异常描述 在一个CDSW环境中，由于其中一个租户经常提交大型Spark作业将YARN上租户所在的资源池资源用到95%以上，从而影响到同一租户下其他用户提交作业的运行。...本文主要描述通过修改Spark的配置来将作业的实际提交人的用户名展示到Spark UI，非CDSW的YARN的多租户管理也会碰到类似问题。...3.修改完配置后点击“保存更改”，根据提示重启相关服务（此步骤会涉及到CDSW服务重启） ? 验证 1.使用user1用户登录CDSW ? 2.运行一个示例PySpark程序 ?...3.在SparkUI上找到该作业，并点击“Environment”，可以看到参数列表中打印了提交Spark作业的用户 ?...总结 1.该方式是将CDSW上登录的实际用户以Spark参数的形式带到Spark作业中，具体做法是在CDSW上的Session启动时自动将参数写入到Project下的spark-defaults.conf
、容错的、多租户的Spark作业，因此，多个 用户可以并发的、可靠的与Spark集群进 行交互使 用交互式Python和Scala Livy可以使 用Scala或者Python语 言，因此客户端可以通过远程与...（YARN / Mesos） 而不是Livy服务器，以实现良好的容错性和并发性 作业可以作为预编译的jar，代码 片段或通过java / scala客户端API提交 通过安全的认证通信确保安全 4...在运 行多个Livy服务器的时候不会导致机器过载 5 配置Livy Livy在配置 目录下使 用 一些配置 文件，默认情况下是Livy安装下的conf目录。...spark-blacklist.conf：列出了 用户不允许覆盖的Spark配置选项。这些选项将被限制为其默认值或Livy使 用的Spark配置中设置的值。...一旦Livy服务器正在运 行，您可以通过端 口8998连接到它（这可以通过livy.server.port 配置选项进 行更改）
10个小时的作业运行时间中有3个小时用于将文件从staging director移动到HDFS中的最终目录。...我们在 PipedRDD 中进行了更改，优雅的处理获取失败，使该作业可以从这种类型的获取失败中恢复。...增加Netty服务器线程（spark.shuffle.io.serverThreads）和backlog（spark.shuffle.io.backLog）的数量解决了这个问题。...我们用来寻找性能瓶颈的工具 Spark UI度量指标：Spark UI可以深入了解特定阶段的时间花费。每个任务的执行时间分为子阶段，以便更容易找到job中的瓶颈。...我们通过避免重新运行正在运行的任务来修复该问题，并且我们看到在发生获取失败时作业更稳定。
用户可以通过 zeppelin.interpreter.lifecyclemanager.timeout.threshold 设置更改此阈值。...NullLifecycleManager 是默认的生命周期管理器，用户可以通过 zeppelin.interpreter.lifecyclemanager.class 更改它。...通常，管理员会关闭 Zeppelin 服务器进行维护或升级，但不想关闭正在运行的解释器进程。在这种情况下，解释器进程恢复是必要的。...在 0.8.x 中，Zeppelin 服务器只会在您再次运行段落时重新连接到正在运行的解释器进程，但不会恢复正在运行的段落。 例如。...如果您在某个段落仍在运行时重新启动 zeppelin 服务器，那么当您重新启动 Zeppelin 时，尽管解释器进程仍在运行，您将看不到该段落正在前端运行。
支持工作负载分布的架构 在具有多个内核的单个服务器上，作业并行运行，假设工作负载可以分成更小的部分并在多个线程上执行。...当在 Spark over Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 等分布式平台上执行时，revoscalepy 和 RevoScaleR 都会自动使用集群中所有节点上的所有可用内核。...转移到 Spark 或 HadoopMR 计算上下文会附带该平台支持的数据源列表。假设 Spark 或 Hadoop 计算上下文支持您要分析的数据输入，您的分布式分析脚本可以包含本文中提到的任何函数。...有关按计算上下文列出的受支持数据源的列表，请参阅机器学习服务器中脚本执行的计算上下文。 备注 分布式计算在概念上类似于并行计算，但在机器学习服务器中，它特指跨多个物理服务器的工作负载分布。...实际上，您可以将分布式计算视为机器学习服务器为 Hadoop 和 Spark提供的一种能力。 多线程数据操作的函数 导入、合并和步进转换在并行架构上是多线程的。
