spark on yarn配置
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了spark on yarn配置相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
在安装好spark后
- 修改spark-env.sh 若没有 将模板文件改名为此名称
在spark安装目录下的conf找到spark-env.sh
添加HADOOP_HOME和HADOOP_CONF_DIR让其加载yarn-site.xml文件配置
- 修改spark-defaults.conf
同在conf文件夹下找到spark-defaults.conf.template文件改名spark-defaults.conf
添加如下
然后将spark安装目录下的jars中的文件 put到hdfs上图所指定位置
hdfs dfs -put ./jars/* /spark/jars/
这样做的目的是spark运行时可以在hdfs加载需要的jar包，就像java连接数据库要用到java-connecter-mysql.jar。
- spark on yarn 任务提交格式
#当前目录
#/export/servers/spark-2.2.3/
spark-submit \\
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \\
--master yarn --deploy-mode client \\
--conf spark.driver.host=192.168.88.12 \\
examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.3.jar 10
–class 是全限定类名
–master yarn 是指使用yarn管理
–deploy-mode client*cluster* client可以在提交任务的机器查看结果
cluster只能在yarn上看结果
–conf spark.driver.host=192.168.88.12 driver监听的主机名或者IP地址。就是提交任务机器的地址，这用于和executors以及独立的master通信接收结果
examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.3.jar 运行的jar包
当我们测试一个demo如下图会为spark任务自动机器CPU、内存等资源
关于yarn-site.xml配置
以上是关于spark on yarn配置的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章