在同一节点启动多个spark master（worker）

最新推荐文章于 2025-05-20 20:53:59 发布
最新推荐文章于 2025-05-20 20:53:59 发布
阅读量2.9k 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： spark 大数据 文章标签： spark 启动
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u012017344/article/details/84555634
当尝试在已运行Spark worker的机器上启动第二个Spark Master时，会遇到Worker进程冲突错误。本文介绍如何通过设置SPARK_IDENT_STRING环境变量来解决此问题，允许在同一台机器上并行运行多个Spark Master实例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在已经启动spark master（worker）的机器上再启动master，
提示错误：org.apache.spark.deploy.worker.Worker running as process XXXXX. Stop it first.

根据抛出错误的源码，可得解决方法：
export SPARK_IDENT_STRING=foo （默认为用户名， woker节点同样需要设置才可匹配）
$ $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh --port 8002 --webui-port 8012 （启动第二个master）

spark在几百个worker查看日志的技巧
Love-Coding
04-07 564
map里写了println以打印日志， 实际日志可能在其中一台worker上， 任务执行成功了， 找执行时间长的worker就行了，一般加了println的worker会执行时间更长。
spark工作节点之Worker原理剖析
crazy246的专栏
04-18 3154
       这节我们讲讲Worker，Worker 计算资源的实际贡献者，他要向Master汇报自身拥有多少cpu core和memory, 在master的指示下负责启动executor，executor 是执行真正计算的苦力，由master来决定该进程拥有的core和memory数值，Master  掌管整个cluster的资源，主要是指cpu core和memory，但Master自身并不...
使用Scala的Akka通信编写spark底层通信框架、启动多个Worker、WebSocket的通信过程 28
啊策策大数据社区
05-28 360
图解&简单介绍Spark底层通信框架 1.1 图解 角色分类： 老大：Master 小弟：Worker 启动过程 启动Master 再启动Worker 小弟找老大进行注册 小弟要发送心跳，目的：告诉老大，我这个worker还活着 老大定时的清除挂掉的超时的Worker。 1.2 结合代码分析 a --worker 发送注册信息到 masterSS worker 发消息...
10w 个 Worker 的 Spark 任务是怎么运行的？（分布式计算）
qq_34608620的博客
02-15 344
0 前言 大家好，我是小林！ 本篇文章是 Spark 系列的第三篇文章。前两篇文章可以看这里： RDD 编程模型：延迟计算是怎么回事？ Spark 数据依赖图是啥？ 本文概览 在第二篇文章中，小林讲到一个 Spark 任务首先要生成数据依赖图，也就是 Job 的逻辑执行图，然后根据一定的规则转化成 Job 的物理执行图，才能真正的执行。并且在第一篇文章中举了一个 word count 的例子，你可以回顾下这两张图，理解一下第二篇讲的逻辑执行图到物理执行图的转换： wordcount 逻辑执行图 wor
大数据Spark（五十九）：Standalone集群部署
最新发布
Lansonli（蓝深李）的博客
05-20 1728
Standalone集群是Spark自带的资源调度系统，无需依赖外部集群管理器。集群由主节点（Master）、工作节点（Worker）和客户端（Client）组成。Master负责资源管理和任务调度，Worker执行计算任务，Client提交任务。搭建Standalone集群的步骤包括：上传并解压Spark安装包，配置spark-env.sh和workers文件，将配置好的安装包发送到各节点，启动集群。启动后，可通过浏览器查看集群信息。测试集群时，可在客户端节点上提交任务，如SparkPi任务，以验证集群的
Spark 在不同集群中的运行架构
努力努力再努力！的博客
06-12 1275
Spark 注重建立良好的生态系统，它不仅支持多种外部文件存储系统，提供了多种多样的集 群运行模式。部署在单台机器上时，既可以用本地（Local）模式运行，也可以使用伪分布 式模式来运行；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 模式或者YARN-Cluster 模式。Spark 的各种运行模 式虽然在启动方式、运行位置、调度策略上各有不同，但它们的目的基本都是一致的，就是 在合适的位置安全可靠的根据用户的配置和Jo
启动spark集群时两个worker节点异常：failed to launch: nice -n 0 spark-class --webui-port 8081 spark://master:7077
one111a的博客
08-06 2413
之前出现这个错的时候，在网上google了好久，没解决，后来看到有人说在root用户下的 .bashrc下引入JAVA_HOME的路径，也有大佬说需要在/spark/sbin/spark-config.sh 加入JAVA_HOME的路径，我在/spark/sbin/spark-config.sh里加入JAVA_HOME的路径后，在运行就不报错了，可供参考 ...
解决集群org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 spark://hadoop1:7077问题
master_hunter的博客
04-18 4746
配置的虚拟机为Centos6.7系统，hadoop版本为2.6.0版本，先前已经完成搭建CentOS部署Hbase、CentOS6.7搭建Zookeeper和编写MapReduce前置插件Hadoop-Eclipse-Plugin 安装。在此基础上进行Hive下的部署以及mysql的一个连接，完成Hive的应用。出现该问题的原因在于其他集群的profile并没有设置好，那么此时大家应该去校验启动集群的依赖，无非就那么几个条件和JAVA环境，每个集群点都得满足该条件，相当于去校验一次环境变量保证没有出错。
