spark-sql --master yarn --deploy-mode cluster

时间: 2023-09-30 22:09:19 AIGC 浏览: 161
As an AI language model, I don't have access to your cluster or environment. However, I can explain the meaning of this command. This command is used to run Spark SQL on a YARN cluster in distributed mode. YARN is a resource manager in Hadoop that manages resources and schedules tasks. The --master yarn option specifies YARN as the cluster manager, and the --deploy-mode cluster option specifies that the Spark job should be submitted to the cluster in cluster mode, which means that the driver program runs on one of the nodes in the cluster, and the executors run on other nodes. The spark-sql command is used to run SQL queries on data stored in Spark. It is a Spark application that provides a SQL-like interface to Spark data. When you run this command, Spark SQL will be deployed to the YARN cluster and will run the SQL queries against the data stored in the cluster.
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1.集群的CDH版本为6.3.2,内置spark引擎版本约为spark2.4.0,目前hive默认的查询引擎为mr,且可供查询时临时切换的引擎只有spark; 3.该集群有3台namenode、51台datanode节点,单台namenode配置:64C256G16T,单台datanode配置:64C512G96T; 4.在运行以上sql任务时,集群同时还运行其他任务,期间Yarn内存总使用率约为50%,Yarn内核总使用率约为60%。 5.hive sql脚本(已优化)如下: -- 基础优化 SET hive.optimize.ppd=true; SET hive.execution.engine=spark; SET spark.master=yarn; SET spark.submit.deployMode=cluster; -- 资源分配(根据集群调整) -- 动态分配方案 SET spark.dynamicAllocation.enabled=true; SET spark.dynamicAllocation.minExecutors=25; SET spark.dynamicAllocation.maxExecutors=70; SET spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout=60s; SET spark.dynamicAllocation.schedulerBacklogTimeout=30s; -- 资源分配设置 SET spark.executor.memory=16g; SET spark.executor.cores=8; SET spark.driver.memory=10g; SET spark.yarn.executor.memoryOverhead=6g; -- 堆外内存(关键防OOM),提升shuffle安全边际 -- 性能优化参数 SET spark.sql.adaptive.enabled=true; -- 启用AQE,自适应优化执行计划 SET spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled=true; SET spark.sql.adaptive.advisoryPartitionSizeInBytes=256000000; -- 256MB SET spark.sql.adaptive.shuffle.targetPostShuffleInputSize=268435456; -- 256MB SET spark.speculation=true; SET spark.sql.parquet.enableVectorizedReader=true; -- 加速Parquet -- 倾斜优化 SET spark.sql.adaptive.skewedJoin.enabled=true; -- 倾斜处理 SET spark.sql.adaptive.skewedPartitionFactor=3; SET spark.sql.adaptive.skewedPartitionThresholdInBytes=256MB; SET spark.sql.aggregate.ignoreInvalidSalt=true; --启用谓词下推 SET spark.sql.parquet.filterPushdown=true; -- Shuffle优化 SET spark.sql.shuffle.partitions=1500; SET spark.shuffle.file.buffer.size=1mb; SET spark.shuffle.compress=true; SET spark.shuffle.spill.compress=true; -- 内存与GC优化 SET spark.memory.fraction=0.8; SET spark.memory.storageFraction=0.5; SET spark.executor.extraJavaOptions=" -XX:+UseG1GC -XX:InitiatingHeapOccupancyPercent=35 -XX:ConcGCThreads=8 -XX:G1HeapRegionSize=32m -XX:+UnlockExperimentalVMOptions -XX:G1NewSizePercent=20 -XX:G1MaxNewSizePercent=50"; -- Off-Heap内存优化 SET spark.memory.offHeap.enabled=true; SET spark.memory.offHeap.size=2g; -- 网络超时设置 SET spark.network.timeout=300s; SET spark.sql.broadcastTimeout=1800; -- 广播超时 -- 预计算日期参数(避免每行重复计算) SET hivevar:start_dt=regexp_replace(add_months('${etldate}',-3),'-',''); SET hivevar:end_dt=regexp_replace('${etldate}','-',''); SET hivevar:total_days=datediff('${etldate}',add_months('${etldate}',-3)); -- 创建新表 CREATE TABLE dws.B STORED AS PARQUET AS SELECT cust, SUM(nvl(bal, 0)) / ${total_days} AS avg_bal -- 使用预计算常量 FROM dwd.A WHERE dt <= '${end_dt}' AND dt > '${start_dt}' -- 直接使用预计算的分区值 AND cust IS NOT NULL AND cust <> '' AND ( -- 优化OR条件结构 (type_cd = 'D' AND stat_cd IN ('2','5','6')) OR (type_cd = 'W' AND stat_cd <> '4') OR (type_cd NOT IN ('D','W')) GROUP BY cust; 6.上述sql中表A分区字段为dt,格式为yyyyMMdd的字符串,表A为每日更新的全量数据,且数据量较大,单分区上亿,表A为parquet格式,参数etldate为跑批日期,格式为yyyy-MM-dd字符串; 对于以上hive sql脚本,假设表A数据不存在严重倾斜,但也不是十分均匀。现在我设置的运行参数如上所述,请为我详细分析: 以上参数设置是否合理? 参数间是否有冲突? 是否有多余的、可以省略设置的参数? 是否有遗漏未设置的参数? 以我的集群当前的运行情况和资源占用情况,以上参数对资源分配是否合理?

