了解客户端和群集模式 Spark作业可以在YARN上以两种模式运行：集群模式和客户端模式。了解两种模式之间的差异对于选择适当的内存分配配置以及按预期提交作业非常重要。...如果您的设置较低，请使用您的配置调整样本。 在群集模式配置Spark驱动程序内存分配 在群集模式下，Spark驱动程序在YARN Application Master中运行。...注意从命令行给出的值将覆盖已设置的值spark-defaults.conf。 在客户端模式配置Spark应用程序主内存分配 在客户端模式下，Spark驱动程序不会在群集上运行，因此上述配置将不起作用。...Spark提供了一个历史记录服务器，它从HDFS收集应用程序日志并将其显示在持久Web UI中。...运行历史记录服务器： $SPARK_HOME/sbin/start-history-server.sh 重复上一节中的步骤以启动作业，spark-submit这将在HDFS中生成一些日志： 通过在Web
关键词：Spark 面试题 书接：2021年最新从零到大数据专家的学习路径(建议收藏) 订正： 第37题题目应为：说说Spark的WAL（预写日志）机制？...如果Spark Streaming停掉了，如何保证Kafka的重新运作是合理的呢 首先要说一下 Spark 的快速故障恢复机制，在节点出现故障的勤快下，传统流处理系统会在其他节点上重启失败的连续算子，并可能冲洗能运行先前数据流处理操作获取部分丢失数据...最后当所有任务运行时候，由 Driver 处理结果并回收资源。 54. 解释一下Stage 每个作业会因为 RDD 之间的依赖关系拆分成多组任务集合，称为调度阶段，也叫做任务集。...说说DStreamGraph Spark Streaming 中作业生成与 Spark 核心类似，对 DStream 进行的各种操作让它们之间的操作会被记录到名为 DStream 使用输出操作时，这些依赖关系以及它们之间的操作会被记录到明伟...未完成作业的重新形成: 由于失败而没有处理完成的批处理，将使用恢复的元数据再次产生 RDD 和对应的作业 读取保存在日志中的块数据: 在这些作业执行的时候，块数据直接从预写日志中读出，这将恢复在日志中可靠地保存所有必要的数据
如果Spark Streaming停掉了，如何保证Kafka的重新运作是合理的呢 首先要说一下 Spark 的快速故障恢复机制，在节点出现故障的勤快下，传统流处理系统会在其他节点上重启失败的连续算子，并可能冲洗能运行先前数据流处理操作获取部分丢失数据...最后当所有任务运行时候，由 Driver 处理结果并回收资源。 54. 解释一下Stage 每个作业会因为 RDD 之间的依赖关系拆分成多组任务集合，称为调度阶段，也叫做任务集。...描述一下Master异常的情况 Master 出现异常的时候，会有几种情况，而在独立运行模式 Standalone 中，Spark 支持几种策略，来让 Standby Master 来接管集群。...说说DStreamGraph Spark Streaming 中作业生成与 Spark 核心类似，对 DStream 进行的各种操作让它们之间的操作会被记录到名为 DStream 使用输出操作时，这些依赖关系以及它们之间的操作会被记录到明伟...未完成作业的重新形成: 由于失败而没有处理完成的批处理，将使用恢复的元数据再次产生 RDD 和对应的作业 读取保存在日志中的块数据: 在这些作业执行的时候，块数据直接从预写日志中读出，这将恢复在日志中可靠地保存所有必要的数据
比如当我们运行一个spark-shell时，就创建了一个driver 程序 。 Executor可以有多个，其职责是运行给定的Spark 作业中的单个任务。...Executor 在Spark 应用开始的时候被启动一次，一般会在应用的整个生命周期都运行。Executor 有两个任务。一个是运行构成应用的任务并返回结果到driver。...4.2 本地模式 前面2章的内容，Spark都是以本地模式运行。 在本地模式下，Spark应用程序以多线程形式直接在本地运行，方便程序调试。...，可以看到输出信息master = local[*]，表示spark-shell是在本地模式下运行，默认启动和CPU数相同的个executor。...（3）Client模式 在Spark on YARN/Mesos模式中，根据Spark Application的Driver是否在集群中运行，Spark on YARN/Mesos运行模式又可以分为
用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。具有可靠、高效、可伸缩的特点。 Hadoop的核心是HDFS、YARN和Mapreduce。...yarn是下一代 Hadoop 计算平台，yarn是一个通用的运行时框架，用户可以编写自己的计算框架，在该运行环境中运行。 11....和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍。...Flink vs Spark Spark中，RDD在运行时是表现为Java Object，而Flink主要表现为logical plan。...活跃的流式数据在web网站应用中非常常见，这些数据包括网站的pv、用户访问了什么内容，搜索了什么内容等。这些数据通常以日志的形式记录下来，然后每隔一段时间进行一次统计处理。
