源: 总共6个节点,每个节点的物理内存为16G、物理core个数为4个,考虑到要给其他应用或者...