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spark yarn源码分析

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SparkonYarn资源分配实验 ， 环境准备需要一个完整的Hadoop，spark cluster，这样才能提交sparkonyarnprogram 。spark远程调试的调试sparkon yarn程序介绍由于spark有很多运行模式，虽然远程调试时一般步骤相同，但还是有一些需要注意的地方，在这里，让我们记录调试运行在/ 。

1、HadoopSecurity机制下跨集群日志分离认证问题解决方案概述:为了解决临时数据引起的集群资源的争用问题，我们采用了容器日志分离方案，但是在adopt安全机制下，该方案存在跨集群认证问题 。在分析了Hadoop安全机制和NodeMagager日志聚合函数源码 分析之后，探索了两种解决方案:1)在每个计算框架中独立认证个人用户；2)在日志聚合功能模块中，对Yarn用户进行统一认证，比较两种方案的优缺点 。

存储等资源 。据统计，每天NNRPC的总量约为9.06亿，其中存储日志数据引起的RPC约占RPC总量的10% 。为了减轻计算集群的RPC压力 ， 我们提出了一种基于YARN3269的容器日志分离方案:将容器日志数据聚合后存储在一个独立的集群中用于存储冷数据，从而消除了日志存储对计算集群的影响 。
【spark yarn源码分析】
2、如何在代码中通过API监控Hadoop,Spark任务的进度和结果使用脚本1提交 。使用spark Script提交到yarn ， 首先需要互相配置spark的主机和hadoop集群(即把spark的ip和主机名配置到所有hadoop节点的/etc/hosts，然后把所有集群节点的ip和主机名配置到的/etc/hosts

3、Hadoop,MapReduce,YARN和Spark的区别与联系(1)Hadoop1.0第一代Hadoop由分布式存储系统HDFS和分布式计算框架MapReduce组成，其中HDFS由NameNode和若干DataNode组成，MapReduce由JobTracker和若干TaskTracker组成，对应的Hadoop版本为Hadoop1.x和0.21.X、0.22.x

4、怎么在IdeaIDE里面打开Spark 源码而不报错细心的用户一定会发现里面没有列出模块yarn！yarn模块相关代码总是报错就是这个原因！我们只需要在这里添加yarn模块 。我们在学习或者使用Spark的时候，会选择下载Spark的源码包来加强Spark的学习 。但是在导入Spark代码的时候，我们会发现yarn module的相关代码总是出现相关类依赖找不到的错误(如下图所示)，搜索中的类(快捷键Ctrl N)找不到！

本文就是为了解决这个问题 。我用IdeaIDE工具读代码，操作系统是window 。我没有试过其他系统和IDE 。我们点击这个项目的ProjectStructure菜单，此时会弹出一个对话框 。部分截图如下:细心的用户一定会发现里面列出的模块不是yarn！yarn模块相关代码总是报错就是这个原因！

5、SparkonYarn资源分配实验,解决长期Accepted问题如上所述，为了彻底解决Yarn在提交任务后停留在接受状态的问题，我们对Yarn的资源分配做了几组实验 。过程和结果如下 。调度模式:FairScheduler节点配置信息:SparkonYarn实验:客户端模式和集群模式差别不大，所以统一使用客户端运行一个资源密集型的链接表SparkSQL查询并输出 。

6、Spark应用|HiveOnSpark性能调优我公司yarnnode节点可用资源如下:单个节点可用资源数量:33核，内存110G 。HiveonSpark任务的基本配置，主要配置对象包括:执行器和驱动内存、执行器配额和任务并行度 。配置参数为spark.executor.memory和spark.executor.cores 。

yarn该资源可以有33个核心 。建议spark.executor.cores设置为4，最多留一个核心 。如果设置为5，6将剩下3个核心 。spark.executor.cores4、由于总共有33个核心，所以最多可以申请8个执行人 。当总内存为8，即110/8时，每个执行器可以获得大约13.75GB的内存 。

7、如下,运行 spark时出现 yarn这样的报错是什么原因Spark是一个开源的类似HadoopMapReduce的通用并行框架Spark，它具有HadoopMapReduce的优点 。但与MapReduce不同的是，Job的中间输出可以存储在内存中，所以不再需要读写HDFS 。所以Spark可以更好的应用于需要迭代的MapReduce算法，比如数据挖掘和机器学习 。
8、 spark远程debug之调试 sparkon yarn程序简介因为spark有很多运行模式，所以远程调试的时候还是有几点需要注意的 ， 所以我们把程序运行的情况记录在sparkon yarn中 。环境准备需要一个完整的Hadoop，spark cluster ， 这样才能提交sparkonyarnprogram，我在这里是基于CDH环境的第一步 。随便写个spark程序，比如序列化一个集合然后求和 。

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