在 YARN 中，每个应用程序实例都有一个 ApplicationMaster 进程，该进程是为该应用程序启动的第一个容器。应用程序负责从 ResourceManager 上请求资源。一旦分配了资源，应用程序将指示 NodeManagers 启动容器。ApplicationMasters 消除了对活跃客户端的依赖：启动应用程序的进程可以终止，并且从在集群上由 YARN 管理的进程继续协作运行。
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 第七章主要讲了Spark的运行架构以
周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇，以为自己写不完了，但为了改正拖延症，还是得完成给自己定的任务啊 = =。这三章主要讲Spark的运行过程（本地+集群），性能调优以及Spark SQL相关的知识，如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章： 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 【原】Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对、数据读取与保存、共享特性 #####我是
需要注意的是：在集群环境下，application-jar 必须能被集群中所有节点都能访问，可以是 HDFS 上的路径；也可以是本地文件系统路径，如果是本地文件系统路径，则要求集群中每一个机器节点上的相同路径都存在该 Jar 包。
前面提到，spark向yarn提交作业的client类是org.apache.spark.deploy.yarn.YarnClusterApplication
本文翻译自 Lightbend 的一篇文章，文章日期还比较新，2019/02/26。文章分为两部分，翻译也将分为两个部分。附上文章链接如下:
本文将 Spark 作业称为 Spark Application 或者简称为 Spark App 或者 App。目前我们组的计算平台的 Spark 作业，是通过 Spark Operator 提交给 Kubernetes 集群的，这与 Spark 原生的直接通过 spark-submit 提交 Spark App 的方式不同，所以理解 Spark Operator 中提交 Spark App 的逻辑，对于用户来说是非常有必要的。本文将就其具体的提交逻辑，介绍一下。
基本概念 理解Spark的运行模式涉及一系列概念： （1）Cluster Manager：在集群上获取资源的外部服务。目前有三种类型：1. Standalone, Spark原生的资源管理；2. Apache Mesos, 和Hadoop Mapreduce兼容性良好的资源调度框架；3. Hadoop Yarn, 主要指YARN中的ResourceManager. （2）Application: 用户编写的应用应用程序。 （3）Driver: Application中运行main函数并创建的SparkC
在哪个文件下面更改？spark-env.sh中增加YARN_CONF_DIR的配置目录
spark-submit脚本通常位于/usr/local/spark/bin目录下，可以用which spark-submit来查看它所在的位置，spark-submit用来启动集群中的应用，它使用统一的提交接口支持各种类型的集群服务器。为了将应用发布到集群中，通常会将应用打成.jar包，在运行spark-submit时将jar包当做参数提交。
Spark可以和Yarn整合，将Application提交到Yarn上运行，和StandAlone提交模式一样，Yarn也有两种提交任务的方式。
上次我们已经说完了 Spark Standalone 的 Master 和 Worker 的启动流程，本次我们从一个提交 Spark 作业的命令开始阅读 Spark 任务提交的源码。
由于 Spark 是计算框架，还需要有底层存储系统、资源协调管理、分布式协作管理等框架等进行支撑，因此我们这里使用在《万字+50图，详解 Hadoop HA 完全分布式部署配置及运行调试》中部署的 Hadoop 作为 Spark 的存储及管理系统，在此基础上以 HA 模式来安装部署并运行 Spark 集群。
根据 Spark 静态内存管理机制，堆内存被划分为了两块，Storage 和 Execution。
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，具有速度快、支持多语言、移植性高的特点。而移植性高的体现就在于Spark的部署方式有多种模式，如：本地local、Standalone、Apache Mesos、Hadoop YARN、EC2、Mesos、K8S等等。
当前有很多工具辅助大数据分析，但最受欢迎的就是Python。Python简单易用，语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能，深度学习的兴起，Python成为时下最火的语言，已经超越了Java和C，并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda部署Python3的运行环境，并使用示例说明使用pyspark运行Python作业。
整个SeaTunnel设计的核心是利用设计模式中的控制翻转或者叫依赖注入，主要概括为以下两点：
了解Spark架构原理及相关任务提交流程前，我们需要先了解一下Spark中的一些角色概念。
Spark是一种通用的集群计算系统。它可以在从单个节点到数千个分布式节点的集群上部署和运行并行应用程序。Spark最初设计用于运行Scala应用程序，但也支持Java，Python和R.
