首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在spark作业中获取gcloud dataproc创建标志?

在Spark作业中获取GCloud Dataproc创建标志可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,确保你已经在GCloud Dataproc上创建了一个Spark作业。
  2. 在Spark作业中,你可以使用spark.conf.get("spark.app.id")来获取Spark应用程序的ID。这个ID是在作业启动时由Spark集群分配的唯一标识符。
  3. 接下来,你可以使用GCloud Dataproc的命令行工具或API来查询作业的状态。例如,你可以使用gcloud dataproc jobs describe命令来获取作业的详细信息。
  4. 在作业的详细信息中,你可以查找status.state字段来获取作业的状态。如果状态为DONE,则表示作业已完成。
  5. 如果你想获取作业的创建标志,你可以查找status.driverOutputResourceUri字段。这个字段包含了作业的输出资源URI,你可以通过访问这个URI来获取作业的输出结果。

总结起来,获取GCloud Dataproc创建标志的步骤如下:

  1. 使用spark.conf.get("spark.app.id")获取Spark应用程序的ID。
  2. 使用GCloud Dataproc的命令行工具或API查询作业的状态,例如使用gcloud dataproc jobs describe命令。
  3. 在作业的详细信息中查找status.state字段来获取作业的状态。
  4. 如果作业状态为DONE,则表示作业已完成。
  5. 如果你需要获取作业的创建标志,可以查找status.driverOutputResourceUri字段。

请注意,以上步骤是基于GCloud Dataproc的特定实现,如果你使用其他云计算平台或工具,可能会有不同的方法来获取作业的创建标志。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

基于Apache Hudi在Google云平台构建数据湖

多年来数据以多种方式存储在计算机,包括数据库、blob存储和其他方法,为了进行有效的业务分析,必须对现代应用程序创建的数据进行处理和分析,并且产生的数据量非常巨大!...为了处理现代应用程序产生的数据,大数据的应用是非常必要的,考虑到这一点,本博客旨在提供一个关于如何创建数据湖的小教程,该数据湖从应用程序的数据库读取任何更改并将其写入数据湖的相关位置,我们将为此使用的工具如下...在 Google Dataproc 实例,预装了 Spark 和所有必需的库。...创建实例后,我们可以在其中运行以下 Spark 作业来完成我们的管道: spark-submit \ --packages org.apache.hudi:hudi-spark3.1.2-bundle...作业,该作业从我们之前推送到的 Kafka 获取数据并将其写入 Google Cloud Storage Bucket。

1.7K10

2019年,Hadoop到底是怎么了?

这样,从可操作源系统获取没有经过分析或 ETL 加载的数据就变得直接和简单。事实上,AWS EMR 支持使用 Sqoop 将数据加载到 S3。...Java、Scala、Python 和 R 可以使用 Spark,从而为有 SME 的组织提供多种流行语言的支持。...而且,Spark 框架从 Hadoop 剥离后,可以用在AWS EMR、Google Cloud Dataproc和 Azure HDInsights上,开发者可以直接把现有的 Spark 应用程序直接迁移到完全托管服务的云上...TEZ 的变更有时是用户会接触到的,0.9.0版本上的新 TEZ 界面,但大多数还是内部修改,以获取比旧版本更好的性能和可扩展性。它最大的优势在于提供针对 M/R 作业的附加性能和监控能力。...我们也可以将现有的 Hadoop 负载迁移到云, EMR 或 Dataproc,利用云的可扩展性和成本优势,来开发可在不同云服务上进行移植的软件。

1.9K10

Flink与Spark读写parquet文件全解析

与基于行的文件( CSV 或 TSV 文件)相比,Apache Parquet 旨在实现高效且高性能的平面列式数据存储格式。...Apache Parquet 最适用于交互式和无服务器技术, AWS Athena、Amazon Redshift Spectrum、Google BigQuery 和 Google Dataproc...本文使用spark版本为3.0.3,运行如下命令进入本地模式: bin/spark-shell 数据写入 首先通过Seq创建DataFrame,列名为“firstname”, “middlename”,...bin/start-cluster.sh 执行如下命令进入Flink SQL Client bin/sql-client.sh 读取spark写入的parquet文件 在上一节,我们通过spark写入了...people数据到parquet文件,现在我们在flink创建table读取刚刚我们在spark写入的parquet文件数据 create table people ( firstname string

