yarn spark
时间: 2023-10-24 20:32:11 浏览: 48
Yarn 是一个分布式资源管理器,而 Spark 是一个开源的大数据处理框架。它们可以一起使用,以实现高效的大数据处理。使用 Yarn,您可以将计算资源动态分配给 Spark 应用程序,以便在集群中运行。这样,Spark 可以根据需要在集群中的不同节点上并行执行任务,并利用集群的全部计算能力。要在 Yarn 上运行 Spark 应用程序,您可以使用以下命令:
```
spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster <其他选项> <应用程序 JAR 文件>
```
其中 `<其他选项>` 是您希望指定的其他 Spark 配置选项,`<应用程序 JAR 文件>` 是您要提交的 Spark 应用程序的 JAR 文件路径。这样,Spark 应用程序将在 Yarn 集群上启动并执行。
请注意,这只是一个简单的介绍,Yarn 和 Spark 还有更多的功能和用法。如果您有特定的问题或需求,请提供更多信息,我将尽力帮助您。
相关问题
Spark on yarn Spark日志会写道yarn日志里吗
是的,Spark在YARN上运行时,Spark日志会写入YARN日志中。因为YARN是Spark作业的资源管理器,所以它能够收集和管理Spark应用程序的日志。这可以帮助您在YARN集群中跟踪和监控Spark作业的状态和行为。
spark yarn
Spark可以通过YARN来管理资源和调度任务。在YARN上运行Spark需要进行以下步骤:
1.安装Hadoop和YARN
2.下载Spark并解压缩
3.将Spark上传到HDFS
4.使用以下命令在YARN上启动Spark应用程序:
```shell
spark-submit --class <main-class> \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--num-executors <num-of-executors> \
--executor-memory <executor-memory> \
--executor-cores <executor-cores> \
--driver-memory <driver-memory> \
--queue <queue-name> \
<application-jar> \
<application-arguments>
```
其中,`<main-class>`是Spark应用程序的主类,`<num-of-executors>`是执行器的数量,`<executor-memory>`是每个执行器的内存大小,`<executor-cores>`是每个执行器的CPU核心数,`<driver-memory>`是驱动程序的内存大小,`<queue-name>`是YARN队列的名称,`<application-jar>`是应用程序的JAR包,`<application-arguments>`是应用程序的参数。
例如,以下命令将在YARN上启动一个Spark应用程序:
```shell
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--num-executors 3 \
--executor-memory 2g \
--executor-cores 2 \
--driver-memory 1g \
--queue default \
/path/to/examples.jar \
10
```
这将在YARN上启动一个Spark Pi应用程序,使用3个执行器,每个执行器有2个CPU核心和2GB内存,驱动程序有1GB内存,队列名称为"default",并将10作为应用程序参数传递。