随笔分类 - Spark
摘要:对于长时间运行的Spark Streaming作业,一旦提交到YARN群集便需要永久运行,直到有意停止。任何中断都会引起严重的处理延迟,并可能导致数据丢失或重复。YARN和Apache Spark都不是为了执行长时间运行的服务而设计的。但是,它们已经成功地满足了近实时数据处理作业的常驻需求。成功并不
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摘要:Hadoop YARN同时支持内存和CPU两种资源的调度,本文介绍如何配置YARN对内存和CPU的使用。 YARN作为一个资源调度器,应该考虑到集群里面每一台机子的计算资源,然后根据application申请的资源进行分配Container。Container是YARN里面资源分配的基本单位,具有一
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摘要:本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”。 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式
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摘要:以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考Spark Configuration。 Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的 conf/spark-env.sh脚本设
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