5.8K74

GCP 上的人工智能实用指南:第三、四部分

在下一节,我们将研究如何在 GCP 上监视 TensorFlow 模型作业。 监控您的 TensorFlow 训练模型作业 模型训练工作所需的时间与训练数据量和训练模型的复杂度成比例。...GCP 控制台提供了用于列出训练作业的用户界面。 gcloud CLI 和自定义 Python 代码可用于获取训练作业的状态。...您所见,模型创建用户界面与用户熟悉的 GCP 上的其他服务一致。...beta 部分用于自定义预测例程,删除--frame标志,并设置--package-uris和--prediction-class标志,如下所示: gcloud components install...使用gcloud方法时,可以使用--service-account标志,如以下代码示例所示: gcloud components install beta gcloud beta ai-platform

6.6K10

什么是 Apache Spark?大数据分析平台如是说

如果你追求一个有管理的解决方案,那么可以发现 Apache Spark 已作为 Amazon EMR、Google Cloud Dataproc, 和 Microsoft Azure HDInsight...Spark 的内存内数据引擎意味着在某些情况下,它执行任务的速度比 MapReduce 快一百倍,特别是与需要将状态写回到磁盘之间的多级作业相比时更是如此。...即使 Apache Spark作业数据不能完全包含在内存,它往往比 MapReduce 的速度快10倍左右。 第二个优势是对开发人员友好的 Spark API 。...RDD 可以通过简单的文本文件、SQL 数据库、NoSQL 存储( Cassandra 和 MongoDB )、Amazon S3 存储桶等等创建。...Spark MLlib 包含一个框架用来创建机器学习管道和在任何结构化数据集上进行特征提取、选择、变换。

1.3K60

什么是 Apache Spark?大数据分析平台详解

如果你追求一个有管理的解决方案,那么可以发现 Apache Spark 已作为 Amazon EMR、Google Cloud Dataproc, 和 Microsoft Azure HDInsight...Spark 的内存内数据引擎意味着在某些情况下,它执行任务的速度比 MapReduce 快一百倍,特别是与需要将状态写回到磁盘之间的多级作业相比时更是如此。...即使 Apache Spark作业数据不能完全包含在内存,它往往比 MapReduce 的速度快10倍左右。 第二个优势是对开发人员友好的 Spark API 。...RDD 可以通过简单的文本文件、SQL 数据库、NoSQL 存储( Cassandra 和 MongoDB )、Amazon S3 存储桶等等创建。...Spark MLlib 包含一个框架用来创建机器学习管道和在任何结构化数据集上进行特征提取、选择、变换。

1.5K60

大数据分析平台 Apache Spark详解

如果你追求一个有管理的解决方案,那么可以发现 Apache Spark 已作为 Amazon EMR、Google Cloud Dataproc, 和 Microsoft Azure HDInsight...Spark 的内存内数据引擎意味着在某些情况下,它执行任务的速度比 MapReduce 快一百倍,特别是与需要将状态写回到磁盘之间的多级作业相比时更是如此。...即使 Apache Spark作业数据不能完全包含在内存,它往往比 MapReduce 的速度快10倍左右。 第二个优势是对开发人员友好的 Spark API 。...RDD 可以通过简单的文本文件、SQL 数据库、NoSQL 存储( Cassandra 和 MongoDB )、Amazon S3 存储桶等等创建。...Spark MLlib 包含一个框架用来创建机器学习管道和在任何结构化数据集上进行特征提取、选择、变换。

2.8K00

什么是 Apache Spark?大数据分析平台详解

如果你追求一个有管理的解决方案,那么可以发现 Apache Spark 已作为 Amazon EMR、Google Cloud Dataproc, 和 Microsoft Azure HDInsight...Spark 的内存内数据引擎意味着在某些情况下,它执行任务的速度比 MapReduce 快一百倍,特别是与需要将状态写回到磁盘之间的多级作业相比时更是如此。...即使 Apache Spark作业数据不能完全包含在内存,它往往比 MapReduce 的速度快10倍左右。 第二个优势是对开发人员友好的 Spark API 。...RDD 可以通过简单的文本文件、SQL 数据库、NoSQL 存储( Cassandra 和 MongoDB )、Amazon S3 存储桶等等创建。...Spark MLlib 包含一个框架用来创建机器学习管道和在任何结构化数据集上进行特征提取、选择、变换。

1.2K30

Hadoop,凉了?那还需要它吗?

