spark遇到的一些坑

SpringBoot + Spark on Yan踩坑记 终极目标 采用SpringBoot集成SparkStreaming+Kafka+Redis+HDFS等组件,打包成jar(下文将之简称为“应用”),运行在Spark on Yan环境,实现离线+实时分布式计算。 本文中采用Spark on Yan Client模式发布应用。 参考文献:https://www.cnblogs.com/langfanyun/p/8040136.html ... 阅读详情

1.spark的cluster模式参数问题

spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--class com.zctt.bigdata.Education \
--name cluster_test3 \
--executor-memory 5g \
--driver-memory 5g \
--executor-cores 4 \
--jars datanucleus-api-jdo-4.2.1.jar,datanucleus-core-4.1.17.jar,datanucleus-rdbms-4.1.17.jar \
/home/hadoop/demos/cucc_model_thrid.jar 20180402 cluster_test3 edu_zcxc_pro zcxc_result 

cluster模式提交spark-sql代码的时候还需要提交三个jar包:datanucleus-api-jdo-4.2.1.jar,datanucleus-core-4.1.17.jar,datanucleus-rdbms-4.1.17.jar

而且就是--jars后面的jar包要用","分隔而不是" "(空格)分隔。

2.cluster和client的appName问题

cluster模式appName指定在外部才会生效,如果写到程序里面,是不会生效的。

spark-submit \

--name xxx

3.spark-sql整合hive,使用的是yarn-cluster模式,数据库不存在问题

报错:

解决方法:

在spark-submit命令中添加上hive-site.xml配置文件。

spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--class com.zctt.bigdata.Education \
--name cluster_test19 \
--executor-memory 5g \
--driver-memory 10g \
--executor-cores 4 \
--jars datanucleus-api-jdo-3.2.1.jar,datanucleus-core-3.2.2.jar,datanucleus-rdbms-3.2.1.jar,jdo-api-3.0.1.jar \
--conf spark.driver.extraJavaOptions="-XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M" \
--files /usr/local/spark/spark-1.5.0-bin-hadoop2.6/conf/hive-site.xml \
/home/hadoop/demos/cucc_model_thrid.jar 20180402 cluster_test19 edu_zcxc_pro zcxc_result

4.spark-sql整合hive,使用的是yarn-cluster,oom问题

报错:

解决方法:

spark-submit \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--class com.zctt.bigdata.Education \
--name cluster_test19 \
--executor-memory 5g \
--driver-memory 10g \
--executor-cores 4 \
--jars datanucleus-api-jdo-3.2.1.jar,datanucleus-core-3.2.2.jar,datanucleus-rdbms-3.2.1.jar,jdo-api-3.0.1.jar \
--conf spark.driver.extraJavaOptions="-XX:PermSize=128M -XX:MaxPermSize=256M" \
--files /usr/local/spark/spark-1.5.0-bin-hadoop2.6/conf/hive-site.xml \
/home/hadoop/demos/cucc_model_thrid.jar 20180402 cluster_test19 edu_zcxc_pro zcxc_result

5.hive启动失败,jline问题

报错:

导致这个问题是由于yarn的jline包版本太低导致,hive的jline版本高。

解决方案:

rm -f /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/share/hadoop/yarn/lib/jline-0.9.94.jar

cp /usr/local/hive/apache-hive-1.1.0-bin/lib/jline-2.12.jar /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/share/hadoop/yarn/lib/

Hive on Spark踩坑记 本文是我搭建Hive on Spark的一些经历,包括踩的各种坑,记录一下 首先说一下本人为什么要搭建Hive on Spark呢?因为本人使用的是Hive 2.1.1,每次输入hive命令准备启动Hive客户端的时候,命令行都会输出这样的一段信息: 信息中明确的说明了Hive on MapReduce在Hive 2中是过时的,并且在Hive未来的版本中可能是不可用的。推荐我们使用其他的执行引擎... 阅读详情

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