目前我们每天有数千个批处理作业在运行，越来越难以理解它们之间的依赖关系。...Spark-Lineages 的模拟 UI 如图 1 所示，用户可以在其中浏览或搜索所有 Spark 表和批处理作业，读取每个表和作业的详细信息，并跟踪它们之间的从源到结束的依赖关系....对于对 Spark-Lineage 的具体实现感兴趣的读者，我们在下面提供了服务器端和客户端的细分（附录）。...作业名称和 yaml 配置文件：这有助于用户快速找到必要的信息以了解作业的逻辑，以及作业的所有者，以防用户想联系以获取后续问题。...Spark-ETL 版本、服务版本和 Docker 标签：每次运行时也会跟踪此信息，并用于更多技术目的，例如调试。
地区的数量根据用于分析所选择的队列动态变化。图中的构建地区模型和验证地区模型步骤对于每个地区（国家）重复执行，在运行时扩展，使用不同的参数集执行，如下所示。...运行时上下文和参数随着工作流传递，用于业务决策。 揭开面纱 让我们深入幕后场景来了解Meson是如何在不同系统之间统筹，以及生态系统中不同组件之间的相互影响。工作流有着不同的资源需求和总运行时间期望。...Meson中的Spark Submit可以从Meson中监控Spark作业进度，能够重试失败的Spark步骤或杀死可能出错的Spark作业。...Meson同时还支持特定版本的Spark——因此，对于那些想要使用最新版本的Spark进行创新的用户来说，也是支持的。 通过Meson在多用户环境下支持Spark有一系列有趣的挑战。...结论 在过去一年中，Meson已经在多ML管道的上百个并行作业中发挥作用。对我们算法团队来说，这是创新的一剂催化剂，因此改善了对用户的推荐。 我们计划在未来几个月将Meson开源，并围绕它建立社区。
Spark作业时难免会遇到由于Kerberos认证问题导致作业运行失败的时候，那我们需要针对Spark作业进行调试，通过一些Debug日志查看认证失败的原因。...可以在Java的运行命令中增加参数“-D sun.security.krb5.debug=true”,在运行时启用该属性。...这里为了方便日志上下文分析，我们需要为Spark Gateway增加如下配置，将JVM中Kerberos的Debug日志输出到Spark的日志中。...4 运行示例测试 1.在命令行向集群提交Spark作业，命令如下: spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn...2.查看Yarn作业执行日志 ? ? 5 总结 1.
性能可预测性允许更轻松地满足 SLA 例如：作业的运行时间范围从 100+ 秒减少到不到 2 秒 性能提升高达 10 倍 我们使用 Spark 2.0 进行计算并比较了 2 个堆栈的性能，一个堆栈的...Spark 作业直接在 HDFS 中的数据上运行，另一个堆栈作业在 HDFS 支持的 Alluxio 文件系统中的数据上运行。...为什么使用Alluxio 在共享计算集群中，用户经常在相似的数据集上运行作业。 例如，许多数据科学家可能正试图从上周收集的数据中获得见解。...Spark 持久化 Spark 提供了在不使用任何其他系统的情况下临时保存数据以供后续使用的选项。 但是，这些机制仅限于单个 Spark 上下文，这会阻止多个用户从一个用户的持久数据中获益。...总数据集大小是集群可用内存的三倍。 场景1 image.png 在第一种情况下，每月作业和每周作业都在运行 I/O 密集型工作负载。 Alluxio 极大地提高了这两种工作负载的性能。
