spark on yarn 查看结束APPLICATION的执行情况

spark on yarn作业运行的jar包缓存优化 这几天一直在追查spark on yarn的作业运行中的jar包分发,以及执行后的jar包删除的问题。从一开始的毫无头绪,到后来逐渐清晰,到后来通过hadoop的两个很简单的参数配置解决了问题。不得不说,虽然问题不大,对某些大牛们来说也真是小case,但是追查问题,定位问题到最终解决问题的过程,对我来说真是很不错的体验和学习过程。下面详细描述一下遇到的问题,以及解决的过程,给后面的同学一点参考。 阅读详情

需求

有时候一个spark任务执行结束了,但是发现结果并不尽人意。这时候想要查看这个APPLICATION的执行情况,看一下是哪个地方出了问题导致程序执行的慢。

但是再去yarn上去看的时候发现程序停止了,无法再查看web UI了该怎么办呢

微信公众号:大数据报文

解决方案

虽然无法查看当前任务的实时执行情况了,但是spark提供了查看历史任务的功能。默认是关闭的。

想要查看历史任务的执行情况需要进行如下配置。

1. 修改spark-default文件,添加如下内容,如果没有这个文件,请拷贝spark-default.sh.template为spark-default.sh进行修改(下同)

spark.master                     spark://master:7077
#开启事件日志
spark.eventLog.enabled           true
#这里是日志的存放路径,需要与该代码块中的最后一项保持一致
spark.eventLog.dir               hdfs://master:8020/spark/eventLogs
#这一句是访问历史任务日志的地址
spark.yarn.historyServer.address master:18080
#压缩
spark.eventLog.compress          true
#与第三项保持一致
spark.history.fs.logDirectory    hdfs://master:8020/spark/eventLogs

2.修改spark-env.sh文件,添加如下内容

#端口号18080与上面文件配置确保一致,retainedApplications表示保留历史任务的个数。路径与上面配置保持一致
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -Dspark.history.retainedApplications=7 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://master:8020/spark/eventLogs"

3.把上面配置文件拷贝到集群其他位置

#进入#SPARK_HOME/sbin,启动spark history-server
start-history-server.sh
#使用jps可以看到进程
$>jps
21066 HistoryServer

现在在浏览器输入上面配置的ip:port,可以看到历史任务列表

在yarn中找到任务,点击history也是同样的效果

THAT'S ALL.

欢迎关注微信公众号:大数据报文

配置Hadoop 3和Spark 3的日志聚合,以便在客户端电脑上通过YARN页面跳转查看Hadoop和Spark的历史任务日志 配置日志聚合可以帮助我们集中管理和查看任务日志,提供更方便的故障排除和性能调优。本文将介绍如何配置Hadoop 3和Spark 3的日志聚合,并通过YARN页面在客户端电脑上查看历史任务日志。通过配置Hadoop 3和Spark 3的日志聚合功能,您可以集中管理和查看任务日志,从而更方便地进行故障排除和性能调优。配置Hadoop 3和Spark 3的日志聚合,以便在客户端电脑上通过YARN页面跳转查看Hadoop和Spark的历史任务日志。步骤2:配置Spark 3的日志聚合。指定了事件日志的存储位置。 阅读详情

相关推荐

spark报错: Yarn application has already ended! killed or unable to launch application master

1.背景 背景参考:Spark执行任务卡死:SparkException: Failed to connect to driver! unable to launch application master 报错: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch applicatio...

九师兄 1626

YARN任务监控界面Aggregate Resource Allocation指标解析

在YARN的原生任务监控界面中,我们经常能看到Aggregate Resource Allocation这个指标(图中高亮选中部分),这个指标表示该任务拥有的所有container每秒所消耗的资源(内存、CPU)总和: Aggregate Resource Allocation是在org.a...

1315

EastWave应用案例:机箱屏蔽效能仿真

如何使用EastWave对机箱的电磁屏蔽效能进行仿真

2201_76034687的博客 1392

MR任务在yarn集群中资源占用分析

MR任务启动 hadoop jar MapReduceTest-1.0-SNAPSHOT.jar com.example7pi.jobPI -Dmapred.child.java.opts="-Xmx1024m" -Dmapreduce.map.memory.mb=1024 100 1000000000 -Dmapred.child.java.opts="-Xmx1024m" -Dmapreduce.map.memory.mb=1024 参数只能放在类名后 参数前。若是放在最后,参数获取不到 关于M

