1.1 本地模式 1.2 Spark独立集群(Standalone Deploy Mode) 1.3 基于Hadoop YARN 部署 1.4 基于Kubernetes(即k8s)部署 2. spark-submit...) master 用于设置主结点URL的参数，详情见官方文档，不赘述Submitting Applications - Spark 3.3.0 Documentation deploy-mode 决定将驱动程序部署在工作节点...py files to the search path with --py-files] py-files .py 或者.zip等文件的逗号分隔列表，包括Python应用程序，这些文件将被交付给每一个执行器来使用...files 命令给出一个逗号分隔的文件列表，这些文件将被交付给每一个执行器来使用。 properties-file 配置文件。...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。
执行器进程启动后会在Driver上注册自己的节点，这样Driver就有所有执行器节点的完整记录了。每个执行器节点代表一个能够处理任务和存储RDD数据的进程。...Spark会根据当前任务的执行器节点集合，尝试把所有的任务基于数据所在的位置分配给合适的执行器进程。...执行器节点： 作用： 负责在Spark作业中运行任务，各个任务间相互独立。Spark启动应用时，执行器节点就被同时启动，并一直持续到Spark应用结束。...集群管理器： 在图一中我们看到，Spark依赖于集群管理器来启动执行器节点，而在某些特殊情况下，也会依赖集群管理器来启动驱动器节点。...如果不设置该值，Mesos可能会使用急群众所有可用的核心。 选择合适的集群管理器： 1.一般情况下，可以直接选择独立集群模式，功能全，而且简单。
背景 操作器（operator）是什么，为什么我们，或者你，对此感兴趣？首先，操作器使用自定义资源扩展了 Kubernetes API。操作器还定义了一个自定义控制器来监视其资源类型。...默认的 chart values 将允许你快速启动和运行。根据你的需要，以下是你可能需要做的一些修改： 启用 webhook：默认情况下，不启用 Mutating Admission Webhook。...: com.amazonaws.auth.EnvironmentVariableCredentialsProvider 这是不需要的，如果没有提供，将尝试按照以下顺序来尝试凭据提供程序类： org.apache.hadoop.fs.s3a.SimpleAWSCredentialsProvider...总结 我们介绍了启动并运行 Spark 操作器和 S3 所需的 4 个步骤：镜像更新、SparkApplication 的 sparkConf 中所需的选项、S3 凭据以及基于特定 S3 的其他选项。...我们希望这个关于 Spark 操作器和 S3 集成的演练将帮助你和/或你的团队启动并运行 Spark 操作器和 S3。
执行器进程启动后会在Driver上注册自己的节点，这样Driver就有所有执行器节点的完整记录了。每个执行器节点代表一个能够处理任务和存储RDD数据的进程。...Spark会根据当前任务的执行器节点集合，尝试把所有的任务基于数据所在的位置分配给合适的执行器进程。...执行器节点： 作用： 负责在Spark作业中运行任务,各个任务间相互独立。Spark启动应用时，执行器节点就被同时启动，并一直持续到Spark应用结束。 ...集群管理器： 在图一中我们看到，Spark依赖于集群管理器来启动执行器节点，而在某些特殊情况下，也会依赖集群管理器来启动驱动器节点。...如果不设置该值，Mesos可能会使用急群众所有可用的核心。 选择合适的集群管理器： 1.一般情况下，可以直接选择独立集群模式，功能全，而且简单。
创建amClient，并启动； 在Spark UI启动之前设置Spark UI的AmIpFilter； 在startUserClass函数专门启动了一个线程（名称为Driver的线程）来启动用户提交的...(executor) 有了物理计划之后，Spark驱动器在各个执行器节点进程间协调任务的调度。...Spark驱动器程序会根据当前的执行器节点，把所有任务基于数据所在位置分配给合适的执行器进程。...进一步判断SQL语句是否规范，不规范就报错，规范则按照下一步过程绑定（Bind)。...在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。
3、创建amClient，并启动； 4、在Spark UI启动之前设置Spark UI的AmIpFilter； 5、在startUserClass函数专门启动了一个线程（名称为Driver的线程...(executor) 有了物理计划之后，Spark驱动器在各个执行器节点进程间协调任务的调度。...Spark驱动器程序会根据当前的执行器节点，把所有任务基于数据所在位置分配给合适的执行器进程。...进一步判断SQL语句是否规范，不规范就报错，规范则按照下一步过程绑定（Bind)。...在执行过程中，有时候甚至不需要读取物理表就可以返回结果，比如重新运行刚运行过的SQL语句，直接从数据库的缓冲池中获取返回结果。
1 Spark为什么快，Spark SQL 一定比 Hive 快吗 Spark SQL 比 Hadoop Hive 快，是有一定条件的，而且不是 Spark SQL 的引擎比 Hive 的引擎快，相反，...(TaskRunner 将我们编写的代码，拷贝，反序列化，执行 Task，每个 Task 执行 RDD 里的一个 partition) 5 为什么要用 Yarn 来部署 Spark?...Kubernetes: K8S 是自 Apache Spark 2.3.0 引入的集群管理器，Docker 作为基本的 Runtime 方式。...如果一个节点上有多个 Spark 程序，那么相应就会启动多个执行器。所以说一个 Worker 节点可以有多个 Executor 进程。...Kubernetes Local: Local 模式即单机模式，如果在命令语句中不加任何配置，则默认是 Local 模式，在本地运行。