Cloudera Manager具有对YARN Docker容器的原生支持，该支持在文档 中有详细介绍。为了帮助您进行故障排除，我们准备了一个详细页面 ，其中讨论了常见的配置和运行时错误。...另一个示例是在YARN上运行ML训练工作负载时（例如Tensorflow / PyTorch），它不再需要在物理节点中安装诸如Python虚拟环境，各种Python程序包之类的依赖项，或诸如Tensorflow...滚动日志聚合 在基本日志聚合之上，此版本现在支持滚动日志聚合。 此功能负责按设置的时间间隔聚合日志。该时间以秒为单位，可由用户配置。滚动日志聚合主要用于运行时间较长的应用程序，例如Spark流作业。...作业历史记录服务器和yarn logs命令仍然可以读取Hadoop归档中的聚合日志。...谈到用户界面，YARN Web UIv2默认情况下也集成到Cloudera Manager中。 我们还讨论了用户可以利用的一些日志记录改进。
2 原因分析 当Hive服务将Spark应用程序提交到集群时，在Hive Client会记录提交应用程序的等待时间，通过等待时长确定Spark作业是否在集群上运行。...当Spark ApplicationMaster被分配了Yarn Container并且正在节点上运行时，则Hive认为Spark应用程序是成功运行的。...3 问题说明 1.可以通过调整Hive On Spark超时值，通过设置更长的超时时间，允许Hive等待更长的时间以确保在集群上运行Spark作业，在执行查询前设置如下参数 set hive.spark.client.server.connect.timeout...要验证配置是否生效，可以通过查看HiveServer2日志中查询失败异常日志确定： ? 2.检查Yarn队列状态，以确保集群有足够的资源来运行Spark作业。...2.Hive在将Spark作业提交到集群是，默认会记录提交作业的等待时间，如果超过设置的hive.spark.client.server.connect.timeout的等待时间则会认为Spark作业启动失败
、容错的、多租户的Spark作业，因此，多个 用户可以并发的、可靠的与Spark集群进 行交互使 用交互式Python和Scala Livy可以使 用Scala或者Python语 言，因此客户端可以通过远程与...Spark集群进 行通讯，此外，批处理作业可以在Scala、java、python中完成 不需要修改代码 对现在程序的代码修改不需要修改Livy，只需要在Maven构建Livy，在Spark集群中部署配置就可以.../bin/livy-server Livy默认情况下使 用SPARK_HOME的配置，建议将Spark以YARN集群模式的 方式提交应 用程序，这样可以确保 用户会话在YARN集群模式中合适的分配资源，...LIVY_CONF_DIR 在启动Livy时，可以通过设置环境变量来提供备 用配置 目录。Livy使 用的配置 文件是： livy.conf：包含服务器配置。...log4j.properties：Livy 日志记录的配置。定义 日志级别以及写 入 日志消息的位置。默认配置模板将打印 日志消息到stderr。
，提前结束或晚点结束的任务 基线耗时异常 相对于历史正常运行时长，运行时间过长或过短的任务 运行耗时长 运行时间超过2小时的任务 报错分析 sql失败 因sql执行问题而导致失败的任务 shuffle...罗盘记录和诊断分析了每次失败的原因，不仅可以为用户快速定位问题，还可以在故障回溯时找到根因。对于长期失败的任务，需要通知用户整改或清理，避免造成资源浪费。 2....（三）Spark 引擎层异常诊断 对于 Spark 任务，常见的问题可以归为三类：一类是运行时报错，另一类是运行时效率，最后一类是资源使用率问题。 1....具体模块流程阶段： （1）数据采集阶段：从调度系统将用户、DAG、作业、执行记录等工作流元数据同步至诊断系统；定时同步 Yarn ResourceManager、Spark HistoryServer...App 元数据至诊断系统，标志作业运行指标存储路径，为后续数据处理阶段作基础； （2）数据关联&模型标准化阶段：将分步采集的工作流执行记录、Spark App、Yarn App、集群运行环境配置等数据通过