bck1453925668的博客 1642

AD9361 RSSI配置实战:从寄存器到精准功率测量的避坑指南

本文详细解析了AD9361芯片的RSSI配置实战,从寄存器设置到精准功率测量的全流程避坑指南。通过优化模式选择、测量持续时间及高级参数配置,实现高精度信号强度测量,并分享实际项目中的校准流程与性能优化技巧,帮助工程师提升射频接收链路的测量精度。

weixin_38166557的博客 442

ARM CoreSight架构

CoreSight架构是现代复杂SoC的“飞行数据记录仪”(黑匣子)和“精密诊断仪”的结合体。它彻底改变了嵌入式系统的调试方式,从传统的“盲人摸象”变成了拥有“上帝视角”,是ARM生态系统能够支撑起从微控制器到高性能服务器芯片如此广泛产品线的重要基石技术之一。

guigenyi的专栏 1421

【原创】大叔经验分享(21)yarn中查看每个应用实时占用的内存和cpu资源

在yarn中的application详情页面 http://resourcemanager/cluster/app/$applicationId 或者通过application命令 yarn application -status $applicationId 只能看到应用启动以来占用的资源*时间统计,比如: Aggregate Resource Allocation...

weixin_30828379的博客 3337

深度学习实战102-基于深度学习的网络入侵检测系统,利用各种AI模型和pytorch框架实现网络入侵检测

在明确了研究背景后,我们需要设定明确的项目目标。本项目的核心目标是开发一个高精度、低延迟的网络入侵检测系统检测准确率:达到95%以上,确保系统能够有效识别各类已知和未知的入侵行为。响应时间:控制在毫秒级范围内,以实现实时监测和快速响应。模型鲁棒性:在面对不同类型的网络环境和攻击手法时,系统需保持稳定的性能输出。可扩展性:系统设计需考虑未来可能面临的新型威胁,便于后续升级和维护。

微学AI的博客 1790

Yarn 监控 - 监控任务运行状态 (包括Spark,MR 所有在Yarn中运行的任务)

平时开发中可以在yarn的web页面查看应用程序运行状态,如下图 下面代码实现了,代码监控Yarn运行程序,可以对部分任务进行实时监控 Maven pom引用 <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop...

jast 9022

华为OD机试 - 荒岛求生 - 栈Stack(Python/JS/C/C++ 新系统 100分)

每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新,全天优快云在线答疑。

学Java,找哪吒 2838

项目报告:基于Sentaurus TCAD的多沟道长度NMOS器件仿真、SPICE模型提取与环形振荡器电路验证

本项目基于Sentaurus TCAD工具,完成了从器件仿真到电路验证的全流程研究。首先构建了45nm、65nm和90nm三种沟道长度的NMOS器件,通过TCAD仿真分析了其电学特性,观察到明显的短沟道效应。随后提取了BSIM4 SPICE模型参数,并生成Hspice可用的模型文件。最后利用该模型设计了11级环形振荡器进行电路验证,证明了模型的实用性。研究结果表明,随着沟道长度缩短,器件性能虽有所提升,但短沟道效应导致关态电流显著增加,影响整体能效。本项目为纳米尺度MOSFET的建模与电路设计提供了完整的技

huanghm88的专栏 284

spark on yarn 作业执行流程

spark application会有几个job,取决于调用了几次DAGScheduler. 如果是spark SQL则取决相应的实现,会存在job group 的情况(多个job) RDD一般是一个action有一个job,如果take,sample。另外checkpoint也触发一个job. Spark client模式下,所有的jar和资源都是和driver在一起,不会出现jar丢失的情况,spark可以从hdfs上读取 spark cluster模式下,会出现无法找到jar...

dymkkj的专栏 857

SCI投稿Title Page、Cover letter、Highlights、Manuscript模板

(简要介绍一下论文的创新性). I hope this paper issuitable for “Journal Name”.版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_48615832/article/details/120317336。

qq_15963745的博客 3699

spark on yarn

Spark on yarn的 两种运行模式和运行原理 一 回顾—spark和mapreduce区别 在MapReduce中,计算的最上层单元是是job,系统加载数据,执行一个map函数,shuffle数据,执行一个reduce函数,然后将数据写回到持久化存储器,Spark有一个类似job的概念(虽然一个job可以由多个stage组成,而不是仅仅只包含map和reduce),不过Spark还有一...

maybewecan 412

从重复劳动到智能闭环:OpenClaw实战搭建小红书&公众号全自动化运营体系

如果你有一定的代码开发能力,还可以为OpenClaw开发自定义插件,拓展更多的功能,比如对接更多的平台,实现图文+短视频的全平台自动化运营;对接视频剪辑工具,实现短视频脚本生成、剪辑、配音、发布的全流程自动化;对接私域运营工具,实现公域引流、私域承接、用户转化的全链路自动化;对接电商平台,实现内容种草、商品上架、订单管理的全流程自动化,打造完整的内容电商闭环。新媒体运营的本质,是内容价值的传递,而不是机械的重复劳动。

