Kafka集群------ ------停止Kafka集群------ 10400 PaloFe 20006 Jps -m 12744 Worker --webui-port 8081 spark://.../conf/zoo.cfg 6144 Worker --webui-port 8081 spark://node1:7077 5009 QuorumPeerMain /opt/zookeeper-3.4.10...STOPPED 6144 Worker --webui-port 8081 spark://node1:7077 5009 -- process information unavailable 23955...STOPPED 5971 PaloFe -helper node1:9010 1940 Worker --webui-port 8081 spark://node1:7077 3892 -- process...STARTED 5971 PaloFe -helper node1:9010 1940 Worker --webui-port 8081 spark://node1:7077 14475 Jps -m
集群下电停机后再次启动时，发现其中一台节点的worker启动失败。...1 检查失败节点worker启动日志 检查启动日志报以下错： Spark Command: bin/java -cp /opt/hdSpace/spark/conf/:/opt/hdSpace/spark...2 检查正常节点worker启动日志 于是找一台正常启动worker的节点查看日志： Spark Command: /opt/java8/bin/java 只看第一行的前半句日志，jdk目录的配置似乎出现了问题...这将显示占用 7337 端口的网络连接的相关信息，包括本地地址、远程地址等。如果有进程正在使用这个端口，可以从相关的信息中找到它。...将占用端口kill掉后，重新启动spark节点，worker启动成功。
现在访问8080的WebUI： 步6：开启一个RDD 开启一个RDD会启动所有Worker上的Executor即：CoarseGrainedExecutorBackend。...Worker 1146 Master 再次加载一个本地或是hdfs上的文件，进行行统计，你会发现有一个计算的过程如下： 由于是集群运算，所以，会显示一个进度。...所有配置到slaves中的节点，都是worker节点。所以，需要配置从master到worker的免密码登录。...步5：查看WebUI界面 通过http://yourMasterIp:8080查看Spark： 步6：开启一个Driver 每开启一个Driver在集群的环境下，所有的worker节点上的Executor...没有输入hdfs://前缀，则默认也是读取hdfs文件系统中的数据，但这一点取决于您已经配置了HADOOP_CONF_DIR在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh文件中，如下： #
模型，master是集群中含有Master进程的节点，slave是集群中的Worker节点含有Executor进程。...-2.4.5-bin-hadoop2.7 /export/server/spark 启动服务进程 集群启动和停止 在主节点上启动spark集群 /export/server/spark/sbin/start-all.sh...在主节点上停止spark集群 /export/server/spark/sbin/stop-all.sh 单独启动和停止 在 master 安装节点上启动和停止 master： start-master.sh...stop-master.sh 在 Master 所在节点上启动和停止worker(work指的是slaves 配置文件中的主机名) start-slaves.sh stop-slaves.sh WEB...目前显示的Worker资源都是空闲的，当向Spark集群提交应用之后，Spark就会分配相应的资源给程序使用，可以在该页面看到资源的使用情况。
在此之前需要配置Master节点到Worker的免密登陆因为在Master节点需要启动所有的Worker节点，所有需要配置Master到Worker的免密登陆 只需要这一个免密配置即可 不需要配置woker...--worker worker-master节点的免密 因为主要是在Master节点上启动集群 免密设置具体参考如下：http://blog.csdn.net/leexide/article/...解释一下参数意义： SPARK_MASTER_IP=node1 #主节点主机名 SPARK_MASTER_PORT=7077 #主节点和Worker的通信端口 SPARK_WORKER_CORES=2...# 每个worker进程能管理两个核 SPARK_WORKER_MEMORY=2g # 每个worker进程能管理2g内存 SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8888 # 主节点WEB-UI...展示图 默认端口是8080 SPARK_WORKER_INSTANCES=1 #每个worker节点能够启动的worker进程 默认是一个 如果为2 则每一个worker几点能够启动2个Worker
，从节点的主机名和端口号 3-现象：进入到spark-shell中或pyspark中，会开启4040的端口webui展示，但是一旦交互式命令行退出了，wenui无法访问了，需要具备Spark的历史日志服务器可以查看历史提交的任务...角色分析 Master角色,管理节点， 启动一个名为Master的进程, *Master进程有且仅有1个*(HA模式除外) Worker角色, 干活节点，启动一个名为 Worker的进程., Worker...spark-env.sh 配置主节点和从节点和历史日志服务器 workers 从节点列表 spark-default.conf spark框架启动默认的配置，这里可以将历史日志服务器是否开启，是否有压缩等写入该配置文件...配置文件 2-4 配置日志显示级别(省略) 测试 WebUi （1）Spark-shell bin/spark-shell --master spark://node1:7077 （2）pyspark...中，一个worker有很多executor(进程)，一个executor下面有很多task(线程) bin/spark-submit \ --master spark://node1:7077 \ --
