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

如何在没有Spark Rest API的Spark中监听作业进度

在没有Spark Rest API的Spark中监听作业进度,可以通过以下方法实现:

  1. Spark UI:Spark提供了一个Web界面,可以通过访问Spark UI来监控作业的进度。默认情况下,Spark UI会在作业启动时自动启动,并在特定端口上提供访问。你可以通过访问该端口来查看作业的进度、任务的执行情况、数据倾斜等信息。
  2. Spark监听器(Spark Listeners):Spark提供了监听器机制,可以通过编写自定义的监听器来监听作业的进度。你可以实现自己的监听器类,继承自SparkListener,并重写其中的方法来处理作业的进度更新事件。通过注册监听器,你可以在作业执行过程中获取作业的进度信息,并进行相应的处理。
  3. 日志文件:Spark会将作业的日志输出到指定的日志文件中。你可以通过监控日志文件的变化,解析其中的日志信息来获取作业的进度。可以使用类似tail命令的工具实时查看日志文件的更新情况,或者编写脚本定期解析日志文件中的内容。

需要注意的是,以上方法都是在没有Spark Rest API的情况下实现的。如果有Spark Rest API的话,可以直接通过API获取作业的进度信息。另外,以上方法都是针对Spark本身的作业进度监控,不涉及具体的云计算平台或产品。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Livy:基于Apache SparkREST服务

使用编程API 在交互式会话模式,Livy不仅可以接收用户提交代码,而且还可以接收序列化Spark作业。...为此Livy提供了一套编程式API供用户使用,用户可以像使用原生Spark API那样使用Livy提供API编写Spark作业,Livy会将用户编写Spark作业序列化并发送到远端Spark集群执行...表1 使用Spark API所编写PI程序与使用Livy API所编写程序比较 可以看到除了入口函数不同,其核心逻辑完全一致,因此用户可以很方便地将已有的Spark作业迁移到Livy上。...为了解决这个问题Livy引入了Hadoop代理用户(proxy user)模式,代理用户模式广泛使用于多用户环境,HiveServer2。...图3 Livy端到端安全机制 这样构成了Livy完整端到端安全机制,确保没有经过认证用户,匿名连接无法与Livy服务任何一个环节进行通信。

3.9K80

何在Hue添加Spark Notebook

、Impala、HBase、Solr等,在Hue3.8版本后也提供了Notebook组件(支持R、Scala及python语言),但在CDHHue默认是没有启用SparkNotebook,使用Notebook...在前面Fayson也介绍了《Livy,基于Apache Spark开源REST服务,加入Cloudera Labs》、《如何编译Livy并在非Kerberos环境CDH集群安装》、《如何通过Livy...RESTful API接口向非Kerberos环境CDH集群提交作业》、《如何在Kerberos环境CDH集群部署Livy》、《如何通过LivyRESTful API接口向Kerberos环境...CDH集群提交作业》、《如何打包Livy和ZeppelinParcel包》和《如何在CM中使用Parcel包部署Livy及验证》,本篇文章Fayson主要介绍如何在Hue添加Notebook组件并集成...4.总结 ---- 1.CDH版本Hue默认是没有启用Notebook组件,需要在hue_safety_value.ini文件添加配置。

6.8K30
  • 如何使用Oozie API接口向Kerberos环境CDH集群提交Spark作业

    作业方式有多种,前面Fayson介绍了Livy相关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...CDH集群提交Spark作业》,本篇文章主要介绍使用OozieAPI接口向Kerberos集群提交Spark作业。...Livy相关文章: 《Livy,基于Apache Spark开源REST服务,加入Cloudera Labs》 《如何编译Livy并在非Kerberos环境CDH集群安装》 《如何通过LivyRESTful...API接口向非Kerberos环境CDH集群提交作业》 《如何在Kerberos环境CDH集群部署Livy》 《如何通过LivyRESTful API接口向Kerberos环境CDH集群提交作业...对象将K,V值存储并传入oozieClient.run(properties)

    2K70

    SparkSQL 在有赞实践

    2.1.1 用户体验 我们碰到第一个问题是用户向我们抱怨通过 JDBC 方式和 Spark thrift server(STS) 交互,执行一个 SQL 时,没有执行进度信息,需要一直等待执行成功...我们做了 Spark 改造,增加运行时 operation 日志,并且向社区提交了 patch(spark-22496), 而在我们内部,更增加了执行进度日志,每隔2秒打印出当前执行 job/stage...原生 STS 会把这些信息通过事件方式 post 到事件总线,监听者角色 (HiveThriftServer2Listener) 在事件总线上注册,订阅消费事件,但是这个监听者只负责 Spark UI...,将这种 pattern 识别出来,添加到规则集合,典型规则有没有发生 shuffle 任务,或者只发生 broadcast join 任务,这些任务有可能会产生很多小文件,并且逻辑一般比较简单...截止目前,执行引擎选择作业 SparkSQL 占比达到了73%,使用资源仅占32%,迁移到 SparkSQL 运行作业带来了67%资源节省。 ? ?

