spark on yanr方式运行计算作业,发现作业提交缓慢,查看日志如下:
18/09/25 11:25:38 WARN yarn.Client: Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME.
18/09/25 11:25:51 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/tmp/spark-293d2659-5df4-4445-8e6a-2d46103402e4/__spark_libs__6050322568575248936.zip -> hdfs://hadoop001:9000/user/hadoop/.sparkStaging/application_1537843134586_0005/__spark_libs__6050322568575248936.zip
18/09/25 11:26:04 INFO yarn.Client: Uploading resource file:/tmp/spark-293d2659-5df4-4445-8e6a-2d46103402e4/__spark_conf__938847757818885511.zip -> hdfs://hadoop001:9000/user/hadoop/.sparkStaging/application_1537843134586_0005/__spark_conf__.zip
从日志信息可以看到,
如果spark.yarn.archive 或者 spark.yarn.jars这两个参数都没有配置,spark就会把$SPARK_HOME/jars/所有的jar上传到分布式缓存中,大约耗时30s左右,造成提交缓慢。
解决办法:
1、将$SPARK_HOME/jars/下面的所有jar包上传到hdfs上
hadoop fs -mkdir -p /spark/jars/
hadoop fs -put /home/hadoop/app/spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.7.0/jars/*.jar /spark/jars/
2、spark-default.conf文件里面添加如下参数:
spark.yarn.jar hdfs://hadoop001:9000/spark/jars/*.jar
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本文解析了Spark on YARN方式下作业提交缓慢的原因,深入分析日志,指出未配置spark.yarn.jars或spark.yarn.archive参数导致的问题,并提供了解决方案,包括上传所有jar包至HDFS及在spark-default.conf中设置相应参数。

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