我有一个安装了spark的docker容器,我正试图使用马拉松将作业提交给其他集群上的yarn。docker容器有yarn和hadoop conf dir的导出值,yarn文件还包含正确的emr主ip地址,但我不确定它从哪里作为本地主机?
ENV YARN_CONF_DIR="/opt/yarn-site.xml"
ENV HADOOP_CONF_DIR="/opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6"
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>xx.xxx.x.xx</value>
</property>
"cmd": "/opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --verbose \\\n --name emr_external_mpv_streaming \\\n --deploy-mode client \\\n --master yarn\\\n --conf spark.executor.instances=4 \\\n --conf spark.executor.cores=1 \\\n --conf spark.executor.memory=1g \\\n --conf spark.driver.memory=1g \\\n --conf spark.cores.max=4 \\\n --conf spark.executorEnv.EXT_WH_HOST=$EXT_WH_HOST \\\n --conf spark.executorEnv.EXT_WH_PASSWORD=$EXT_WH_PASSWORD \\\n --conf spark.executorEnv.KAFKA_BROKER_LIST=$_KAFKA_BROKER_LIST \\\n --conf spark.executorEnv.SCHEMA_REGISTRY_URL=$SCHEMA_REGISTRY_URL \\\n --conf spark.executorEnv.AWS_ACCESS_KEY_ID=$AWS_ACCESS_KEY_ID \\\n --conf spark.executorEnv.AWS_SECRET_ACCESS_KEY=$AWS_SECRET_ACCESS_KEY \\\n --conf spark.executorEnv.STAGING_S3_BUCKET=$STAGING_S3_BUCKET \\\n --conf spark.executorEnv.KAFKA_GROUP_ID=$KAFKA_GROUP_ID \\\n --conf spark.executorEnv.MAX_RATE=$MAX_RATE \\\n --conf spark.executorEnv.KAFKA_MAX_POLL_MS=$KAFKA_MAX_POLL_MS \\\n --conf spark.executorEnv.KAFKA_MAX_POLL_RECORDS=$KAFKA_MAX_POLL_RECORDS \\\n --class com.ticketnetwork.edwstream.external.MapPageView \\\n /opt/edw-stream-external-mpv_2.11-2-SNAPSHOT.jar",
错误:
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
18/09/10 20:41:24 INFO SparkContext: Running Spark version 2.2.0
18/09/10 20:41:25 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
18/09/10 20:41:25 INFO SparkContext: Submitted application: edw-stream-ext-mpv-emr-prod
18/09/10 20:41:25 INFO SecurityManager: Changing view acls to: root
18/09/10 20:41:25 INFO SecurityManager: Changing modify acls to: root
18/09/10 20:41:25 INFO SecurityManager: Changing view acls groups to:
18/09/10 20:41:25 INFO SecurityManager: Changing modify acls groups to:
18/09/10 20:41:25 INFO SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(root); groups with view permissions: Set(); users with modify permissions: Set(root); groups with modify permissions: Set()
18/09/10 20:41:25 INFO Utils: Successfully started service 'sparkDriver' on port 35868.
18/09/10 20:41:25 INFO SparkEnv: Registering MapOutputTracker
18/09/10 20:41:25 INFO SparkEnv: Registering BlockManagerMaster
18/09/10 20:41:25 INFO BlockManagerMasterEndpoint: Using org.apache.spark.storage.DefaultTopologyMapper for getting topology information
18/09/10 20:41:25 INFO BlockManagerMasterEndpoint: BlockManagerMasterEndpoint up
18/09/10 20:41:25 INFO DiskBlockManager: Created local directory at /tmp/blockmgr-5526b967-2be9-44bf-a86f-79ef72f2ac0f
18/09/10 20:41:25 INFO MemoryStore: MemoryStore started with capacity 366.3 MB
18/09/10 20:41:26 INFO SparkEnv: Registering OutputCommitCoordinator
18/09/10 20:41:26 INFO Utils: Successfully started service 'SparkUI' on port 4040.
18/09/10 20:41:26 INFO SparkUI: Bound SparkUI to 0.0.0.0, and started at http://10.150.4.45:4040
18/09/10 20:41:26 INFO SparkContext: Added JAR file:/opt/edw-stream-external-mpv_2.11-2-SNAPSHOT.jar at spark://10.150.4.45:35868/jars/edw-stream-external-mpv_2.11-2-SNAPSHOT.jar with timestamp 1536612086416
18/09/10 20:41:26 INFO RMProxy: Connecting to ResourceManager at /0.0.0.0:8032
18/09/10 20:41:27 INFO Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032. Already tried 0 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS)
18/09/10 20:41:28 INFO Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032. Already tried 1 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS)
18/09/10 20:41:29 INFO Client: Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032. Already tried 2 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS)
0.0.0.0
是默认的主机名属性,8032是默认的端口号。
得到默认值的一个原因是两个Hadoop环境变量都没有正确设置。您的Hadoop_conf_dir
需要是Spark的(或Hadoop的)conf
文件夹,而不是Spark提取的基本文件夹。如果使用HiveContext,此目录必须包含core-site.xml
、yarn-site.xml
、hdfs-site.xml
和hive-site.xml
那么,如果yar-site.xml位于上面的位置,则不需要yarn_conf_dir
,但是如果要设置它,它需要是一个实际的目录,而不是直接指向文件。
此外,您可能需要设置不止一个主机名。例如,一个生产级纱线集群将有两个容错资源管理器。此外,如果启用了Kerberos键选项卡和主体,则可能需要设置这些键选项卡和主体。
如果你已经有Mesos/Marathan,我不知道你为什么要用纱线
在ResourceManager节点上启动flink作业(查找配置文件) 从ResourceManager下载配置文件到本地。 我想,这两种方式都不太好。如何将作业提交到远程纱线集群。有没有合适的办法?
正如标题所预期的,我在向docker上运行的spark集群提交spark作业时遇到了一些问题。 我在scala中写了一个非常简单的火花作业,订阅一个kafka服务器,安排一些数据,并将这些数据存储在一个elastichsearch数据库中。 如果我在我的开发环境(Windows/IntelliJ)中从Ide运行spark作业,那么一切都会完美工作。 然后(我一点也不喜欢java),我按照以下说明添
我们的团队在我们的K8S集群中设置了Flink会话集群。我们选择Flink会话集群而不是作业集群,因为我们有许多不同的Flink作业,因此我们希望将Flink的开发和部署与我们的作业分离。我们的Flink设置包含: 单个JobManager作为K8S吊舱,无高可用性(HA)设置 我们在一个单独的存储库中开发工作,并在代码合并时部署到Flink集群。 现在,我们注意到在K8S中作为pod的JobMa
但是如果我想强迫condor使用所有的节点呢?只是为了评估在多个节点上运行时与在单个节点上运行时的进程时间? 我尝试在提交文件中添加requirements=Machine==“hostname1”&&Machine==“hostname2”,但不起作用。
我被困在: 在我得到这个之前: 当我签出应用程序跟踪页面时,我在stderr上得到以下信息: 我对这一切都很陌生,也许我的推理有缺陷,任何投入或建议都会有所帮助。
可以任何一个请让我知道如何提交火花作业从本地和连接到卡桑德拉集群。 目前,我在通过putty登录到Cassandra节点并提交下面的dse-spark-submit job命令后提交了Spark作业。