    1.7K01

    如何从 Pandas 迁移到 Spark?这 8 个问答解决你所有疑问

    对于 Spark 作业而言,Databricks 作业成本可能比 EMR 高 30-40%。但考虑到灵活性和稳定性以及强大客户支持,我认为这是值得。...有时,在 SQL 编写某些逻辑比在 Pandas/PySpark 记住确切 API 更容易,并且你可以交替使用两种办法。 Spark 数据帧是不可变。不允许切片、覆盖数据等。...因此,如果你想对流数据进行变换或想用大型数据集进行机器学习,Spark 会很好用。  问题八:有没有使用 Spark 数据管道架构示例?...有的,下面是一个 ETL 管道,其中原始数据从数据湖(S3)处理并在 Spark 变换,加载回 S3,然后加载到数据仓库( Snowflake 或 Redshift),然后为 Tableau 或...SageMaker 另一个优势是它让你可以轻松部署并通过 Lambda 函数触发模型,而 Lambda 函数又通过 API Gateway REST 端点连接到外部世界。

    4.4K10

    基于Spline数据血缘解析

    政采云大数据平台作业目前主要有 Spark SQL、PySpark、Spark JAR、数据交换、脚本类型等,最初由于实现难度问题,考虑解析 SparkPlan( Spark 物理计划)以获取表、字段血缘...,但此方案针对 PySpark、Spark JAR 之类作业自行解析较为复杂,而 Spline 则支持以上类型作业解析。...附:SparkPlan 下图为 SparkPlan( Spark 物理计划)详情。...端接口,在 Api 接口文档,我们可以看到各个接口详细介绍。...四、总结 基于 Spline REST 接口获取表、字段血缘等相关信息,在实际实现过程,每个作业调用总接口次数是比较多,但即便调用次数较多,也在服务器可承受范围内,上线后第一次解析血缘接口调用比较密集

    87820

    使用Spark进行微服务实时性能分析

    作为一种灵活性极强构架风格,时下微服务在各种开发项目中日益普及。在这种架构,应用程序被按照功能分解成一组松耦合服务,它们通过REST APIs相互协作。...信息是如何在服务穿梭流动?哪里是瓶颈点?如何确定用户体验延迟是由网络还是调用链微服务引起? ?...前者基于Spark流抽象,后者则是一组由Spark作业服务器管理批处理作业。 跟踪不同微服务之间事务(或请求流)需要根据应用程序不同微服务之间请求-响应对创建因果关系。...因此不妨认为应用程序没有利用任何全局唯一请求标识符来跟踪跨微服务用户请求。...图6和7显示调用图和租户应用延迟时间统计数据,作为该批次分析作业输出。 ? ? ? 通过Spark平台,各种不同类型分析应用可以同时操作,利用一个统一大数据平台进行批量处理、流和图形处理。

    1.2K90

    Spark实战系列4:Spark周边项目Livy简介

    行然后提交Spark 作业,代码已经放在本 人Git,地址如下:https://github.com/bin-albin/sparkdeploy [另外提供了真实项 目实例(基于Spark Streaming...孵化) 2 Livy概述 Livy 是 Apache Spark 一个REST服务,Livy可以在任意平台上提交Spark作业 Livy可以在WEB/Mobile中提交(不需要Spark客户端)可编程...Spark集群进 行通讯,此外,批处理作业可以在Scala、java、python完成 不需要修改代码 对现在程序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...Apache Livy是 一个可以通过REST接 口轻松Spark集群进 行交互服务,它可以很 方便提交Spark作业或者Spark代码 片段,同步或者异步进 行结果检索以及Spark Context...(YARN / Mesos) 而不是Livy服务器,以实现良好容错性和并发性 作业可以作为预编译jar,代码 片段或通过java / scala客户端API提交 通过安全认证通信确保安全 4

