Spark Master和Work启动过程

最新推荐文章于 2024-07-16 09:32:08 发布
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#spark

博客围绕Spark展开，主要介绍了Spark core篇中，源码里Master与Worker启动时的消息通信相关内容。
Spark伪分布式启动只有jps没有Master和Worker
qq_37268093的博客
05-26 7324
配置Spark伪分布式环境的时候，source /etc/profile之后，jps查看进程中只有jps进程，没有Master和Worker进程。造成这种情况的原因就是配置spark-env.sh和/etc/profile文件的时候Spark主节点的IP和Spark本地的IP配置错误。 解决办法： 首先查看linux的ip 输入语句：ifconfig 第一个红框标记的是Spark主节点的IP，第二个红框标记的是Spark本地的IP。 其次，修改配置文件的相关内容。 进入spark...
启动Spark集群web界面无work信息
AsUs.的博客
04-24 844
MasterArguments:66 - SPARK MASTER IP is deprecated, please use SPARK MASTER HOST
spark启动的worker节点是localhost_想学习Spark？先带你了解一些基础的知识
weixin_39690097的博客
11-26 231
? IndexSpark的核心概念Spark的基本特性Spark 生态系统 —— BDASSpark-Shell的简单使用Pyspark的简单使用Spark 服务的启动流程之前也学习过一阵子的Spark了，是时候先输出一些知识内容了，一来加深印象，二来也可以分享知识，一举多得，今天这篇主要是在学习实验楼的一门课程中自己记下来的笔记，简单梳理了一下，当做是需要了解得基础知识，让不熟悉Spa...
windows下spark环境搭建
xoxo的博客
07-22 1208
1、首先下载所需要的安装包 分别是 scala-2.11.11 ，hadoop2.7,spark-2.3.1、winutls工具类 链接：https://pan.baidu.com/s/1Tv-N7lQUd2T24HncwSZ5Ag 密码：z9ex 2、先安装scala   直接运行安装包即可，自动配置环境变量 3、配置spark 直接解压即可 配置spark环境变量 在...
[novice]Spark配置文件没问题，但没有Master、Worker进程未成功
m0_54391324的博客
03-11 6118
最近刚学Spark，碰见个小问题，在运行start-all.sh和start-history-server.sh后，jps里没有出现master和worker 配置文件如下 slaves spark-env.sh spark-defaults.conf 经过查资料得知 原来我为图省事将spark环境变量后认为可以直接用start-all.sh命令启动spark，从而和hadoop命令所冲突 解决方法就是一定要从sbin目录下启动start-all.sh.命令，并附上命令注释
spark master无法正常启动，worker正常启动
DayOneMore的博客
02-17 1784
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启动失败：slave节点无法连接到master
机器学习，大数据
04-20 5109
1. 问题描述 启动spark时报错，使用start_all.sh或在slave节点上start_slave.sh都报相同的错。 报错信息如下： 19/04/20 04:35:49 INFO Utils: Successfully started service 'sparkWorker' on port 45265. 19/04/20 04:35:49 INFO Worker: Starti...
Spark的Master、Worker、Dirver和Executor，对比Flink的Jobmanager、Taskmanager、Slot异同
大模型大数据攻城狮的专栏
04-24 568
而Flink中的Slot是Taskmanager的资源单元，可以理解为一台计算机的一个CPU核心。它就像一个公司的CEO，负责制定战略和协调各个部门的工作。而Flink中的Jobmanager也负责任务的调度和资源管理，但它更像是一个项目经理，负责具体项目的执行和监控。Spark中的Worker负责执行具体的任务，就像公司的员工，按照CEO的指示完成各自的工作。而Flink中的Taskmanager也负责执行任务，但它更像是一个团队，成员之间可以共享资源，协同完成任务。
spark子节点同时有master和work
03-08
如果spark子节点同时有master和worker角色，它将会同时扮演这两个角色，但是这并不是推荐的做法。因为这样会导致资源的浪费和性能的下降。因此，建议将master和worker角色分别部署在不同的节点上，以充分利用资源和...