/sbin/start-master.sh 访问 8080 端口，查看 Spark 的 Web-UI 界面,，此时应该显示有两个有效的工作节点： 3.4 提交作业 # 以client模式提交到standalone...节点地址SPARK_MASTER_PORTmaster 节点地址端口（默认：7077）SPARK_MASTER_WEBUI_PORTmaster 的 web UI 的端口（默认：8080）SPARK_MASTER_OPTS...（默认：random（随机））SPARK_WORKER_WEBUI_PORTworker 的 web UI 的 Port（端口）（默认：8081）SPARK_WORKER_DIRworker 运行应用程序的目录...（默认：none） 三、Spark on Yarn模式 Spark 支持将作业提交到 Yarn 上运行，此时不需要启动 Master 节点，也不需要启动 Worker 节点。...已经启动，这里包括 YARN 和 HDFS 都需要启动，因为在计算过程中 Spark 会使用 HDFS 存储临时文件，如果 HDFS 没有启动，则会抛出异常。
本文是《docker下，极速搭建spark集群(含hdfs集群)》的续篇，前文将spark集群搭建成功并进行了简单的验证，但是存在以下几个小问题： spark只有一个work节点，只适合处理小数据量的任务...：2.3.0 hdfs：2.7.1 调整work节点数量 由于内存有16G，于是打算将work节点数从1个调整到6个，调整后work容器的配置如下： worker1: image: gettyimages.../dev/sda1还有300G，所以hdfs的文件目录映射到/dev/sda1就能缓解磁盘空间问题了，于是修改docker-compose.yml文件中hdfs的三个数据节点的配置，修改后如下： datanode1...，如下配置，workder1的environment.SPARK_WORKER_WEBUI_PORT配置为8081，并且暴露8081，再将容器的8081映射到宿主机的8081，workder2的environment.SPARK_WORKER_WEBUI_PORT...如果想查看worker1上的业务日志，请点击下图红框中的链接，但此时会提示页面访问失败，对应的url是"http://localhost:8081/logPage?
3、Standlong模式 3.1 简介 Standalone模式是Spark自带的资源调度引擎，构建一个由Master + Worker构成的Spark集群，Spark运行在集群中。...Standalone模式是Spark自带的资源调度引擎，构建一个由Master + Worker构成的Spark集群，Spark运行在集群中。 这个要和Hadoop中的Standalone区别开来。...添加Worker节点 cd /opt/module/spark-standalone/conf/ vim slaves hadoop101 hadoop102 hadoop103 添加Master节点...，而不是页面上显示的应用数。...6、几种模式对比 模式 Spark安装机器数 需启动的进程 所属者 Local 1 无 Spark Standalone 3 Master及Worker Spark Yarn 1 Yarn及HDFS Hadoop
hadoop安装就不介绍了，spark节点可以不是hadoop节点，可以是一个hadoop客户端。...export SCALA_HOME=/data1/spark/scala-2.9.3 export SPARK_MASTER_IP=192.168.0.1 export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT...=8080 export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8000 export YARN_CONF_DIR=/data/hadoop/hadoop-2.0/etc/hadoop 配置...slaves(ip根据需要修改) 192.168.0.2 192.168.0.3 分发spark目录和scala目录到几台服务器相同路径下 4,启动 进入主节点的spark目录的bin下stop-all.sh...是停掉集群，start-all.sh启动集群，jps可以在主节点看到master进程，slave节点看到worker进程 5， 运行程序，运行例子进入spark目录下 分布式运行 .
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8090 export SPARK_WORKER_PORT=8092 export SPARK_WORKER_MEMORY=5000m SPARK_MASTER_IP...这个指的是master的IP地址；SPARK_MASTER_PORT这个是master端口；SPARK_MASTER_WEBUI_PORT这个是查看集群运行情况的WEB UI的端口号；SPARK_WORKER_PORT...其实，你还可以像Hadoop一样单独启动相关的进程，在master节点上运行下面的命令： 在Master上执行：./sbin/start-master.sh 在Worker上执行：..../sbin/start-slave.sh 3 spark://10.32.21.165:8070 --webui-port 8090 然后检查进程是否启动，执行jps命令，可以看到Worker进程或者Master...这个shell是修改了的scala shell，打开一个这样的shell会在WEB UI中可以看到一个正在运行的Application ?
