而且作为一个比较好的spark 服务，适合那些想用spark 作为服务的公司，免于自己开发维护一套系统。 至于推荐的原因，可以有spark jobserver的特征窥见一斑： 1....异步和同步的 job API，其中同步 API 对低延时作业非常有效 9. 支持Standalone Spark和Mesos、yarn 10....这样可以提高对象在作业间的共享和重用 关于入口浪尖建议大家可以从Spark jobserver的bin目录下手，比如server_start.sh脚本，该脚本本身就是一个spark 任务提交脚本比较好的范例...$JOBSERVER_MEMORY --conf "spark.executor.extraJavaOptions=$LOGGING_OPTS" --driver-java-options "...阅读源码，坚持学习，坚持进步是比较枯燥的事情，这是因为有益的事情往往是比较枯燥的，消耗的事情往往是很轻松的。就看你如何选择了 更多spark，flink等大数据技巧欢迎关注浪尖知识星球。
CDH版本为5.15.0 在集群中进行Hive-On-Spark查询失败，并在HiveServer2日志中显示如下错误： ERROR : Failed to execute spark task, with...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。...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。...集群中没有足够的资源为Hive提交的Spark作业分配资源，同样也有可能是提交到Yarn队列作业过多导致无法分配到资源启动作业。...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
我们是如何为该job扩展Spark的？ 当然，为这么大的管道运行单个Spark job在第一次尝试时甚至在第10次尝试时都没正常运行。...虽然Spark旨在容忍机器重新启动，要解决的各种错误/问题才能让他足够去处理公共错误。...在 Spark 中每个阶段的最大允许的获取失败次数是硬编码的，因此，当达到最大数量时该作业将失败。我们做了一个改变，使它是可配置的，并且在这个用例中将其从 4 增长到 20，从而使作业更稳健。...Spark executor内存不足，因为sorter中存在导致指针数组无限增长的错误。我们通过在没有更多可用于指针数组增长的内存时强制将数据溢出到磁盘来解决该问题。...修复由于fetch失败导致的重复任务运行问题 （SPARK-14649）：Spark driver在发生fetch失败时重新提交已在运行的任务，从而导致性能不佳。
commonly-used languages: R, SQL, Python, Scala, Java 然而，会有一些额外的项目不是官方生态系统的一部分，而且在某些情况下已经（或正在成为）自己的能力或必须添加的创新...虽然现有存在替代方案，但它们是（很好的）事后解决方案。 Zepellin是从基础架构建立与Spark，Scala和相关技术的联系，而不依赖于Jupyter。...这是Github的描述：spark-jobserver提供了一个RESTful接口，用于提交和管理ApacheSpark作业，jar和作业内容。...RESTful接口允许从任何语言或环境提交作业，作业内容由Job Server处理。 5....Spark作业可以在Alluxio上运行而不进行任何更改，Alluxio可以显着提高性能。 Alluxio声称“百度使用Alluxio将数据分析性能提高了30倍”。
和非Kerberos环境下使用JAVA通过JDBC访问Hive和Impala《如何使用java代码通过JDBC连接Hive》和《如何使用java代码通过JDBC连接Impala》，本篇文章Fayson主要介绍如何在...注意: 0290-jdbc.properties配置文件中的参数要与官网一致，在代码中直接将properties转换为Map传入了spark.options(map)中。...通过CM查看作业是否提交成功 ? 作业执行成功 ? 查询出来的数据如下： ?...2.Spark2在访问Kerberos环境下的JDBC时需要指定Spark的Executor JVM运行环境参数使Executor加载jass-impala.conf和指定javax.security.auth.useSubjectCredsOnly...3.在提交Spark作业使用到的jaas-impala.conf和fayson.keytab文件需要在集群的所有节点存在，因为Spark的Executor是随机在集群的节点上运行。