Spark集群启动过程分析
落枫寒的博客
11-12 2135
Spark集群启动过程分析，包括启动参数配置、脚本调用流程详细分析，已经Master和Worker启动后的一些初始化操作
redis分布式锁问题解决
weixin_43126355的博客
02-26 1399
使用redis分布式锁报错信息如下： Caused by: io.lettuce.core.RedisCommandExecutionException: ERR unknown command 'UNLINK' at io.lettuce.core.ExceptionFactory.createExecutionException(ExceptionFactory.java:135) ~[lettuce-core-5.1.8.RELEASE.jar:na] at io.lettuce.core.Exc
自动化监控spark进程并重启
Ganymede的Hadoop世界
11-27 4587
自动化监控spark进程并重启，实际生产中可能会出现服务进程挂掉的异常，自动监控与重启是非常重要。
k8s集群部署 一个master节点，二个work节点
最新发布
m0_72072537的博客
07-16 1963
这里执行完毕后可能遇到 calico 镜像ImagePullBackOff的问题，从以下链接中下载镜像上传服务器解压后，docker load 加载镜像。calico.yaml 文件添加以下两行，网卡使用ifconfig查看宿主机的网卡名称，我的宿主机的网卡名称是 ens33。出现上面照片的这句话，则说明主节点初始化成功，需要注意，要将这句话下面的打印内容全部复制出来留存，后续会用到。查看主节点状态不对，目前是NotReady，这个问题是因为网络组件未配置导致的，在主节点初始化日志中有这一步。
spark work目录_Spark常见的脚本及参数详解
weixin_42350544的博客
01-28 729
设置此文件后，可以使用以下shell脚本启动或停止群集，这些脚本基于Hadoop的部署脚本，并在SPARK_HOME/sbin以下位置提供：sbin/start-master.sh - 在执行脚本的机器上启动主实例。sbin/start-slaves.sh- 在conf/slaves文件中指定的每台计算机上启动从属实例。sbin/start-slave.sh - 在执行脚本的机器上启动从...
spark源码解析-worker启动
missv5的博客
11-25 437
1.概念 worker是执行任务的真正服务，它可以管理多个executors，并向master汇报任务的执行情况，现在让我们看看它的启动过程。 由于worker启动过程和master启动过程有一定相通之处，所以在阅读本文之前，请先阅读master的启动过程。 2.worker启动 在启动spark时，需要执行脚本sh start-slaves.sh,其最终是调用org.apache.spark.d...
Spark Worker 启动流程及源码详解
u013771019的专栏
06-17 1245
环境： spark 2.3.3 scala 2.11.8 Java 1.8.0_141 可以参考【Spark Master启动流程详解】 ${SPARK_HOME}/sbin/start-slaves.sh # Launch the slaves "${SPARK_HOME}/sbin/slaves.sh" cd "${SPARK_HOME}" \; "${SPARK_HOME}/sbin/start-slave.sh" "spark://$SPARK_MASTER_HOST:$SPARK_
Spark中的Master和Worker
Queen0809的博客
04-21 2388
Master和Worker集群资源管理 1.Master是spark中资源调度系统的Leader，管理整个集群的资源信息，类似于yarn中的ResourceManager 2.Worker是spark中资源调度系统的slave，管理所在结点的资源信息，类似于yarn中的NodeManager 3.在standalone模式下，Master和Worker是必须启动的 ...
Spark 中 Work 的主要工作
weixin_59295776的博客
12-21 527
主要功能：管理当前节点内存，CPU的使用状况，接收master分配过来的资源指令，通过ExecutorRunner启动程序分配任务，worker就类似于包工头，管理分配新进程，做计算的服务，相当于process服务。 需要注意的是： 1）worker会不会汇报当前信息给master，worker心跳给master主要只有workid，它不会发送资源信息以心跳的方式给mater，master分配的时候就知道work，只有出现故障的时候才会发送资源。 2）worker不会运行代码，具体运行的是Executor
spark 集群启动后，worker 节点worker 进程一段时间后自动结束
大鹰的天空
10-19 3764
1 启动环境： 启动hdfs: ./sbin/start-dfs.sh (hadoop 目录) 启动spark集群：./sbin/start-all.sh (在spark目录下) 检查是否启动：查看各节点折datanode Worker 进程是否启动了 2 遇到的问题：各节点中的worker进程启动，spark UI 管理界面显示却只有master 启动，worker 节点都显示，过一会儿，work
Spark master和worker启动流程
weixin_40670099的博客
08-13 998
​​​​​​​一、master启动UML图 1、在start-master.sh脚本中调用Mater.scala中的main方法 2、在main方法中封装spark参数，并调用startRpcEnvAndEndpoint（）创建RpcEnv 3、在startRpcEnvAndEndpoint中创建RpcEnv（AkkaSystem），创建masterEndPoint（actor），new M...
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