Pyspark学习笔记（二）--- spark部署及spark-submit命令简介
环境: Hadoop版本：Apache Hadoop2.7.1 Spark版本：Apache Spark1.4.1 核心代码： 测试数据： Java代码 a,b,a c,d
获取docker镜像 sudo docker pull sequenceiq/spark:1.6.0 运行docker容器 sudo docker run -it --name spark --rm sequenceiq/spark:1.6.0 /bin/bash 运行作业 $ cd /usr/local/spark $ bin/spark-submit --master yarn-client --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount lib/spar
Kubernetes 作为一个广受欢迎的开源容器协调系统，是Google于2014年酝酿的项目。从Google趋势上看到，Kubernetes自2014年以来热度一路飙升，短短几年时间就已超越了大数据分析领域的长老Hadoop。本公众号之前的文章（Kubernetes核心组件解析）也对Kubernetes的几个组件做了一些详细的剖析，本文就带领大家一起看看Kubernetes和Spark碰到一起会擦出什么样的火花。
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
Spark 性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。
继上次的Spark-shell脚本源码分析，还剩下后面半段。由于上次涉及了不少shell的基本内容，因此就把trap和stty放在这篇来讲述。 上篇回顾：Spark源码分析之Spark Shell（上） function main() { if $cygwin; then # Workaround for issue involving JLine and Cygwin # (see http://sourceforge.net/p/jline/bugs/40/). # If
最近有人问浪尖，想读一个比较大的spark项目源码，问浪尖要，浪尖只能告诉你业务相关的是基本上不会有人开源，平台相关的源码就比较多了，浪尖比较推荐的是Spark JobServer相关的源码。改源码量比较小，而且是关于Spark API的非常适合大家去阅读，以便于帮助大家更加深刻的理解spark API的使用及运行原理相关的内容。
当您将 Kudu 数据从 CDH 迁移到 CDP 时，您必须使用 Kudu 备份工具来备份和恢复您的 Kudu 数据。
下载docker镜像 sudo docker pull sequenceiq/spark:1.6.0 创建docker-compose.yml文件 创建一个目录，比如就叫 docker-spark，然后在其下创建docker-compose.yml文件，内容如下： version: '2' services: master: image: sequenceiq/spark:1.6.0 hostname: master ports: - "4040:4040"
关于spark-submit的执行过程，读Spark Core的源码能够获得一个大致的印象。
（1）job：包含多个task组成的并行计算，往往由action催生。 （2）stage：job的调度单位。 （3）task：被送到某个executor上的工作单元。 （4）taskSet：一组关联的，相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集。
spark-submit 可以提交任务到 spark 集群执行，也可以提交到 hadoop 的 yarn 集群执行。
Spark 作者：章华燕 编辑：龚 赛 概述 1 在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资源，作业运行会极其缓慢；或者设置的资源过大，队列没有足够的资源来提供，进而导致各种异常。总之，无论是哪种情况，都会导致Spark作业的运行效
在之前的一篇文章中，我们引入了一种新的名为clustering的表服务，它可以重组数据，从而在不影响写入速度的情况下提高查询性能。 我们学习了如何设置inline clustering。 在这篇文章中，我们将讨论自那以后发生的变化，并看看如何使用HoodieClusteringJob和DeltaStreamer实用工具来设置异步clustering。
在Spark的bin目录下的spark-submit脚本用于提交一个任务到集群中。因为是针对所有的集群管理器统一接口(local，Standalone，yarn，mesos)，所以不必为每一个集群管理器进行特殊的配置。 一，打包应用的依赖 如果你的代码依赖于其它工程，你需要将它们和你的应用一起打包，目的是将这些代码分发到Spark集群中去。为了达到这个目的，需要创建一个assembly jar或者super jar，这个jar要同时包含你的代码和它的依赖。Sbt和maven都有assembly 插件。在创
客户那边需要快速出一个版本，开发的这块使用到的之前没怎么用过，比如用oozie调度spark程序时候，你可能在你本地调试代码没有问题，上传到集群上之后，运行就出各种错，加上我们使用的服务器配置很差，导致各种服务需要的资源都不都用，然后每天就是在各种配置，话不多说了，赶紧来复习一下spark；
Library for launching Spark applications.
