阿里云文档 2025-03-13

Spark作业的多集群调度与分发

Apache Spark是一种专门用于大规模数据处理的计算引擎,广泛应用于数据分析和机器学习等场景。本文介绍如何通过ACK One舰队将Spark作业在多集群中进行调度和分发运行,帮助您提升多集群中空闲资源利用率。

阿里云文档 2025-03-13

基于实际剩余资源的多集群Spark作业调度与分发

如果您已经拥有多个正在运行在线服务的ACK集群,并希望在不影响这些服务的情况下,充分利用集群的空闲资源来运行Spark作业,您可以利用ACK One舰队的多集群Spark作业调度和分发能力来提高资源利用率。本文将介绍如何通过ACK One舰队和ACK Koordinator组件,根据各集群实际剩余资源(而非请求资源)来调度和分发多集群Spark作业,帮助您最大化多集群中闲置资源的利用效率,并通过优...

阿里云文档 2025-03-13

基于实际剩余资源的多集群Spark作业调度与分发

如果您已经拥有多个正在运行在线服务的ACK集群,并希望在不影响这些服务的情况下,充分利用集群的空闲资源来运行Spark作业,您可以利用ACK One舰队的多集群Spark作业调度和分发能力来提高资源利用率。本文将介绍如何通过ACK One舰队和ACK Koordinator组件,根据各集群实际剩余资源(而非请求资源)来调度和分发多集群Spark作业,帮助您最大化多集群中闲置资源的利用效率,并通过优...

阿里云文档 2025-03-05

Spark作业使用Fluid加速数据访问

本文介绍如何使用Fluid加速数据访问,通过JindoRuntime优化OSS数据访问,从而提升数据密集型应用的性能。

阿里云文档 2025-02-26

为Spark作业配置动态资源分配

本文介绍在Spark中如何配置和使用动态资源分配(Dynamic Resource Allocation)功能,以最大化集群资源的利用效率,减少资源闲置,同时提升任务执行的灵活性和整体系统性能。

文章 2020-08-03 来自:开发者社区

Spark集群和任务执行

Spark集群组件 Spark是典型的Master/Slave架构,集群主要包括以下4个组件: Driver:Spark框架中的驱动器,运行用户编写Application 的main()函数。类比于MapReduce的MRAppmaster Master:主节点,控制整个集群,监控worker。在Yarn模式中为全局资源管理器 Worker:从节点,负责控制计算节点,启动Executor。类比.....

Spark集群和任务执行
问答 2020-06-08 来自:开发者社区

在向spark集群提交任务时出现Could not parse Master URL的错误?报错

集群为自己搭建的,版本1.5.0,standalong部署模式,不知道是什么问题,求大神支招! 以上图片是提交作业的参数和报错信息

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