专注于Python爬虫开发,分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验,使用Scrapy、BeautifulSoup等工具,解决数据抓取难题。 310

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

Spark on Yarn分析

Spark on yarn

zhangkai1992的专栏 888

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

霍尼韦尔SoftMaster使用说明

spark on yarn 上的两种模式 client 和 cluster

比较详细比较全面:https://www.jianshu.com/p/0ee5e941a7cb

sghuu的博客 599

廖雪峰Python教程[完整版]

廖雪峰的python教程整理的,已经排好版了,而且还是完整的,适合小白

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

Spark:关于yarn中的application master的启动流程问题的探索

Spark:关于yarn中的AM的启动流程问题的探索Spark中的三种分布式集群部署模式:Spark:Yarn三大组件(模块)ResourceManagerNodeManagerApplicationMaster需再次明确的概念:AMSpark on YARN的两种模式具体阐述YARN-Cluster模式的AM执行流程:我自己看完的总结: Spark中的三种分布式集群部署模式: 当以分布式集群部署的时候,可以根据自己集群的实际情况选择Standalone模式(Spark自带的模式)、YARN-Client模

bensonrachel的博客 2833

spark on yarn 完全分部署_19.Spark编程模型-运行架构

核心概念:Application基于Spark的用户程序,包含了driver程序和集群的executorDriver Program运行main函数并且新建SparkContext的程序Executor在一个work node上为某应用启动的一个进程,负责运行任务。Cluster Manager在集群上获取资源的外部服务,standalone,Mesos,YarnWorker node集群上可以运...

weixin_39530838的博客 224

Spark on YARN 部署模式与资源参数配置实战指南

在大数据处理领域,资源调度是分布式计算框架的核心机制之一。Apache Spark 作为主流计算引擎,通常需要与 YARN(Yet Another Resource Negotiator)等资源管理器协同工作,以实现集群资源的统一分配与管理。其原理在于,Spark 通过 `spark-submit` 提交作业时,会将计算任务分解为 Driver 和 Executor 角色,并由 YARN 将其映射为 Container 进行资源隔离与调度。这一机制的技术价值在于能够高效利用集群资源,支持多租户、多任务并发执

weixin_30279671的博客 452

本地提交到yarn_Spark on Yarn学习之Yarn运行过程和Yarn应用的实现

【本文详细介绍了Spark On Yarn 中Yarn运行过程和Yarn应用的实现,欢迎读者朋友们阅读、转发和收藏!】1. Yarn 的启动流程1.1 Yarn 启动流程步骤整体流程如下:1. 提交应用及其使用到的资源用户向 YARN 中( RM )提交应用程序,其中包括 ApplicationMaster 程序、启动 ApplicationMaster 的命令、用户程序等。客户端将应用程序所需的...

weixin_34697393的博客 287

Spark On Yarn 部署(不带权限功能)注意替换域名和网址

1、在hadoop安装目录下找到yarn-site.xml配置文件,添加如下配置: <property> <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> ...

sunrising_hill的专栏 530

yarn application查询信息命令

yarn application 1、-list 列出所有 application 示例:yarn application -list 2、-appStates 跟 -list 一起使用,用来筛选不同状态的 application,多个用","分隔; 状态包含有:ALL,NEW,NEW_SAVING,SUBMITTED,ACCEPTED,RUNNING,FINISHED,FAILED,KILLED 示例:yarn application -list -appStates R

weixin_43946446的博客 2528

Spark学习(四)之Spark运行流程

文章目录一、Spark中的基本概念二、Spark的运行流程 一、Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext。由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等。程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Applicati...

thyyyyyyy的博客 624

Spark 的 Yarn-cluster 模式和 Yarn-client 模式

Spark 支持 Yarn 集群的部署模式,在 Spark On Yarn 模式下,每个 Spark 的 Executor 作为一个 Yarn container 在运行,同事支持多个任务在同一个 container 中运行。 Yarn 的 Application Master 概念:在 Yarn 中,每个 application 都有一个 Application 都有一个 Application...

朱磊的博客 888
上一篇: Windows连接远程hdfs出现java.lang.UnsatisfiedLinkError: org.apache.hadoop.util.NativeCrc32.nativeComput错误
下一篇: scala两行代码打印乘法表
iFence
博客等级 码龄9年 8051粉丝 111原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值