当一个Label对应的导入作业成功后，不可再重复使用该Label提交导入作业。如果某Label对应的导入作业失败，则该Label可以被再使用。...Spark Load适用于初次迁移大数据量（可到TB级别）到StarRocks的场景，且源数据在Spark可访问的存储系统（如HDFS）中。...导入任务会被异步执行，用户在创建成功后，需要通过轮询的方式发送查看命令查看导入作业的状态。如果创建失败，则可以根据失败信息，判断是否需要再次创建。...注意事项 用户在向StarRocks导入数据时，一般会采用程序对接的方式。以下是导入数据时的一些注意事项： 选择合适的导入方式：根据数据量大小、导入频次、数据源所在位置选择导入方式。...过大的导出会导致更多的垃圾文件和更高的重试成本。 如果表数据量过大，建议按照分区导出。 在 Export 作业运行过程中，如果 FE 发生重启或切主，则 Export 作业会失败，需要用户重新提交。
本篇最后介绍如何在Kettle中提交Spark作业。...如果不选，MapReduce作业会自己执行，而Kettle在提交MapReduce作业后立即会执行下一个作业项。除非选中该项，否则Kettle的错误处理在这里将无法工作。...在本示例中，我们先为Kettle配置Spark，然后修改并执行Kettle安装包中自带的Spark PI作业例子，说明如何在Kettle中提交Spark作业。 1....spark on yarn启动spark-submit时出现java.lang.NoClassDefFoundError错误 spark.hadoop.yarn.timeline-service.enabled...Kettle支持在Hadoop中执行基于MapReduce的Kettle转换，还支持向Spark集群提交作业。这里演示的例子都是Pentaho官方提供示例。
Java API不兼容问题，解决这个问题方法有两个：一是升级CDH集群的JDK版本；二是指定Spark运行环境JDK版本。...本文章主要讲述如何通过Cloudera Manager来指定Spark1和Spark2的运行环境（包含JDK环境、Spark Local Dir等的配置）。...上述文章中还讲述了配置SPARK_LOCAL_DIRS目录，在使用yarn-client模式提交Spark作业时会在Driver所在服务的/tmp目录生成作业运行临时文件，由于/tmp目录空间有限可能会造成作业运行时无法创建临时文件从而导致作业运行失败...在使用yarn-cluster模式提交Spark作业时，会默认使用Yarn的yarn.nodemanager.local-dirs配置。...5.常见问题 ---- 1.在执行Spark作业的时候报错 Caused by: java.io.IOException: javax.security.sasl.SaslException: GSS
集群外的节点向集群提交Spark作业，文章中均采用Spark1来做为示例，本篇文章主要介绍如何是用Oozie API向Kerberos环境的CDH集群提交Spark2作业。...在指定HDFS上运行的jar或workflow的路径时需要带上HDFS的路径，否则默认会找到本地的目录 向Kerberos集群提交作业需要在程序中加载JAAS配置 Oozie-client提供了Kerberos...认证的AuthOozieClient API接口 由于Oozie默认不支持Spark2作业的提交，因此需要先在Oozie的共享库中安装Spark2的支持 在定义Spark2的workflow.xml时，...Kerberos环境的CDH集群提交Java作业》 《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业》 《如何使用Oozie API接口向Kerberos集群提交Java...程序》 Livy相关文章： 《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》 《如何通过Livy的RESTful API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》 《如何在Kerberos
在Spark作业运行时，会创建出来大量的对象，每一次将对象放入JVM时，首先将创建的对象都放入到eden区域和其中一个survivor区域中；当eden区域和一个survivor区域放满了以后，这个时候会触发...我们第二个JVM优化点是堆外内存和连接等待时长的调整；其实这两个参数主要是为了解决一些Spark作业运行时候出现的一些错误信息而进行调整的。下面我们来分别介绍一下这两个点。...所以拉取数据的时候，建立不了连接。然后超过默认60s以后，直接宣告失败。几次都拉取不到数据的话，可能会导致spark作业的崩溃。也可能会导致DAGScheduler，反复提交几次stage。...TaskScheduler，反复提交几次task。大大延长我们的spark作业的运行时间。...b) 解决方案： --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=300 在spark-submit脚本中添加如上参数，调节这个值比较大以后，
