spark2.x学习笔记:5、spark on yarn模式
时间: 2023-04-26 18:03:20 浏览: 133
Spark on YARN模式是一种在Hadoop集群上运行Spark应用程序的方式。它允许Spark应用程序在Hadoop集群上共享资源,并利用Hadoop的资源管理器来管理Spark应用程序的资源分配和调度。
在Spark on YARN模式下,Spark应用程序被打包成一个可执行的JAR文件,并提交到Hadoop集群上的YARN资源管理器。YARN资源管理器会为Spark应用程序分配资源,并在集群上启动Spark执行器。Spark执行器会在分配给它的资源上启动Spark应用程序,并执行Spark作业。
Spark on YARN模式的优点包括:
1.资源共享:Spark应用程序可以与其他Hadoop应用程序共享集群资源,从而提高资源利用率。
2.资源管理:YARN资源管理器可以管理Spark应用程序的资源分配和调度,从而提高集群的资源利用率。
3.可扩展性:Spark on YARN模式可以轻松地扩展到大规模集群,以满足不断增长的数据处理需求。
4.灵活性:Spark on YARN模式可以与不同版本的Hadoop集成,从而提供更大的灵活性。
总之,Spark on YARN模式是一种高效、可扩展和灵活的方式,可以在Hadoop集群上运行Spark应用程序。
相关问题
Caused by: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.deploy.yarn.YarnSparkHadoopUtil
根据提供的引用内容,这个错误是由于缺少org.apache.spark.deploy.yarn.YarnSparkHadoopUtil类而导致的。这个类通常包含在spark-xxx-yarn-shuffle.jar中,因此您需要确保您的classpath中包含此jar文件。您可以尝试以下步骤来解决这个问题:
1.检查您的classpath是否包含spark-xxx-yarn-shuffle.jar文件。
2.如果您使用的是Maven,则可以尝试将以下依赖项添加到您的pom.xml文件中:
```xml
<dependency>
<groupId>org.apache.spark</groupId>
<artifactId>spark-yarn_2.11</artifactId>
<version>2.4.0</version>
</dependency>
```
3.如果您手动下载了Spark,请确保您已正确设置SPARK_HOME环境变量,并将$SPARK_HOME/jars目录添加到您的classpath中。
spark出现Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Master must either be yarn or start with spark, mesos, k8s, or local
这个问题通常发生在Spark应用程序的主节点配置不正确时。根据提供的引用内容,可以看出在创建SparkSession时,使用了`master("local\[*\]")`来指定Spark应用程序的主节点为本地模式。而根据错误信息`org.apache.spark.SparkException: Master must either be yarn or start with spark, mesos, k8s, or local`,可以得出结论,Spark应用程序的主节点必须是`yarn`、`spark`、`mesos`、`k8s`或`local`。因此,要解决这个问题,你需要将`master`参数修改为其中一个合法的值,例如`yarn`或`local`。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Exception in thread “main“ org.apache.spark.sql.AnalysisException: Cannot write incompatible data to](https://blog.csdn.net/weixin_46389691/article/details/127869342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Exception in thread “main“ org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It m](https://blog.csdn.net/weixin_38842096/article/details/109024966)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]