    1.5K10

    Livy,基于Apache Spark开源REST服务,加入Cloudera Labs

    REST API比较方便Spark集群交互。...通过简单REST接口或RPC客户端库,它可以让你轻松提交Spark作业或者Spark代码片段,同步或者异步结果检索,以及SparkContext管理。...通过Livy,你可以: 1.由多个客户端为多个Spark作业使用长时间运行SparkContexts。...3.预编译jars,代码片段或者Java/Scala客户端API都可以用来提交作业。 4.安全认证通信。 要使用Livy,集群必须安装Spark 1.4或以上版本,Scala2.10。...强烈建议配置Spark on YARN,以确保用户会话可以连接到YARN集群,并使用YARN分配资源,也可以保证当有多个会话连接时,运行Livy服务节点不会负载太高。

    2.4K80

    PB级海量数据服务平台架构设计实践

    预计算可以使用Spark计算集群,每天通过控制计算所需资源进行大规模ETL处理。 ETL处理,迫切需要一个简单、轻量ETL作业调度系统,可以从开源产品甄选。...后端服务包括两类:一类是业务元数据服务接口,包括各种需要在页面展示数据项,设备机型、地域、应用、POI等;另一类是作业管理服务接口,主要负责管理作业相关内容,作业查询、保存等。...由于整个数据服务平台是以离线计算为主,没有高并发、服务降级、调用链跟踪等需求,所以并没有完全使用Netflix OSS中大部分组件,Zuul、Hystrix等。...Spark REST服务网关:对于需要对HDFS上指定数据集处理,生成需要结果数据,使用Spark开发程序,同时将Spark计算作业封装成REST风格接口调用。...数据ETL调度系统:使用开源Azkaban调度系统,实现所有ETL作业统一调度。 数据采集服务:根据数据业务需要,从网上或其它渠道采集数据,比如通过高德API采集POI数据等。

    2.2K60

    Yelp Spark 数据血缘建设实践!

    在这篇博文中,我们介绍了 Spark-Lineage,这是一种内部产品,用于跟踪和可视化 Yelp 数据是如何在我们服务之间处理、存储和传输。...Spark-ETL 是我们围绕 Spark 内部包装器,提供高级 API 来运行 Spark 批处理作业并抽象出 Spark 复杂性。...Spark-ETL 作业示例图 在后端,我们直接在 Spark-ETL 实现 Spark-Lineage,以从每个批处理作业中提取所有具有依赖关系源表和目标表对。...如果我们一个月没有收到任何运行,我们仍然保持作业输出表可用,但将它们标记为已弃用,以便用户知道这一点。 结果:我们还跟踪每次作业运行结果(成功/失败)。...这些关系是使用 REST POST API 调用建立。创建关系后,将自动创建沿袭并可供使用。有多个视图可用于描述关系,但“沿袭视图”一直捕获依赖关系,直到 Tableau 仪表板(参见图 1)。

    1.4K20

    浅析SparkContext组件与创建流程

    前言 在Spark框架,应用程序提交离不开Spark Driver,而Spark Driver初始化始终围绕SparkContext初始化,可以说SparkContext是Spark程序发动机引擎...SparkContext组件概览 在SparkContext包含了整个框架很重要几部分: SparkEnv:Spark运行环境,Executor会依赖它去执行分配task,不光Executor...中有,同时为了保证本地模式任务也能跑起来,Driver也有 SparkUI:Spark作业监控页面,底层并没有采用前端技术,纯后端实现,用以对当前SparkJob监控和调优,可以从页面观察到目前...提供监控信息,将任务进度以日志形式打印到终端 HearbeatReceiver:心跳接收器,所有Executor都会定期向它发送心跳信息,用以统计存活Executor,此信息会一直同步给TaskScheduler...将事件持久化到存储监听器,通过spark.eventLog.enabled 进行控制 ExecutorAllocationManager(可选):Executor动态分配管理器,根据工作负载状态动态调整

    46930

    从数据湖到元数据湖——TBDS新一代元数据湖管理

    统一接入服务对外提供开放标准API接口给用户或引擎对元数据湖各种操作,提供JDBC、REST API和Thrift协议三种方式访问元数据。...JDBC通常适合给用户想通过sql语句直接操作统一元数据信息,show tables;REST API是给上游希望获取元数据信息开发人员,WebUI页面管理服务;Thrift是给引擎以Connector...对于Spark Cluster模式来说每个Spark作业都会起一个Spark Driver,每个Spark Driver都会有一个Spark Ranger Plugin。...从Ranger角度看这种架构非常好,但在大数据集群跑作业全局视野下,出现了上面Spark作业遇到资源浪费和容易OOM问题。...因此Proxy服务基本没有太多业务逻辑,只做定时同步构建内存策略树和接收REST请求本地内存鉴权,相比有很多锁操作有状态Ranger Admin来说Proxy是一个非常轻量级无状态服务,可以平行无限扩展分摊压力

    27410
    领券