请教大家一个问题： spark on yarn 内存溢出 除了增加driver内存以外还有什么好的解决方案吗？
我现在一个清洗程序 从kafka读取消息 然后处理 然后写入kafka sink。 driver 给了它4G 还报内存溢出，我查了下内存溢出那时段的数据是比较少的。 一分钟最多100条。
Hadoop大数据平台实战(05)：深入Spark Cluster集群模式YARN vs Mesos vs Standalone vs K8s
Spark可以以分布式集群架构模式运行，如果我们不熟Spark Cluster，这个时候需要集群管理器帮助我们管理Spark 集群。 集群管理器根据需要为所有工作节点提供资源，操作所有节点。负责管理和协调集群节点的程序一般叫做：Cluster Manager，集群管理器。目前搭建Spark 集群，可以的选择包括Standalone，YARN，Mesos，K8s，这么多工具，在部署Spark集群时....
查询Yarn and Spark
我需要使用spark将数据从Hive（已分区）导出到Teradata（非分区）。 集群规范：120个工作节点，每个节点有16个核心处理器，128 GB RAM。表大小约为130GB，当我从中创建数据帧时，它会产生1,30,000个分区。 val df=spark.sql("select * from ") df.mode(SaveMode.Append).write.jdbc(,,)我使用下面的....
spark streaming on yarn形式提交应用到yarn,日志会一直不停的打runnning
有没有提交完以后,打出来一些汇总日志,就直接关闭的方法flink on yarn有一个-yd
基于Yarn的Spark环境，统计哈姆雷特词频(1)
一、最流行的大数据框架Spark Yarn 环境搭建 Spark History Server 以及 Yarn MapReduce History Servcer Spark-submit 提交到Yarn 运行 二、Docker部署Hadoop Yarn 部署结果： 一台namenode节点，运行 namenode resourcemanager JobHistoryServer Hi...
大数据分布式架构单点故障详解(Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm)构建HA高可用架构
本文来源于公众号【胖滚猪学编程】，转载请注明出处。 本文整合梳理了主流大数据生态圈中的组件：Hdfs+Yarn+HBase+Spark+Storm的单点故障问题的解决方案：构建HA（High Available）高可用架构。阅读本文之前，最好需要了解清楚各组件的架构原理。 单点故障的出现原因 首先一张图来了解下这些组件的架构： 我们可以发现：它们的共同特点就是都是主从结构。HDFS中的NameN....
为何 spark 作业在 yarn web ui看到的任务耗时和spark ui 看到的不一致 ?
yarn web ui看到的任务耗时，如下图所示： spark ui 看到的任务耗时，如下图所示：
Spark通过YARN提交任务不成功（包含YARN cluster和YARN client)
无论用YARN cluster和YARN client来跑，均会出现如下问题。 [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ jps 2049 NameNode 2706 Jps 2372 ResourceManager 2660 Master 2203 SecondaryNameNode [spark@master spark-1.6.1-b...
Spark Standalone与Spark on YARN的几种提交方式
Spark Standalone的几种提交方式 别忘了先启动spark集群！！！ spark-shell用于调试，spark-submit用于生产。 1.spark-shell client [spark@master spark-1.6.1-bin-hadoop2.6]$ bin/spark-shell --master spark://master:7077 --deploy-mode cl....
Yarn Clinet模式运行spark报错问题
应用场景 安装部署完完全分布式的spark后，发现yarn-cluster模式可以运行不报错，但是yarn-client报错，无法进行计算PI的值，导致spark并不能使用，报错信息如下所示，只需要修改yarn的配置即可！ 操作方案 # ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master ya...
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