我們現在需要監控datapre0這個任務每一次執行的進度,操作如下: 1. 如圖所示,打開spark管理頁面,找到對應的任務,點擊任務名datapre0 2. 進去之后,獲得對應IP和端口 3. 訪問api(linux直接通過curl訪問) http://ip ...
背景: 調研過OOZIE和AZKABA,這種都是只是使用spark submit.sh來提交任務,任務提交上去之后獲取不到ApplicationId,更無法跟蹤spark application的任務狀態,無法kill application,更無法獲取application的日志信息。因此,為了實現一個spark的調度平台所以有了以下調研及測試結論。 調研目前流行的SPARK任務調度:Oozie ...
2019-01-09 22:20 10 6003 推薦指數:
我們現在需要監控datapre0這個任務每一次執行的進度,操作如下: 1. 如圖所示,打開spark管理頁面,找到對應的任務,點擊任務名datapre0 2. 進去之后,獲得對應IP和端口 3. 訪問api(linux直接通過curl訪問) http://ip ...
查看日志:yarn logs -applicationId application_xxx 導入到外部文件 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。 ...
不多說,直接上干貨! Spark任務調度 DAGScheduler 構建Stage—碰到shuffle就split 記錄哪個RDD 或者Stage 輸出被物化 重新提交 ...
本文嘗試從源碼層面梳理Spark在任務調度與資源分配上的做法。 先從Executor和SchedulerBackend說起。Executor是真正執行任務的進程,本身擁有若干cpu和內存,可以執行以線程為單位的計算任務,它是資源管理系統能夠給予的最小單位 ...
spark在Yarn上的資源調度和任務調度 目錄 spark在Yarn上的資源調度和任務調度 一、spark的執行架構 二、spark on yarn的資源調度(申請資源) 1、spark on yarn client模式 ...
背景:使用腳本管理Spark任務,正處於RUNNING狀態的任務跳過,不提交 一、涉及到的知識點: 腳本不重要,重要的是知識點 1.查詢yarn處於RUNNING狀態的任務列表 2.在Python中使用Linux命令 二、完整腳本 ...
Spark Standalone模式提交任務 Cluster模式: 執行流程 1、cluster模式提交應用程序后,會向Master請求啟動Driver.(而不是啟動application ...
本文基於spark-1.6.2-bin-hadoop2.6 提交到本地 程序中指定的參數(param)和spark-submit提交時參數配置一致: 提交到YARN 用spark-submit提交任務到YARN集群,只需要HADOOP_CONF_DIR環境變量指向YARN ...