spark 提交yarn 监控

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Spark下Yarn-Cluster和Yarn-Client的区别

转自：Spark下Yarn-Cluster和Yarn-Client的区别 0 首先注意的概念 ResourceManager：是集群所有应用程序的资源管理器，能够管理集群的计算资源并为每个Application分配，它是一个纯粹的调度器。  NodeMana
晴天哥 6年前 1400

Spark On YARN内存分配

本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况，因为没有深入研究Spark的源代码，所以只能根据日志去看相关的源代码，从而了解“为什么会这样，为什么会那样”。 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同，Spark on YARN
雨客 8年前 5561

Spark on Yarn 架构解析

。   一、Hadoop Yarn组件介绍: 我们都知道yarn重构根本的思想，是将原有的JobTracker的两个主要功能资源管理器 和 任务调度监控 分离成单独的组件。新的架构使用全局管理所有应用程序的计算资源分配。 主要包含三个组件ResourceMan
松伯 8年前 791

Spark-Yarn架构介绍

1.简介 MapReduct框架从hadoop-0.23版本以后发生了重大的变革, 新的计算框架我们称为MapReudce 2.0 或者 YARN(Yet-Another-Resource-Negotiator) 这篇文章主要是简单的介绍YARN的架构, 因
陈国林 8年前 1467

Spark on YARN简介与运行wordcount（master、slave1和slave2）（博主推荐）

Spark On YARN模式 　　这是一种很有前景的部署模式。但限于YARN自身的发展，目前仅支持粗粒度模式（Coarse-grained Mode）。这是由于YARN上的Container资源是不可以动态伸缩的，一旦Container启动之后，可使用的资源
技术小哥哥 7年前 1541

从源码角度看Spark on yarn client & cluster模式的本质区别

首先区分下AppMaster和Driver，任何一个yarn上运行的任务都必须有一个AppMaster，而任何一个Spark任务都会有一个Driver，Driver就是运行SparkContext(它会构建TaskScheduler和DAGScheduler
反向一觉 7年前 1309

Spark on YARN模式的安装（spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz）（master、slave1和slave2）（博主推荐）

开篇要明白 　　（1）spark-env.sh 是环境变量配置文件 　　（2）spark-defaults.conf 　　（3）slaves 是从节点机器配置文件 　　（4）metrics.properties 是 监控 　　（5）log4j.properti
技术小哥哥 7年前 1870

Spark Yarn-cluster与Yarn-client

摘要 　　在Spark中，有Yarn-Client和Yarn-Cluster两种模式可以运行在Yarn上，通常Yarn-cluster适用于生产环境，而Yarn-Cluster更适用于交互，调试模式，以下是它们的区别 Spark插拨式资源管理 　　Spark支
技术小哥哥 7年前 1004

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