（是的我为什么不放点代码上来呢，因为我tm根本不会scala好吧（伟笑））。 - 文件系统包括本地常规文件系统，Amazon S3,HDFS(Hadoop分布式文件系统)等等。...而在集群上运行Spark应用的过程就是 1）用户通过spark-submit脚本提交应用 2）spark-submit脚本启动驱动器程序，调用用户定义的main()方法。...3）驱动器程序与集群管理器通信，申请资源以启动执行器节点 4）集群管理器为驱动器程序启动执行器节点 5）驱动器进程执行用户应用中的操作。...6）任务在执行器程序中进行计算并保存结果 7）如果驱动程序的main()方法退出，驱动器程序会终止执行器进程，并且通过集群管理器释放资源 打包代码与依赖 可以利用Maven（用于java工程）或者...第八章 Spark优化与调试 使用SparkConf来配置Spark 有很多选项可以设置诸如每个执行器的内存，使用的核心个数之类的设置。
这里有个假设是：Spark 集群以 Standalone 的方式来启动的，作业也是提交到 Spark standalone 集群。...首先需要启动 Spark 集群，使用 start-all.sh 脚本依次启动 Master （主备） 和多个 Worker。 启动好之后，开始提交作业，使用 spark-submit 命令来提交。...，因此 appA 就在 worker1 上启动了多个执行器。...设置 coresPerExecutor （spark.executor.cores）很重要，考虑下面的例子：集群有4个worker，每个worker有16核；用户请求 3 个执行器（spark.cores.max...如果不设置这个参数，那么每次分配 1 个 cpu核心，每个 worker 轮流分配一个 cpu核，最终 4 个执行器分配 12 个核心给每个 executor，4 个 worker 也同样分配了48个核心
由于 HiveClientImpl 的 getHive 方法的 Spark 实现更改在 Spark 版本 3.2.0 和 3.2.1 之间不兼容，因此放弃了对带有 hudi-spark3.2-bundle...默认的简单写执行器 对于插入/更新插入操作的执行，Hudi 过去使用执行器的概念，依靠内存中的队列将摄取操作（以前通常由 I/O 操作获取shuffle blocks）与写入操作分离。...问：为什么我们要在 0.13.0 版本之前清理消息？ A：为了防止时间线和消息不一致。 问：为什么我们要保留 0.13.0 版本中的消息？...时间线时刻处于待定状态，而 ckp 消息未启动（用于启动新时刻）。...用户现在可以使用这个单一的 bundle jar（发布到 Maven 存储库）和 Hudi Spark bundle 来启动脚本来启动带有 Spark 的 Hudi-CLI shell。
REST API、WebSocket、Web、Streaming、Tasks 非常简洁的安全策略集成 支持关系数据库和非关系数据库 支持运行期内嵌容器，如 Tomcat、Jetty 强大的开发包，支持热启动...I.4 Kubernetes Kubernetes是容器集群管理系统，是一个开源的平台，可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。...core模块为keepalived的核心，负责主进程的启动、维护以及全局配置文件的加载和解析。check负责健康检查，包括常见的各种检查方式。...Redis通常没有任何并置处理的能力，服务器端基本只支持LUA脚本语言，服务器端不直接支持Java, .NET,或者C++代码执行。...Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。
调优 2.1 并行化 2.1.1 执行器Executor num-executors 执行器是一个在每个Worker上执行的JVM进程。那么如何选择执行器的数量呢？...2.1.3 创建更多的输入DStream和Receive 每个输入DStream都会在某个Worker的Executor上启动一个Receiver，该Receiver接收一个数据流。...否则尝试增加2.1所述的并行化来减少管道的延迟。...通过传递 --driver-java-options-XX:+UseConcMarkSweepGC到 spark-submit，为驱动程序启动CMS。...对于执行器，将参数 spark.executor.extraJavaOptions设置为 XX:+UseConcMarkSweepGC，来启用CMS垃圾收集。
2 Spark on Kubernetes 的发展 随着近几年 Kubernetes 的火热发展，将 Spark 作业提交到 Kubernetes 集群成为了工业界讨论的热门话题。...最早的尝试在 Kubernetes 集群内以 Standalone 的模式部署 Spark 集群，但在 Standalone 模式下，由于 Spark Driver 不能和 Kubernetes ApiServer...Spark 也在 Release 2.3 版本的时候正式支持 on Kubernetes ，但是需要注意 on Kubernetes 的模块还非常年轻，即使到目前 Spark 2.4.4，在对 Kubernetes...# master 分支的选项，表示当 Executor 进程退出也不马上删除 Pod spark.kubernetes.executor.deleteOnTermination=false # 不开启...=true # 动态申请的 Executor 的上限为5个 spark.dynamicAllocation.maxExecutors=5 启动任务，虽然填写的 Executor 副本数为2，但是看看运行状态可以发现