否则，Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件，并使该作业失败。通常，默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取，以保留长达5（10 * 0.5）个小时的数据。...如果以繁进行摄取，或者为查询提供更多运行时间，可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。 2....通常情况下，当有少量的迟到数据落入旧分区时，这可能特别有用，在这种情况下，你可能想压缩最后的N个分区，同时等待较旧的分区积累足够的日志。...如果使用的是 DeltaStreamer，则可以在连续模式下运行压缩，在该模式下，会在单个spark任务内同时进行摄取和压缩。 4....为保持parquet文件读取性能的优势，我们将 HoodieROTablePathFilter设置为路径过滤器，并在Spark 的Hadoop Configuration中指定，确保始终选择Hudi相关文件的文件夹
2.4 键-值数据模型 在写方面，Hudi表被建模为键值对数据集，其中每条记录都有一个唯一的记录键。此外，一个记录键还可以包括分区路径，在该路径下，可以对记录进行分区和存储。...在较高的层次上，用于写Hudi表的组件使用了一种受支持的方式嵌入到Apache Spark作业中，它会在支持DFS的存储上生成代表Hudi表的一组文件。...2）非全局索引：与全局索引不同，非全局索引依赖分区路径(partitionPath),对于给定的记录键，它只会在给定分区路径下查找该记录。...Hudi DeltaStreamer之类的工具支持边界的连续模式，其中的压缩和写入操作就是以这种方式在单个Spark运行时集群中进行的。...2）在writer中使用一个时间轴缓存，这样只要Spark集群不每次都重启，后续的写操作就不需要列出DFS目录来获取指定分区路径下的文件片列表。
在Spark中，支持4种运行模式： Local：开发调试时使用 Standalone：如果一个集群是Standalone的话，那么就需要在多台机器上同时部署Spark环境 YARN：在生产环境上使用该模式...，统一使用YARN进行整个集群作业(MR、Spark)的资源调度 Mesos：目前使用较少 不管使用哪种模式，Spark应用程序的代码是一模一样的，只需要在提交的时候通过--master参数来指定我们的运行模式即可...---- Client Driver运行在Client端(提交Spark作业的机器) Client会和请求到的Container进行通信来完成作业的调度和执行，Client是不能退出的 日志信息会在控制台输出...：便于我们测试 ---- Cluster Driver运行在ApplicationMaster中 Client只要提交完作业之后就可以关掉，因为作业已经在YARN上运行了 日志是在终端看不到的，因为日志是在...-2.1.0.jar \ 4 此处的yarn就是我们的yarn client模式 如果是yarn cluster模式的话，设置为yarn-cluster Exception in thread "main
ERROR级别的日志，当作业出现异常或卡住时无法查看作业运行详细日志及异常堆栈信息，不能根据日志的上下文正确的定位问题。...在Cloudera Data Science Workbench中允许基于每个Project配置较低级别的Spark运行日志记录，Spark2使用的是Apache Log4j，可以通过log4j.properties...前置条件 1.CDH集群正常运行 2.CDSW集群已部署则正常运行 2.PySpark工程配置及验证 1.登录CDSW，创建一个测试的工程pyspark_gridsearch ?...4.启动Session测试日志文件是否生效 ? 4.总结 1.在CDSW中运行Spark作业默认只输出ERROR级别的异常日志，对于开发Debug定位问题时缺少日志上下文。...2.Spark2使用的是Apache Log4j，我们可以通过在Project根目录添加log4j.properties配置文件，来定义Spark作业日志输出级别。
如果多个SparkContexts在同一台主机上运行，则它们将以4040（4041，4042等）开始绑定到连续的端口。请注意，默认情况下，这些信息只会在程序运行期间可以查看。...当使用文件系统提供程序类（请参见下面的spark.history.provider）时，基本日志记录目录必须在spark.history.fs.logDirectory配置选项中提供，并且应包含每个表示应用程序事件日志的子目录...必须将Spark作业本身配置为记录事件，并将其记录到相同的共享可写目录。...更新之间的时间由更改文件的检查间隔（spark.history.fs.update.interval）定义。在较大的集群上，更新间隔可能设置为较大的值。...三，高级监控 可以使用多个外部工具来帮助描述Spark作业的性能： 1，集群的监控工具，如Ganglia，可以提供整体集群利用率和资源瓶颈的分析数据和视图。