这样,从可操作源系统获取没有经过分析或 ETL 加载的数据就变得直接和简单。事实上,AWS EMR 支持使用 Sqoop 将数据加载到 S3。...Java、Scala、Python 和 R 可以使用 Spark,从而为有 SME 的组织提供多种流行语言的支持。...而且,Spark 框架从 Hadoop 剥离后,可以用在AWS EMR、Google Cloud Dataproc和 Azure HDInsights上,开发者可以直接把现有的 Spark 应用程序直接迁移到完全托管服务的云上...TEZ 的变更有时是用户会接触到的,0.9.0版本上的新 TEZ 界面,但大多数还是内部修改,以获取比旧版本更好的性能和可扩展性。它最大的优势在于提供针对 M/R 作业的附加性能和监控能力。...我们也可以将现有的 Hadoop 负载迁移到云, EMR 或 Dataproc,利用云的可扩展性和成本优势,来开发可在不同云服务上进行移植的软件。

2.9K20

如何使用Oozie API接口向非Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业

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,本篇文章我们借助于oozie-client的API接口向非...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...] 可以看到作业已运行成功,到此已完成了通过OozieAPI接口创建workflow并运行的示例演示。

1.4K70

谷歌发布 Hive-BigQuery 开源连接器,加强跨平台数据集成能力

所有的计算操作(聚合和连接)仍然由 Hive 的执行引擎处理,连接器则管理所有与 BigQuery 数据层的交互,而不管底层数据是存储在 BigQuery 本地存储,还是通过 BigLake 连接存储在云存储桶...该连接器支持使用 MapReduce 和 Tez 执行引擎进行查询,在 Hive 创建和删除 BigQuery 表,以及将 BigQuery 和 BigLake 表与 Hive 表进行连接。...,而 Apache Spark SQL connector for BigQuery 则实现了 Spark SQL Data Source API,将 BigQuery 表读取到 Spark 的数据帧...Hive-BigQuery 连接器支持 Dataproc 2.0 和 2.1。谷歌还大概介绍了有关分区的一些限制。...感兴趣的读者,可以从 GitHub 上获取该连接器。

24220

仅需60秒,使用k3s创建一个多节点K8S集群!

,该脚本可以在Google Cloud上创建虚拟机,部署一个4节点的Kubernetes集群(1个主节点和3个worker节点),下载kubectl配置,并将其加载到我的系统,而完成这一切仅需60秒!...30秒部署K8S集群 我们应该如何在30秒内部署一个Kubernetes集群呢?答案是使用k3s!...为了完成这一操作,我们准备了一个Bash脚本: GCloud命令以部署虚拟机 在主节点下载并执行k3s安装程序 获取由k3s生成的token,它可用于给集群添加节点 在worker节点上下载并执行k3s...因此,我们可以通过GCloud命令获取IP地址,然后安装k3s时,将其作为参数的值传递。如果k3s部署在所有节点上,并且worker节点已在master节点上正确注册,那么集群就已经准备就绪。...正如你所见,这个解决方案没有什么特别之处,只有几个GCloud和curl命令粘贴在一个bash脚本。但这可以很快完成工作。 [在这里插入图片描述] 下一步是?

