master", "spark.yarn.jars", "spark.yarn.keytab", "spark.yarn.principal", "spark.yarn.credentials.file", "spark.yarn.credentials.renewalTime"

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Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效 问题 Spark应用名在使用yarn-cluster模式提交时不生效，在使用yarn-client模式提交时生效，如图1所示，第一个应用是使用yarn-client模式提交的，正确显示代码里设置的应用名Spark P

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master", "spark.yarn.jars", "spark.yarn.keytab", "spark.yarn.principal", "spark.yarn.credentials.file", "spark.yarn.credentials.renewalTime"

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Manager）的“服务管理 > Yarn > 服务配置”页面的“Yarn > 自定义”在“yarn-site.xml”中添加如下配置项： <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>spark_shuffle</value>

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extraClassPath”配置成Spark客户端路径，可以保证在YARN-Client模式下和YARN-Cluster模式下不需要切换配置。 ${BIGDATA_HOME}/common/runtime/security spark.yarn.cluster.driver.extraJavaOptions

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extraClassPath”配置成Spark客户端路径，可以保证在YARN-Client模式下和YARN-Cluster模式下不需要切换配置。 ${BIGDATA_HOME}/common/runtime/security spark.yarn.cluster.driver.extraJavaOptions

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cluster! Spark任务提交至Yarn上面，运行task的executor使用的资源受yarn的管理。从报错信息可看出，用户申请启动executor时，指定10G的内存，超出了Yarn设置的每个container的最大内存的限制，导致任务无法启动。 解决办法 修改Yarn的配置，提

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删除健康检查历史报告 导出健康检查历史报告 定制报表监控指标 导出报表监控数据 定制静态资源池监控指标 导出静态资源池监控数据 服务管理 启动服务 停止服务 同步服务配置 刷新服务队列 定制服务监控指标 重启服务 导出服务监控数据 导入服务配置数据 启动服务的健康检查 导出服务健康检查的结果

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apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$.yarn$lzycompute(SparkHadoopUtil.scala:385) at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$.yarn(SparkHadoopUtil

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apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$.yarn$lzycompute(SparkHadoopUtil.scala:385) at org.apache.spark.deploy.SparkHadoopUtil$.yarn(SparkHadoopUtil

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大数据组件 解决Hive on Spark任务报block id乱码，导致任务卡顿问题 解决Hadoop的task任务报空间不足失败问题 Hive中增加自研的接口 解决map.xml无法读取的问题 解决ZK脏数据导致Yarn服务不可用问题 解决Yarn的ResourceManager内存泄漏问题

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建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN Cluster和YARN Client。 YARN Cluster模式

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中调测Spark应用。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在 服务器 的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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并运行Spark程序。 将打包生成的jar包上传到Spark客户端所在服务器的任意目录（例如“$SPARK_HOME” ）下。 若运行“Spark on HBase”样例程序，需要在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中将配置项“spark.yarn

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s。而大部分只有管理员有权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助： yarn --help 用法：进入Yarn客户端的任意目录，执行source命令导入环境变量，直接运行命令即可。 格式如下所示： yarn [--config confdir] COMMAND 其中COMMAND可以为：

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yarn-service-check.log Yarn服务健康状态检查日志。 yarn-start-stop.log Yarn服务启停操作日志。 yarn-prestart.log Yarn服务启动前集群操作的记录日志。 yarn-postinstall.log Yarn服务安装后启动前的工作日志。 hadoop-commission

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SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("HBaseSourceExample"); JavaSparkContext jsc = new JavaSparkContext(sparkConf);

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建的目录下。 Spark和YARN的关系 Spark的计算调度方式，可以通过YARN的模式实现。Spark共享YARN集群提供丰富的计算资源，将任务分布式的运行起来。Spark on YARN分两种模式：YARN Cluster和YARN Client。 YARN Cluster模式

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s。而大部分只有管理员有权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助： yarn --help 用法：进入Yarn客户端的任意目录，执行source命令导入环境变量，直接运行命令即可。 格式如下所示： yarn [--config confdir] COMMAND 其中COMMAND可以为：

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YARN接口介绍 YARN Command介绍 YARN Java API接口介绍 YARN REST API接口介绍 Superior Scheduler REST API接口介绍 父主题： YARN开发指南（安全模式）

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s。而大部分只有管理员有权限使用。 用户可以通过以下命令查看YARN用法和帮助： yarn --help 用法：进入Yarn客户端的任意目录，执行source命令导入环境变量，直接运行命令即可。 格式如下所示： yarn [--config confdir] COMMAND 其中COMMAND内容请参考表1。

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