在job运行的过程中，无论executor是否领取到任务，都会一直占有着资源不释放。很显然，这在任务量小且显示指定大量executor的情况下会很容易造成资源浪费。...应用中，以yarn模式启动spark-shell，并顺序执行两次wordcount，最后Ctrl+C退出spark-shell。...指定了1个执行器。...Executor1 Start：启动执行器Executor1。注意：Executor启动前存在一个AM向ResourceManager申请资源的过程，所以启动时机略微滞后与Driver。...Executor2 Start：检测到有Pending的任务，此时Spark会启动Executor2。
在早期的踩坑过程中，我们也尝试过 Spark ThriftServer（STS）和 Hive on Spark 这两个社区项目。...前者不支持多租户，导致细粒度权限控制等重要功能难以实现，我们也曾经尝试去魔改它，但是魔改的版本较难维护和拓展，对 Spark Core 的侵入式修改使得后续升级 Spark 版本也不容易，另外它本身的架构也不适合大规模应用来支持每天几万...2网易如何基于 Kyuubi 实现 Serverless Spark 在网易我们通过 Kyuubi 来实现 Serverless Spark，我们尝试将它抽象成两块内容：一个是提供服务的平台以及 Kyuubi...，只要修改它的一个启动入口，设置启动 Spark 自带的 Standalone 模块中提供的的 External Shuffle Service 来直接复用它，再将它制作成一个 DaemonSet 发布到...为什么除了Flutter之外，我们还需要另一个跨平台开发框架？ 技术总监惨遭公司起诉索赔90万，原因是拖延开发进度？
通过上面针对配置文件最后 3 个字段的讲解可以看出来 K8S 在尝试帮助用户解决更复杂的程序运行问题。...k8s://https://172.27.130.144:6443 \ --kubernetes-namespace spark-cluster \ --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName...=spark \ --conf spark.executor.instances=5 \ --conf spark.app.name=spark-pi \ --conf spark.kubernetes.driver.docker.image...=kubespark/spark-driver:v2.2.0-kubernetes-0.5.0 \ --conf spark.kubernetes.executor.docker.image=kubespark.../spark-executor:v2.2.0-kubernetes-0.5.0 \ local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-
通过上面针对配置文件最后 3 个字段的讲解可以看出来 K8S 在尝试帮助用户解决更复杂的程序运行问题。...://https://172.27.130.144:6443 \ --kubernetes-namespace spark-cluster \ --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName...=spark \ --conf spark.executor.instances=5 \ --conf spark.app.name=spark-pi \ --conf spark.kubernetes.driver.docker.image...=kubespark/spark-driver:v2.2.0-kubernetes-0.5.0 \ --conf spark.kubernetes.executor.docker.image=kubespark.../spark-executor:v2.2.0-kubernetes-0.5.0 \local:///opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0-k8s
Spark 2.4 版本中 on Kubernetes 的动态资源并不完善，在 Spark 3.0 版本完善了 Spark on Kubernetes 的功能，其中就包括更灵敏的动态分配。...我们 Erda 的 FDP 平台（Fast Data Platform）从 Spark 2.4 升级到 Spark 3.0，也尝试了动态资源分配的相关优化。...本文将针对介绍 Spark 3.0 中 Spark on Kubernetes 的动态资源使用。...当然，一些细节还是需要考虑到： 何时新增/移除 Executor Executor 数量的动态调整范围 Executor 的增减频率 Spark on Kubernetes 场景下，Executor 的...1.配置参数 动态资源分配相关参数配置如下图所示： 如下图所示，Spark 应用启动时的 Executor 个数为 2。
背景 为什么为Apache Spark选择K8 Apache Spark在一个平台上统一了批处理、实时处理、流分析、机器学习和交互式查询。...同样，很多时候，由于Kubernetes命名空间配额经常与基于组织层次结构的容量分配计划不匹配，用户可能会饿死地运行批处理工作负载。如今，缺少针对K8的作业的弹性、分层的优先级管理。...YuniKorn如何帮助运行Spark on K8s YuniKorn具有丰富的功能集，可帮助在Kubernetes上高效地运行Apache Spark。...一些高级功能是 对于Spark工作负载，必须分配最少数量的驱动程序和工作程序Pod，以提高执行效率。Gang调度有助于确保分配所需数量的Pod以启动Spark作业执行。...总结 YuniKorn一方面有助于在大规模，多租户环境中有效地实现各种Spark工作负载的细粒度资源共享，另一方面可以动态地启动云原生环境。
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