我们现在需要监控datapre0这个任务每一次执行的进度,操作如下: 1. 如图所示,打开spark管理页面,找到对应的任务,点击任务名datapre0 2. 进去之后,获得对应IP和端口 3. 访问api(linux直接通过curl访问) http://ip ...
背景: 调研过OOZIE和AZKABA,这种都是只是使用spark submit.sh来提交任务,任务提交上去之后获取不到ApplicationId,更无法跟踪spark application的任务状态,无法kill application,更无法获取application的日志信息。因此,为了实现一个spark的调度平台所以有了以下调研及测试结论。 调研目前流行的SPARK任务调度:Oozie ...
2019-01-09 22:20 10 6003 推荐指数:
我们现在需要监控datapre0这个任务每一次执行的进度,操作如下: 1. 如图所示,打开spark管理页面,找到对应的任务,点击任务名datapre0 2. 进去之后,获得对应IP和端口 3. 访问api(linux直接通过curl访问) http://ip ...
查看日志:yarn logs -applicationId application_xxx 导入到外部文件 yarn logs -applicationId application_xxx >> temp.log 然后自己就可以用tail或者grep去查看日志了。 ...
不多说,直接上干货! Spark任务调度 DAGScheduler 构建Stage—碰到shuffle就split 记录哪个RDD 或者Stage 输出被物化 重新提交 ...
本文尝试从源码层面梳理Spark在任务调度与资源分配上的做法。 先从Executor和SchedulerBackend说起。Executor是真正执行任务的进程,本身拥有若干cpu和内存,可以执行以线程为单位的计算任务,它是资源管理系统能够给予的最小单位 ...
spark在Yarn上的资源调度和任务调度 目录 spark在Yarn上的资源调度和任务调度 一、spark的执行架构 二、spark on yarn的资源调度(申请资源) 1、spark on yarn client模式 ...
背景:使用脚本管理Spark任务,正处于RUNNING状态的任务跳过,不提交 一、涉及到的知识点: 脚本不重要,重要的是知识点 1.查询yarn处于RUNNING状态的任务列表 2.在Python中使用Linux命令 二、完整脚本 ...
Spark Standalone模式提交任务 Cluster模式: 执行流程 1、cluster模式提交应用程序后,会向Master请求启动Driver.(而不是启动application ...
本文基于spark-1.6.2-bin-hadoop2.6 提交到本地 程序中指定的参数(param)和spark-submit提交时参数配置一致: 提交到YARN 用spark-submit提交任务到YARN集群,只需要HADOOP_CONF_DIR环境变量指向YARN ...