例如，如果没有动态缩放，应用程序会在繁忙时间外浪费资源；即使有了动态缩放，运行一个连续计算的任务可能比运行定期批处理作业更昂贵。...这种模式下，只有包含event time的选择、连接和聚合是被允许的（这种情况下，引擎只有在watermark过期时才会输出该值）。...在这种模式下，epoch通常设置为几百毫秒到几秒，每个epoch作为一个传统Spark任务由一系列独立的task组成DAG。...这种模式的主要缺点是延迟时间长，因为在Spark中启动任务DAG是有开销的。然而，几秒的延迟在运行多步计算的大型集群上是可以实现的。...这种模式的延迟较低，单操作灵活度较低（对在运行时重新调整作业的支持有限）。 这种执行模式的关键是选择声明性的API，不绑定到Structured Streaming的执行策略。
这样，所有的数据要不从日志中恢复，要不由数据源重发，实现了零丢失。 Master节点失效 Spark Master的容错分为两种情况：Standalone集群模式和单点模式。...Standalone集群模式下的Master容错是通过ZooKeeper来完成的，即有多个Master，一个角色是Active，其他的角色是Standby。...bin/spark-shell 在ZooKeeper模式下，恢复期间新任务无法提交，已经运行的任务不受影响。...此外，Spark Master还支持一种更简单的单点模式下的错误恢复，即当Master进程异常时，重启Master进程并从错误中恢复。...Driver异常退出时，一般要使用检查点重启Driver，重新构造上下文并重启接收器。第一步，恢复检查点记录的元数据块。第二步，未完成作业的重新形成。
最近在研究Spark源码，顺便记录一下，供大家学习参考，如有错误，请批评指正。好，废话不多说，这一篇先来讲讲Spark作业提交流程的整体架构。...Yarn-cluster模式 1.Spark提交作业到Yarn集群，向ResourceManager请求启动ApplicationMaster； 2.ResourceManager分配一个Container...资源，以运行Spark作业； 4.ResourceManager接收到来自ApplicationMaster的请求以后，开始一批Container资源用于启动executor； 5.当executor...使用场景：Yarn-client模式主要用于测试环境，因为使用该模式提交作业的时候，可以在客户端实时观察作业运行产生的日志及作业的运行状况；Yarn-cluster模式用于实际生产环境，因为其运行的作业所产生的日志是在远程的节点上...总结：以上简单介绍了三种Spark作业的提交方式；上述的三种模式中的每个组件的内部工作原理会在后续的文章一一解答，包括Master资源分配算法，DAGScheduler的stage划分算法，TaskScheduler
Map task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map()函数并执行，将输出结果写入到本地磁盘（如果为map—only作业，则直接写入HDFS）。...Yarn是下一代 Hadoop 计算平台，yarn是一个通用的运行时框架，用户可以编写自己的计算框架，在该运行环境中运行。 用于自己编写的框架作为客户端的一个lib，在运用提交作业时打包即可。...和Hadoop相比，Spark可以让你的程序在内存中运行时速度提升100倍，或者在磁盘上运行时速度提升10倍 Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群...在YARN模式中为资源管理器 Worker节点：从节点，负责控制计算节点，启动Executor或者Driver。...它将数据从产生、传输、处理并最终写入目标的路径的过程抽象为数据流，在具体的数据流中，数据源支持在Flume中定制数据发送方，从而支持收集各种不同协议数据。
client：切分文件，访问HDFS时，首先与NameNode交互，获取目标文件的位置信息，然后与DataNode交互，读写数据 NameNode：master节点，每个HDFS集群只有一个，管理HDFS...Map task：解析每条数据记录，传递给用户编写的map()函数并执行，将输出结果写入到本地磁盘（如果为map—only作业，则直接写入HDFS）。...Cluster Manager：在standalone模式中即为Master主节点，控制整个集群，监控worker。...Flink VS Spark Spark中，RDD在运行时是表现为Java Object，而Flink主要表现为logical plan。...6、Zookeeper（分布式协作服务） 解决分布式环境下的数据管理问题：统一命名，状态同步，集群管理，配置同步等。
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