3.2、调节并行度 并行度就是指Spark作业中，每个Stage的task数量，就是Spark作业在各个阶段(Stage)的并行度(Spark作业中每个action触发一个job,每个job内的shuffle...(2)可以通过参数调节executor的堆外内存大小来解决上述问题 -- conf spark.yarn.executor.memeroryOverhed=2048 针对基于yarn的提交模式 在...Spark作业崩溃，也可能导致DAGSecheduler反复提交几次stage,taskScheduler反复提交task,大大延长了作业时长； 可以通过参数调节等待时长，从而避免文件拉取失败： -...，直接Fail; ②Yarn发现资源不足，后来的作业一直等待第一个作业运行完成后执行； (2)解决方案： ①在J2EE系统中限制Spark作业的提交个数；...client模式默认内存大小为128MB,但是cluster模式默认为82MB,可以在提交Spark作业时设置永久代内存大小： -- conf spark.driver.extraJavaOptions
Spark作业时难免会遇到由于Kerberos认证问题导致作业运行失败的时候，那我们需要针对Spark作业进行调试，通过一些Debug日志查看认证失败的原因。...本篇文章Fayson主要介绍如何为Spark的Driver和Executor的JVM启用Kerberos的Debug日志。...可以在Java的运行命令中增加参数“-D sun.security.krb5.debug=true”,在运行时启用该属性。...4 运行示例测试 1.在命令行向集群提交Spark作业，命令如下: spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn...Spark运行环境依赖于Java，因此在为Spark应用的Driver和Executor启用Kerberos的Debug日志时，只需要将Java通用属性sun.security.krb5.debug=true
这一章我们探索了Spark作业的运行过程，但是没把整个过程描绘出来，好，跟着我走吧，let you know！...下面讲一讲它所不为认知的一面，它和其它组件是如何交互的。...细心的读者如果看了第一章《spark-submit提交作业过程》的就知道，其实我已经讲过调度了，因为当时不知道这个app是啥。但是现在我们知道app是啥了。代码我不就贴了，总结一下吧。...基于这个原因，在共用SparkContext的情况下，比如Shark、JobServer什么的，任务调度器的作用才会明显。...（4）如果Stage的outputLocs为空，表示它的计算失败，重新提交Stage。 （5）找出下一个在等待并且没有父亲的Stage提交。
作业的方式有多种，前面Fayson介绍了Livy相关的文章主要描述如何在集群外节点通过RESTful API接口向CDH集群提交Spark作业以及《如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的...CDH集群提交Spark作业》，本篇文章主要介绍使用Oozie的API接口向Kerberos集群提交Spark作业。...Livy相关文章： 《Livy，基于Apache Spark的开源REST服务，加入Cloudera Labs》 《如何编译Livy并在非Kerberos环境的CDH集群中安装》 《如何通过Livy的RESTful...API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交作业》 《如何在Kerberos环境的CDH集群部署Livy》 《如何通过Livy的RESTful API接口向Kerberos环境的CDH集群提交作业...在指定HDFS上运行的jar或workflow的路径时需要带上HDFS的路径，否则默认会找到本地的目录 向Kerberos集群提交作业需要在程序中加载JAAS配置 Oozie-client提供了Kerberos
它提供了以下这些基本功能： 提交Scala、Python或是R代码片段到远端的Spark集群上执行； 提交Java、Scala、Python所编写的Spark作业到远端的Spark集群上执行； 提交批处理应用在集群中运行...当我们提交请求创建交互式会话时，我们需要指定会话的类型（“kind”），比如“spark”，Livy会根据我们所指定的类型来启动相应的REPL，当前Livy可支持spark、pyspark或是sparkr...使用编程API 在交互式会话模式中，Livy不仅可以接收用户提交的代码，而且还可以接收序列化的Spark作业。...为了解决这个问题Livy引入了Hadoop中的代理用户（proxy user）模式，代理用户模式广泛使用于多用户的环境，如HiveServer2。...失败恢复 由于Livy服务端是单点，所有的操作都需要通过Livy转发到Spark集群中，如何确保Livy服务端失效的时候已创建的所有会话不受影响，同时Livy服务端恢复过来后能够与已有的会话重新连接以继续使用
