1.概述本文是基于spark on yarn的执行分析spark整体执行流程是怎么样的。我们知道spark程序提交的任务，会拆分成ShuffleMapStage,ResultStage。首先会执行ShuffleMapStage，再执行ResultStage，那么问题来了：1）当Executor执行SchuffleMapstage任务的时候 driver端在做什么？2）当一个ShuffleMapSt
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2023-09-20 16:37:09
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Spark-On-YARN 1.官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html2.配置安装安装hadoop：需要安装HDFS模块和YARN模块，HDFS必须安装，spark运行时要把jar包存放到HDFS上。 安装Spark：解压Spark安装程序到一台服务器上，修改spark-env.sh配置文件，spark程序将作为YA
## Spark on YARN流程
### 整体流程
首先，我们来了解一下"Spark on YARN"的整体流程，如下图所示：
```mermaid
graph LR
A(启动Spark应用程序) --> B(创建SparkContext)
B --> C(将应用程序代码打成jar包)
C --> D(提交应用程序到YARN)
D --> E(启动ApplicationMaster)
E
原创
2023-08-26 07:27:17
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目录1、首先介绍yarn的模型图（1）、yarn 模型图（2）、yarn的流程如下：2、cluster模式下提交任务流程（1）、流程图如下（2）、工作流程如下：3、在Client模式下，Driver进程会在当前客户端启动，客户端进程一直存在直到应用程序运行结束。（1）、client模式下的流程图（2）、工作流程如下：4、Spark任务调度1、首先介绍yarn的模型图（1）、yarn 模
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2023-08-11 11:26:08
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一 ，spark 基于 standalone 提交任务 ：1 ，standalone - client 模式 ：默认 ， 客户端模式代码 ：cd /export/servers/spark-2.3.1-bin-hadoop2.6/bin
./spark-submit --master spark://node01:7077 --class org.apache.spark.examples.Spa
说明①此文主要以Yarn Cluster模式为例说明提交流程 ②spark版本3.0提交流程简图提交流程描述①在YARN Cluster模式下，任务提交后会创建yarn客户端yarnClient，通过客户端和ResourceManager通讯申请启动ApplicationMaster ②随后ResourceManager分配container，在合适的NodeManager上启动Applicati
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2023-10-08 15:47:31
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# Spark 提交到 YARN 的流程解析
Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统，它提供了一个快速、通用和易于使用的集群计算平台。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的一个组件，用于资源管理和作业调度。将 Spark 应用提交到 YARN 集群进行运行，可以充分利用集群资源，实现高效的分布式计算。本文将详细介绍 Spark
# Spark on YARN 配置流程
随着大数据技术的发展，Apache Spark 已成为支持分布式数据处理的重要工具。YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Hadoop的资源管理器，可以有效地管理计算资源，并为Spark提供强大的支持。本文将介绍Spark在YARN上的配置流程，并提供相应的代码示例。
## 1. 环境准备
在开始配置Spark
一、官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html二、配置安装安装hadoop：需要安装HDFS模块和YARN模块，HDFS必须安装，spark运行时要把jar包存放到HDFS上。安装Spark：解压Spark安装程序到一台服务器上，修改spark-env.sh配置文件，spark程序将作为YARN的客户端用于提交任务： &
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2023-08-10 19:29:01
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spark-submit->SparkSubmit->main->submit->doRunMain->RunMain->通过反射，创建我们编写的主类的实例对象，调用main方法->开始执行我们的代码->初始化sparkContext对象->创建初始rdd->出发action算子->提交job->worker执行任务->
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2023-09-01 11:45:07
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提交命令${SPARK_HOME}/bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 4g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores
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2023-10-16 20:36:35
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一、spark源码分析执行流程当spark遇到action类算子，开始调起任务 1.Action类型的算子触发job的执行。源码中调用了SparkContext的runJob()方法，根进源码发现底层调用的是DAGScheduler的runJob()方法。2.DAGScheduler会将我们的job按照宽窄依赖划分为一个个stage(每个stage根据RDD的Partition的个数决定task的
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2023-10-26 15:49:24
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1.大纲 spark应用构成：Driver(资源申请、job调度) + Executors(Task具体执行) Yarn上应用运行构成：ApplicationMaster(资源申请、job调度) + Containers(Task具体执行) Driver有两种运行模式，导致结构不太一样 2.clie
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2017-02-13 16:34:00
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Yarn 模式使用yarn作为资源调度框架的运行模式独立部署（Standalone）模式
原创
2022-09-15 19:45:47
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002-源码spark-2.1.1版SparkOnYarn部署流程-ApplicationMasterSparkOnYarn部署流程-CoarseGrainedExecutorBackend SparkOnYarn部署流程-ApplicationMaster如果走集群模式的话，bin/java org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster当该命令提
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模式的执行流程图2、spark on yarn cluster模式三、spark on yarn的任务调度(执行task)1、宽依赖和窄依赖2、任务调度解释说明3、资源调度和任务调度的执行流程
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2023-07-18 22:27:13
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spark的runtimestandaloneSpark可以通过部署与Yarn的架构类似的框架来提供自己的集群模式。
该集群模式的架构设计与HDFS和Yarn大相径庭，都是由一个主节点多个从节点组成。
在Spark 的Standalone模式中：
主：为master
从：为worker任务提交流程：spark-submit 提交任务给 MasterMaster 收到任务请求后通过 LaunchDr
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2023-08-12 21:35:24
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Spark的原理解析 文章目录前言一. Spark简介Spark与MapReduce对比二.基本概念和架构设计Spark运行的基本流程（这里以YARN为例）RDD的一个基本运行概述RDD的典型执行过程如下RDD的依赖关系总结 前言今天主要学习的是一个Spark框架的原理解析，spark的运行流程，RDD的一个执行过程，依赖关系的一个介绍一. Spark简介Spark是由scala开发的，scala
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2023-06-19 17:07:10
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# Spark on YARN 运行过程解析
Apache Spark 是一个快速的、通用的、可扩展的大数据处理引擎，广泛应用于数据分析、机器学习和图形处理等场景。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的资源管理器，能够动态地管理计算资源，使得集群上多个框架能够高效并行地运行。本文将对 Spark 在 YARN 上的运行过程进行详细
## Yarn的运行流程
Yarn是一个包管理工具，用于有效地管理项目中的依赖关系。本文将介绍Yarn的运行流程以及每一步所需的操作和代码。
### Yarn运行流程
以下是使用Yarn的典型运行流程，可以用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个新的项目文件夹 |
| 2 | 初始化项目 |
| 3 | 添加依赖 |
| 4 | 安装依赖
原创
2023-12-28 11:28:03
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