spark master无法正常启动，worker正常启动
DayOneMore的博客
02-17 1758
背景 试用jps查看是否正常启动 问题描述： dl8作为master时，可以正常启动master和worker，而dl23作为master时，无法启动master，但可以正常启动worker starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /home/x x x/spark/spark-2.4.7-bin-hadoop2.6/logs/spark-xxx-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-ss
spark启动节点时，从节点slave未启动：Worker:87 - Failed to connect to master master:7077
Please_Forgive的博客
09-20 4430
spark集群总共三个节点，一个主节点，两个从节点，在master提交了任务运行之后发现两个从节点并未work起来，然后去两个从节点slave01 slave02上查看日志文件，在spark目录下的logs查看日志文件， 发现如下错误信息： 2019-09-19 20:33:57 WARN Worker:87 - Failed to connect to master localhost:...
Spark启动过程中遇到的错误 ./spark-shell –master spark://node001:7077
01-20
在尝试启动Spark Shell时，你遇到了一个特定的错误，该错误与Spark的内存配置有关。在你的描述中，错误信息明确指出系统内存259522560字节（约245MB）必须至少为471859200字节（约448MB），这意味着Spark在启动时...
Linux系统下Spark启动出现 failed to launch: nice -n 0 spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker
m0_49337600的博客
12-19 2755
问题如图： failed to launch: nice -n 0 /home/bigdata/cluster/spark/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker 解决： 首先定位到你的 java jdk 安装绝对位置，以我本机为例 # 即 /usr/local/java/jdk1.8.0_271 cd 到你安装解压的spark目录下，以我本机为例 进入修改 spark-config.sh 文件 vim /spark
Spark源码解析01-Master启动流程
Linzx的学习笔记
05-12 976
1、前言 Master是spark中核心角色，涉及到集群通信以及资源调用申请，不仅要接收Driver，Worker的注册调用，还需要根据调度情况知道其他角色的状态，例如：Executor、Driver的状态等。 通过以上的推断，Master需要有个传输层（TransportServer）专门用来发送或者接受服务，如下图 由上图可见，如果使用传输的实例过多，势必会存在问题，如：这个实例消息A传给谁，实例消息B由哪个实例接收等，为此，我们可以在传输层上添加一个分发器（Dispatcher），如下图 引入分发
启动spark时出现：failed to launch org.apache.spark.deploy.worker.Worker:
海边看花开的博客
03-08 4520
[root@master spark-1.6.0-bin-hadoop2.6]# ./sbin/start-all.sh starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /usr/local/src/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy...
spark worker 启动失败 failed to launch org.apache.spark.deploy.worker.Worker
hzdxw的专栏
06-18 1万+
failed to launch org.apache.spark.deploy.worker.Worker
Spark集群无法停止的原因分析和解决
伏虎游侠的博客
07-19 938
今天想停止spark集群，发现执行stop-all.sh的时候spark的相关进程都无法停止。提示： no org.apache.spark.deploy.master.Master to stop no org.apache.spark.deploy.worker.Worker to stop 上网查了一些资料，再翻看了一下stop-all.sh，stop-master.sh，
启动hadoop时报错，*** running as process 6410. Stop it first.解决方法
persistence勿忘初心
03-23 8361
解决方法： 进程已经在运行中了，先执行stop-all.sh下，然后再执行start-all.sh，楼主通过此方法，问题解决
Spark运行模式（一）－－－－－Spark独立模式
热门推荐
happyAnger6的专栏
07-26 4万+
除了可以在Mesos或者YARN集群管理器上运行Spark外，Spark还提供了独立部署模式。你可以通过手动启动一个master和workers,或者使用提供的脚本来手动地启动单独的集群模式。你也可以在一台单独的机器上启动这些进程用来测试。 以独立模式安装Spark集群 你只需要将编译好的Spark版本拷贝到集群中的每台节点上。 手动启动集群 你可以通过执行以下脚本单独模式
如何在Spark集群的work节点上启动多个Executor?
weixin_33912445的博客
11-12 2301
如何在Spark集群的work节点上启动多个Executor?默认情况下，Spark集群下的worker，只会启动一个Executor，只运行了一个 CoarseGrainedExecutorBackend 进程。Worker 通过持有 ExecutorRunner 对象来控制 CoarseGrainedExecutorBackend 的启停。那么如何启动多个executor...
spark worker节点没有启动
03-16
2. 网络问题：请检查Spark worker节点所在的网络是否正常，是否能够与Spark master节点进行通信。 3. 资源不足：请检查Spark worker节点的资源是否足够，包括CPU、内存、磁盘空间等。 如果以上问题都没有解决，...
评论 2
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