Spark的运行时是建立在批处理之上，因此后续加入的Spark Streaming也依赖于批处理，实现了微批处理。接收器把输入数据流分成短小批处理，并以类似Spark作业的方式处理微批处理。...容错性 流处理系统的容错性与生俱来的比批处理系统难实现。当批处理系统中出现错误时，我们只需要把失败的部分简单重启即可；但对于流处理系统，出现错误就很难恢复。...容错性这么难实现，那下面我们看看各大主流流处理框架是如何处理这一问题。 Apache Storm：Storm使用上游数据备份和消息确认的机制来保障消息在失败之后会重新处理。...消息的偏移量会被checkpoint到持久化存储中，并在失败时恢复。但是问题在于：从上次checkpoint中修复偏移量时并不知道上游消息已经被处理过，这就会造成重复。...在处理每个微批量数据时，Spark加载当前的状态信息，接着通过函数操作获得处理后的微批量数据结果并修改加载过的状态信息。 ? Samza实现状态管理是通过Kafka来处理的。
，而且不管 Minor GC 还是 Full GC 都会导致 JVM 的工作线程停止，因为 Scala 也是基于 JVM 的编程语言，所以运行 Spark 程序和运行 Java 程序在 JVM 中的内存分配情况是相同的...如何查看spark作业运行过程中的GC时间 ? 3....根据你选择的不同的持久化策略，如果内存不够时，可能数据就不会持久化，或者数据会写入磁盘 参数调优建议： 如果Spark作业中，有较多的RDD持久化操作，该参数的值可以适当提高一些，保证持久化的数据能够容纳在内存中...shuffle操作在进行聚合时，如果发现使用的内存超出了这个20%的限制，那么多余的数据就会溢写到磁盘文件中去，此时就会极大地降低性能 参数调优建议： 如果Spark作业中的RDD持久化操作较少，shuffle...GC 解决办法: --conf spark.core.connection.ack.wait.timeout=60 这个配置项必须是在提交Application的时候通过--conf来设置 (4)
CDH集群外配置非Kerberos环境的Gateway节点》、《如何在CDH集群外配置Kerberos环境的GateWay节点》和《如何在CDH集群外配置非Kerberos环境的Spark2和Kafka...客户端环境》，配置Gateway中并未提到Spark2和Kafka环境的配置，本篇文章Fayson主要介绍如何在CDH集群外配置Spark2和Kafka的客户端环境。...2.执行Spark2-shell命令 ? spark2-shell命令执行成功，通过CM查看Yarn作业 ? 在未执行kinit操作时执行spark2-shell命令提示认证失败错误，如下图： ?...3.使用spark2-submit命令向集群提交一个spark作业 spark2-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master...2.在使用Spark2-submit提交Spark作业时遇到“Exception running/etc/hadoop/conf.cloudera.yarn/topology.py”异常，由于前面的文章
下面详细阐述上图中 Flink 作业是如何提交部署的。...对于用户主类所在的 jar（即环境变量FLINK_USER_JAR），只需要在 Job Pod 的 Container 中下载，如果同样下载到当前目录，那么它也会被附加到classpath中，在提交的时候可能会出现如下类加载链接错误...，这是因为 Java 启动的时候加载了一遍，在执行用户main函数的时候 Flink 又会去加载一遍，所以我们将主 jar 包下载到一个专门固定目录，例如/opt/workspace/main/，那么提交时通过...等）默认都是放到 /tmp 目录下，这就会导致作业即使失败也会残留一些垃圾到母机上，长此以往，/tmp 目录势必会被撑爆，所以我们在启动 Java 进程时设置参数 -Djava.io[3].tmpdir...=/opt/workspace/tmp，将 Java 的默认临时目录改到容器内的路径，这样作业失败，容器销毁不至于残留垃圾。
本文目录： 1、简单描述Spark的特点，其与Hadoop的区别 2、hadoop和spark的相同点和不同点 3、Spark的部署方式 4、Spark的作业提交参数 5、简述Spark的作业提交流程...和coalesce的关系与区别 10、Spark中的广播变量与累加器 11、Spark中宽窄依赖、Shuffle、DAG的关系 12、Spark主备切换机制 13、Spark 如何保证宕机迅速恢复 14...在yarn或者standalone下使用 5、简述Spark的作业提交流程 Spark的作业提交流程根据部署模式不同，其提交流程也不相同。...目前企业中最常用的部署模式为Yarn，主要描述Spark在采用Yarn的情况下的作业提交流程。Spark程序在YARN中运行有两种模式，一种是Cluster模式、一种是Client模式。...解决方案：1、考虑将该对象转化成Executor端加载. 例如调用sc.textFile/sc.hadoopFile等。
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