yarn spark 环境配置

最新推荐文章于 2025-07-04 16:31:39 发布
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本文介绍如何通过配置YARN来实现Spark任务的有效监控，包括设置ApplicationMaster端口及启动history服务器的方法。
refer: http://blog.sina.com.cn/s/blog_a502f1a30101r6qq.html

1、
在yarn-site.xml中配置yarn.web-proxy.address的端口，但是实际上点击ApplicationMaster没有反应

yarn <wbr>spark <wbr>环境配置
需要执行如下命令，对应的参数才能生效
yarn-daemon.sh start proxyserver
然后就可以看到spark的任务监控了 yarn <wbr>spark <wbr>环境配置
2、启动history记录
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
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07-02 2462
export/data/spark_project/spark_base/05_词频统计案例_spark_on_yarn运行.py。/export/data/spark_project/spark_base/05_词频统计案例_spark_on_yarn运行.py。/export/data/spark_project/spark_base/05_词频统计案例_spark_on_yarn运行.py。相比原理hadoop集群,需要多启动一个spark的自己的历史服务,它是依赖hadoop的历史服务的!
Spark环境搭建-Spark-on-Yarn
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11-19 563
大数据开发spark-on-yarn环境搭建
Spark-yarn环境配置
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11-19 2612
一、spark-env.sh1.配置hadoop的配置文件 export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/etc/hadoop 二、spark-defaults.conf1.配置spark依赖的文件并上传到hdfs中 spark.yarn.jar=hdfs:///user/spark/jars/spark-assembly-1.6.0-hadoop2.4.0.jar
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在此博客文章中，我将解释YARN上Spark的资源分配配置，描述yarn-client和yarn-cluster模式，并包括示例。 Spark可以在YARN中请求两个资源：CPU和内存。 请注意，用于资源分配的Spark配置在spark-defaults.conf中设置，名称类似于spark.xx.xx。 其中一些具有客户端工具的相应标志，例如spark-submit / spark-...
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Step 1： 可以尝试先搭建HA模式，然后Yarn模式只是在这个基础上做了一些修改而已 http://blog.csdn.net/ymf827311945/article/details/73822832Step 2： 在node11节点上执行命令:vi ~/.bash_profile source ~/.bash_profile添加如下属性：export HADOOP_INSTALL=
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在使用 Spark on YARN 之前，您需要完成以下环境配置： 1. 安装 Hadoop 集群，并且保证 HDFS 和 YARN 服务正常运行。 2. 下载 Spark 并解压到您的计算机上，并在所有节点上安装 Spark。 3. 配置 Spark 和 YARN 的环境变量，例如在 ~/.bashrc 中添加以下内容： ``` export SPARK_HOME=/path/to/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/etc/hadoop ``` 其中，`/path/to/spark` 为您解压 Spark 的路径，`/path/to/hadoop` 为您的 Hadoop 安装路径。 4. 配置 Spark 的 YARN 集成，例如在 Spark 的 `conf/spark-defaults.conf` 文件中添加以下内容： ``` spark.master yarn spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs:///spark-logs spark.yarn.historyServer.address http://your-history-server:18080 ``` 其中，`yarn` 表示您将使用 YARN 作为 Spark 的资源管理器，`/spark-logs` 为 Spark 事件日志的保存路径，`http://your-history-server:18080` 为 Spark 历史服务器的地址。 完成以上环境配置后，您可以使用 Spark on YARN 进行大规模分布式计算了。
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