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍过《SparkStreaming读HBase写HDFS》及《SparkingStreaming读Kafka写Kudu》，本篇文章Fayson主要介绍使用Scala语言开发一个SparkStreaming应用读取Kafka数据并写入Kudu。本文的数据流
导语：Spark 为结构化数据处理引入了一个称为 Spark SQL 的编程模块。它提供了一个称为 DataFrame 的编程抽象，并且可以充当分布式 SQL 查询引擎。
Spark学习之在集群上运行Spark（6）
Apache Spark™ is a unified analytics engine for large-scale data processing
1.文档编写目的 在使用CDH/CDP集群过程中会遇到在集群外的节点使用Hadoop命令访问集群（如：HDFS、HBASE、HIVE、SPARK、YARN）等命令操作。但是有特殊需求： 1.不想将这个节点加入到CDH/CDP集群中管理，只用于实现CDH/CDP集群的访问。 2.支持多个不同版本的C6/CDP集群之间切换 3.支持多个用户同时访问不同集群，且环境变量互不影响 本篇文章主要介绍满足以上条件的一个客户端节点安装。 测试环境 1.集群1是CM版本6.3.4、CDH版本6.3.4 2.集群2 是Clo
在大数据计算领域，Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作，应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评，已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学（包括笔者在内），最初开始尝试使用Spark的原因很简单，主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更快、性能更高。
Spark的 bin 目录中的 spark-submit 脚本用于在集群上启动应用程序。可以通过一个统一的接口使用 Spark 所有支持的集群管理器，因此不必为每个集群管理器专门配置你的应用程序。
yarn cluster模式：spark driver和application master在同一个节点上 yarn client模式：spark driver和client在同一个节点上，支持shell
在国内，大部分的Spark用户都是由Hadoop过渡而来，因此YARN也成了大多Spark应用的底层资源调度保障。而随着Spark应用的逐渐加深，各种问题也随之暴露出来，比如资源调度的粒度问题。为此，7月2日晚，在CSDN Spark高端微信群中，一场基于YARN和Mesos的讨论被拉开，主要参与分享的嘉宾包括TalkingData研发副总裁阎志涛，GrowingIO田毅，AdMaster技术副总裁卢亿雷，Spark Committer、Mesos/Hadoop Contributor夏俊鸾，下面一起回顾。
最近社区活跃贡献者：Raymond Xu & OpenOpened，给Hudi贡献了一个非常实用的工具：HoodieSnapshotExporter，该实用程序旨在促进导出（如备份复制和转换格式）Hudi数据集的任务。
Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎，它提供了 Java、Scala、Python 和 R 语言的高级 API，以及一个支持通用的执行图计算的优化引擎。
在使用大数据spark做计算时，scala开发门槛比较高，一般多会去使用Spark Sql 和PySpark，而PySpark进行个性化开发时，需要引入第三方python包，尤其在机器学习算法方面依赖许多科学包如numpy、pandas 、matlib等等，安装这些依赖是一个非常痛苦的过程，尤其是涉及到需要在整个spark集群中去运行，不可能每个节点环境都是一致，也不可能去修改机器上的包依赖了。
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