假设一个查询运行前申请了E个Executor，每个Executor包含C个core（并发执行线程数），那么该作业在运行时可以并行执行的任务数就等于E x C个，或者说该作业的并发数是E x C。...基于此，我们思考了第三个问题：Spark能否在运行时自动地处理join中的数据倾斜？...在自适应执行时，因为其中一张表的大小只有2.5k所以在运行时转化成了BroadcastHashJoin，执行时间缩短为10秒。 原版Spark： ? 自适应执行： ?...结合上述3点，下一步自适应执行在Baidu内部的优化落地工作将进一步集中在大数据量、复杂查询的例行批量作业之上，并考虑与用户查询复杂度关联进行动态的开关控制。...另外，自适应执行可以获取到多轮stage之间更完整的统计信息，下一步我们也考虑将对应数据及Strategy接口开放给Baidu Spark平台上层用户，针对特殊作业进行进一步的定制化Strategy策略编写
这是CDSW主仪表板，在这里您可以找到 正在运行多少个会话、作业或模型 分配给您的资源有哪些，例如虚拟CPU、存储设备和GPU CDSW的一个重要功能是上下文，通过切换上下文，您将能够从团队项目更改为您自己的个人项目...创建新上下文非常容易，让我们为本教程和我们可能使用的未来CDSW教程创建一个新上下文。 单击用户名旁边的标志，然后选择创建团队 ? 接下来为您的团队Tutorials命名，然后选择创建团队 ?...，如果您已在该项目中创建了模型或正在运行与该项目相关的任何作业，则可以在其中管理它们。...欢迎使用工作台，用户界面应如下图所示： ? 在工作台的顶部，您会发现： 1.终端访问 终端访问窗口可让您从Web控制台访问正在运行的引擎。...，例如Spark历史记录和YARN历史记录 要开始使用我们的python脚本，我们必须首先安装一些库，这在CDSW中非常简单： ?
在web界面上查看 任务正在运行 如果运行在 YARN 模式，可以在 ResourceManager 节点的 WEB UI 页面根据 任务状态、用户名 或者 applicationId Search 到应用...作业监控的 WEB UI 界面，这个页面就是对应 Spark 应用程序历史执行界面： ?...（或 spark2-submit）运行时的打印日志，这个日志是我们排查问题首先要拿到的。...Spark 程序的日志根据 spark 程序所在的阶段需要去不同的地方查看 比如程序正在运行时可以通过程序本身的 web UI 查看运行时的日志，程序结束后，web UI 就退出了，Spark 会将日志移动到...当用户提交了作业之后，就可以关掉Client，作业会继续在YARN上运行，因而YARN-Cluster模式不适合运行交互类型的作业。
如果不是，请相应地调整示例中的路径。 jps在每个节点上运行以确认HDFS和YARN正在运行。...在编辑Spark内存设置之前，请务必了解Hadoop YARN如何管理内存分配，以便您的更改与YARN群集的限制兼容。...如果指定更大的间隔，则在历史记录服务器中看到的内容与应用程序的实时状态之间会有一些延迟。如果使用较短的间隔，则会增加HDFS的I / O....运行历史记录服务器： $SPARK_HOME/sbin/start-history-server.sh 重复上一节中的步骤以启动作业，spark-submit这将在HDFS中生成一些日志： 通过在Web...既然您有一个正在运行的Spark集群，您可以： 学习任何Scala，Java，Python或R API，以从Apache Spark Programming Guide创建Spark应用程序 使用Spark
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。...这个参数极为重要，如果不设置可能会直接影响你的Spark作业性能。建议：Spark作业的默认task数量多一点。...此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢（通过spark web ui可以观察到作业的gc耗时），意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。...此外，如果发现作业由于频繁的gc导致运行缓慢，意味着task执行用户代码的内存不够用，那么同样建议调低这个参数的值。 --conf spark.shuffle.memoryFraction=0.3