/spark-shell 5.webui http://localhost:4040/ Spark的初体验 0.sc SparkContext，Spark程序的入口点，封装了整个spark运行环境的信息...e)webui http://s201:8080/ 提交作业jar到完全分布式spark集群 -------------------------------- 1.需要启动hadoop集群...sbin/spark-master.sh //启动master进程 sbin/spark-slaves.sh //启动worker进程 [start-master.sh] sbin/...--host --port --webui-port ....../start-master.sh //启动master节点 $>./start-slaves.sh //启动所有worker节点
=/opt/modules/spark export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8089 export SPARK_WORKER_MEMORY=1g export SPARK_WORKER_CORES...实例绑定的端口（默认 7077） SPARK_MASTER_WEBUI_PORT：Master Web UI 的端口（默认 8080，由于此端口号太常用，建议修改） SPARK_WORKER_WEBUI_PORT...根据规划，添加 Worker 节点服务器的主机名至 workers 配置文件中： hadoop100 hadoop101 hadoop102 注意：该文件中添加的内容，结尾不允许有空格，且文件中不允许有空行...但需要确保 Hadoop 的 HDFS 集群及 YARN 集群、Zookeeper 集群已启动并正常运行。...）来执行 Tasks； 然后 NodeManager 取代了 Spark 中的 Worker，将 Driver 作为一个 ApplicationMaster 在 YARN 集群中启动，并向 ResourceManager
Core数量、内存数量； Master接收到Worker的注册，将注册信息维护在内存中的Table中，其中还包含了一个到Worker的RpcEndpointRef对象引用； Master回复Worker...--port 7077 --webui-port 8080 2. start-slaves.sh Worker 启动脚本 启动 Worker 的主要 shell 流程..." if [ "$SPARK_WORKER_WEBUI_PORT" = "" ]; then # worker webui 端口号 SPARK_WORKER_WEBUI_PORT.../spark-standalone/jars/* -Xmx1g org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port...Worker 启动源码 1. Worker 源码 org.apache.spark.deploy.worker.Worker 2.
spark启动过程源码分析 版本 spark-1.6 过程分析 ? start-all.sh # 加载环境 ...."${SPARK_HOME}/sbin/spark-config.sh" # 启动Master "${SPARK_HOME}/sbin"/start-master.sh $TACHYON_STR #...启动Worker "${SPARK_HOME}/sbin"/start-slaves.sh $TACHYON_STR start-master.sh ...... # 类名 CLASS="org.apache.spark.deploy.master.Master...//注册通讯环境 val rpcEnv = RpcEnv.create(SYSTEM_NAME, host, port, conf, securityMgr) // 注册Master通讯节点...metricsSystem.getServletHandlers.foreach(webUi.attachHandler) } 我们继续往后看Worker.registerWithMaster()
选个 YARN Node Manager，用它来选择集群中的容器启动CoarseCrainedExecutorBackend，用来启动spark.executor YarnClientClusterSchedulerBackend...启动app，在SparkContxt启动过程中，先初始化DAGScheduler 和 TaskScheduler，并初始化 SparkDeploySchedulerBackend，并在其内部启动DriverEndpoint...系统环境变量 spark-default.conf中的属性 中的参数设置 启动Worker worker.Worker 我们先来看下Worker对象的main函数做了什么...("SPARK_WORKER_WEBUI_PORT") !...= null) { webUiPort = System.getenv("SPARK_WORKER_WEBUI_PORT").toInt } if (System.getenv("SPARK_WORKER_DIR
Spark 应用启动时，Executor节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周期而存在。...修改配置文件名称: 主要是设定好spark集群启动的若干个节点，跟hadoop类似的。...spark.history.retainedApplications=30 指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数...在hadoop102上启动全部节点 [atguigu@hadoop102 spark]$ sbin/start-all.sh 在hadoop103上单独启动master节点 [atguigu@hadoop103...的端口号 8080 master的webUI，Tomcat的端口号 7077 spark基于standalone的提交任务的端口号 8081 worker的webUI的端口号 18080 historyServer
一、前述 Spark中Standalone有两种提交模式，一个是Standalone-client模式，一个是Standalone-master模式。...3、Driver启动后为当前的应用程序申请资源。Master返回资源，并在对应的worker节点上发送消息启动Worker中的executor进程。 ...4、Driver端发送task到worker节点上执行。 5、worker将执行情况和执行结果返回给Driver端。Driver监控task任务，并回收结果。...，这种模式会将单节点的网卡流量激增问题分散到集群中。...要去webui中看。cluster模式适用于生产环境 2、 Master模式先启动Driver，再启动Application。
以前的Spark部署都是使用的standalone方式，集群中的每台机器都安装部署Spark，然后启动Master和Worker进程运行Spark。...不启动Master和Worker进程提交Spark作业。 3. 通过YARN的WebUI查看Spark作业的执行情况。...在Kettle中打开/home/grid/data-integration/test/Spark\ Submit\ Sample.kjb文件，编辑Spark Submit Sample作业项，填写如图...在yarn的WebUI查看作业的运行情况 http://192.168.56.101:8088/ 正在执行的spark作业如图5所示 图5 点击“ApplicationMaster”，进入Spark...1 & # 启动spark thriftserver服务 $SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh --master yarn 此时在yarn的WebUI查看应用的运行情况
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