2.5K30

如何使用Oozie API接口向Kerberos环境的CDH集群提交Spark作业

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...] 可以看到作业已运行成功,到此已完成了通过OozieAPI接口创建workflow并运行的示例演示。

1.9K70

Running Solr on Kubernetes

就最佳实践和设计模式而言,Kubernetes提供了一种通用语言来声明如何在生产环境安装,配置和维护分布式应用程序。...Prerequisites 先决条件 在本节,我们将介绍如何使用Kubernetes进行设置以及如何在GKE启动您的第一个集群。...StatefulSet控制器将删除并重新创建StatefulSet的每个Pod。它将以Pod终止(从最大序数到最小序数)的顺序进行更新每个Pod。...首先,我们需要大数据的索引,因此我们选择使用在Dataproc运行的Spark和Lucidworks提供的spark-solr库。...以下Scala脚本从存储在Google Cloud Storage(GCS)Spark索引导出750万个文档: 该脚本允许我们根据需要使用Spark将其扩展到尽可能多的并发索引核心,因此我们可以测试存储在

6.1K00

没有三年实战经验,我是如何在谷歌云专业数据工程师认证通关的

那么,如何在简历上证明「我学过」呢?当然是考证啦!所谓「证多不压身」。...本文将列出读者想知道的一些事,以及我为获取Google Cloud专业数据工程师认证所采取的行动步骤。 为什么要进行Google Cloud专业数据工程师认证? 数据无处不在。...展示你在Google Cloud平台上设计和构建数据处理系统以及创建机器学习模型的能力。...(例如cos(X) 或 X²+Y²) • 必须了解Dataflow、Dataproc、Datastore、Bigtable、BigQuery、Pub/Sub之间的区别,以及如何使用它们 • 考试的两个案例研究与实践的案例完全相同...的打油诗:「Dataproc the croc and Hadoop the elephant plan to Spark a fire and cook a Hive of Pigs」 • 「Dataflow

3.9K50

一文读懂Apache Spark

在企业,这通常意味着在Hadoop YARN 上运行(这是Cloudera和Hortonworks发行版运行Spark作业的方式),但是Apache Spark也可以运行在Apache Mesos上,...如果你使用托管解决方案,那么Apache Spark可以在Amazon EMR、谷歌Cloud Dataproc和Microsoft Azure HDInsight上使用。...RDD可以从简单的文本文件、SQL数据库、NoSQL存储库(Cassandra和MongoDB)、Amazon S3 bucket以及更多的东西创建。...MLLib采用分布式实现的集群和分类算法,k-means集群和随机森林,可以轻松地在自定义管道交换。...在结构流的情况下,高级API本质上允许开发人员创建无限流媒体数据和数据集。它还解决了用户在早期框架遇到的一些非常实际的问题,特别是在处理事件时间聚合和延迟消息传递方面。

1.7K00

使用Spark进行微服务的实时性能分析

信息是如何在服务穿梭流动的?哪里是瓶颈点?如何确定用户体验的延迟是由网络还是调用链的微服务引起? ?...从租户网络捕获的Wire-data被投入Kafka bus。同时,在Spark应用编写连接器,获取Kafka的包并对其进行实时分析。 因此,Spark应用被编写试图来回答下列问题: 1....前者基于Spark流抽象,后者则是一组由Spark作业服务器管理的批处理作业。 跟踪不同微服务之间的事务(或请求流)需要根据应用程序不同微服务之间的请求-响应对创建因果关系。...图3显示了事务跟踪应用作业的部分工作流程。图4显示了在一个租户应用的事务跟踪,由Spark应用推导。Packet流到达块,以PCAP格式封装。...图6和7显示调用图和租户应用延迟时间的统计数据,作为该批次的分析作业输出。 ? ? ? 通过Spark平台,各种不同类型的分析应用可以同时操作,利用一个统一的大数据平台进行批量处理、流和图形处理。

1.1K90

如何使用Oozie API接口向Kerberos环境的CDH集群提交Spark2作业

作业,文章均采用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。...学习本篇知识前必读内容: 《集群安CDH5.12.1装Kudu、Spark2、Kafka》 《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的工作流》 内容概述: 环境准备 示例代码编写及测试 总结 测试环境...[8tz7jycj4y.jpeg] 可以看到作业已运行成功,到此已完成了通过Oozie API接口创建workflow并运行的示例演示。...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的共享库安装Spark2的支持 在定义Spark2的workflow.xml时,...Livy并在非Kerberos环境的CDH集群安装》 《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

3.3K40
领券