2，spark的historyServer 只要应用程序的事件日志存在，仍然可以通过Spark的历史记录服务器构建应用程序的UI。通过执行下面的命令，启动历史服务器： ....必须将Spark作业本身配置为记录事件，并将其记录到相同的共享可写目录。...2),不完整的应用程序仅间歇更新。更新之间的时间由更改文件的检查间隔（spark.history.fs.update.interval）定义。在较大的集群上，更新间隔可能设置为较大的值。...查看正在运行的应用程序的方式实际上是查看应用自己的Web UI。 二，监控指标 Spark具有基于Dropwizard Metrics Library的可配置度量系统。...三，高级监控 可以使用多个外部工具来帮助描述Spark作业的性能： 1，集群的监控工具，如Ganglia，可以提供整体集群利用率和资源瓶颈的分析数据和视图。
RDD是直接缓存在执行器进程里的，所以可以在运行时充分利用缓存数据提高运算速度。 ...4.任何时候，最好把Spark运行在运行HDFS的节点上，可以快速访问存储。...现在我们来讲讲Spark的调优与调试。 我们知道，Spark执行一个应用时，由作业、任务和步骤组成。...Action操作把有向无环图强制转译为执行计划：Spark调度器提交一个作业来计算所必要的RD，这个作业包含一个或多个步骤，每个步骤就是一些并行执行的计算任务。...性能调优选项 选项 默认值 用途 spark.sql.codegen false 设为True时，Spark SQL会把每条查询语句在运行时编译为Java二进制代码。
这个等待降低了扩展的效率。 错误处理缺失。在运行时，有些作业可能会失败。你可能不得不还原部分结果或整个地放弃本次运行。 学习成本很高。每个系统都有不同的 API 和编程约定。...要使用新系统启动作业，用户必须学习一套全新的约定。 新的 Fiber 平台专门解决了这些问题。它为更广泛的用户群体提供了无缝使用大规模分布式计算的可能。...当用户新增一个后端时，所有其他 Fiber 组件（队列、池等）都不需要更改。最后，集群层由不同的集群管理器组成。...所有子进程都以与父进程相同的容器镜像启动，以确保运行环境的一致性。因为每个进程都是一个集群作业，所以它的生命周期与集群上的任何作业相同。为了方便用户，Fiber 被设计成直接与计算机集群管理器交互。...它们让用户可以管理工作进程池。Fiber 使用 作业支持进程 扩展池，以便每个池可以管理数千个（远程）工作进程。用户还可以同时创建多个池。
两种操作，流计算及其他的模块支持比较缺乏 （4）Spark框架和生态更为复杂，有RDD，血缘lineage、执行时的有向无环图DAG,stage划分等，很多时候spark作业都需要根据不同业务场景的需要进行调优以达到性能要求...12. spark工作机制？ 用户在client端提交作业后，会由Driver运行main方法并创建spark context上下文。...Spark master HA主从切换过程不会影响到集群已有作业的运行，为什么 不会的。 因为程序在运行之前，已经申请过资源了，driver和Executors通讯，不需要和master进行通讯的。...1、在Master切换的过程中，所有的已经在运行的程序皆正常运行！...因为Spark Application在运行前就已经通过Cluster Manager获得了 计算资源，所以在运行时Job本身的 调度和处理和Master是没有任何关系。
在这里，Spark和MapReduce将并排运行，以涵盖集群上的所有火花作业。...它提供了一个表达图形计算的API，可以使用Pregel抽象API对用户定义的图形进行建模。它还为此抽象提供了优化的运行时。...虽然这个框架提供了许多用于访问集群计算资源的抽象，但用户仍然需要更多。 这两个迭代和交互式应用程序需要跨并行作业更快速的数据共享。由于复制，序列化和磁盘IO，MapReduce中的数据共享速度很慢。...2. 4 MapReduce上的交互操作 用户对同一数据子集运行即席查询。每个查询都将在稳定存储上执行磁盘I / O，这可以控制应用程序执行时间。...$ spark-shell 如果Spark shell成功打开，那么您将找到以下输出。查看输出的最后一行“可用作sc的Spark上下文”意味着Spark容器会自动创建名为sc的 spark上下文对象。
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