import findspark findspark.init() app_name = "zdf-jupyter" os.environ['HADOOP_USER_NAME'] = 'prod_sec_strategy_tech' os.environ['HADOOP_USER_PASSWORD'] = 'TbjnfqTIRFXFidmhfctN3ZT9QwncfQfY' # os.environ['QUEUE'] = 'root.sec_technology_sec_engine_tenant_prod' spark3conf = { "master": "yarn", "spark.submit.deployMode": "client", "driver-memory": "4g", "spark.dynamicAllocation.enabled": "true", "spark.dynamicAllocation.minExecutors": "100", "spark.dynamicAllocation.maxExecutors": "200", "spark.executor.cores": "3", "spark.executor.memory": "10g", "spark.executor.memoryOverhead": "8192", "spark.sql.hive.manageFilesourcePartitions": "false", "spark.default.parallelism": "1000", "spark.sql.shuffle.partitions": "1000", "spark.yarn.queue": "root.sec_technology_sec_engine_tenant_prod", "spark.sql.autoBroadcastJoinThreshold": "-1", "spark.sql.broadcastTimeout": "3000", "spark.driver.extraJavaOptions": "-Dcom.github.fommil.netlib.BLAS=com.github.fommil.netlib.F2jBLAS", "spark.executor.extraJavaOptions": "-Dcom.github.fommil.netlib.BLAS=com.github.fommil.netlib.F2jBLAS", "spark.yarn.dist.archives": "hdfs://difed/user/dm/ENV/nithavellir/v3.0/py3.10.16_lite.tgz", "spark.executorEnv.PYSPARK_PYTHON": "./py3.10.16_lite.tgz/py3.10.16_lite/bin/python3", "spark.extraListeners": "sparkmonitor.listener.JupyterSparkMonitorListener", "spark.jars": ( "hdfs://difed/user/dm/ENV/jars/spark_tfrecord/compile/spark-tfrecord-0.5.1_scala2.12-spark3.2.0-tfhp1.15.0.jar" ), } spark_app = SparkBaseApp() spark_app.initialize(app_name, spark3conf) spark = spark_app.spark hdfs = spark_app.hdfs 为什么会失败呢

【实验目的】 (1)掌握使用 Spark 访问本地文件和 HDFS 文件的方法。 (2)掌握 Spark 应用程序的编写、编译和运行方法。 【实验平台】 (1) 操作系统: Ubuntu 16.04。 (2) Spark 版本: 3.4.0。 (3) Hadoop 版本: 3.3.5。 【实验内容】 1.Spark读取文件系统的数据 (1)在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”,然后统计出文件的行数; (2)在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”(如果该文件不存在,请先创建),然后,统计出文件的行数; (3)编写独立应用程序(推荐使用Scala语言),读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”(如果该文件不存在,请先创建),然后,统计出文件的行数;通过sbt工具将整个应用程序编译打包成 JAR包,并将生成的JAR包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。 SimpleApp.scala文件内代码内容如下所示: simple.sbt文件内代码如下: 使用、usr/local/sbt/sbt package命令将以上代码文件夹打jar包,打包完成后可看到打包成功的输出,如下图: 运行打好的jar包,使用命令/usr/local/spark/bin/spark-submit --class “SimpleApp” /usr/local/spark/mycode/HDFStest/target/scala-2.11/a-simple-hdfs-test_2.11-1.0.jar即可,如下: 2.编写独立应用程序实现数据去重 对于两个输入文件 A 和 B,编写 Spark 独立应用程序(推荐使用 Scala 语言),对两个文件进行合并,并剔除其中重复的内容,得到一个新文件 C。下面是输入文件和输出文件的一个样例,供参考。 输入文件 A 的样例如下: 20170101 x 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170105 z 20170106 z 输入文件 B 的样例如下: 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 z 20170105 y 根据输入的文件 A 和 B 合并得到的输出文件 C 的样例如下: 20170101 x 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170104 z 20170105 y 20170105 z 20170106 z RemDup.scala文件内代码内容如下所示: 创建simple.sbt文件并向其中输入代码,使用命令/usr/local/sbt/sbt package 将代码文件夹打包,打包成功后结果如下: 再使用命令/usr/local/spark/bin/spark-submit --class "RemDup" /home/hadoop/sparkapp2/RemDup/target/scala-2.11/remove-duplication_2.11-1.0.jar 即可运行,结果如下 3.编写独立应用程序实现求平均值问题 每个输入文件表示班级学生某个学科的成绩,每行内容由两个字段组成,第一个是学生名字,第二个是学生的成绩;编写 Spark 独立应用程序求出所有学生的平均成绩,并输出到一个新文件中。下面是输入文件和输出文件的一个样例,供参考。 Algorithm 成绩: 小明 92 小红 87 小新 82 小丽 90 Database 成绩: 小明 95 小红 81 小新 89 小丽 85 Python 成绩: 小明 82 小红 83 小新 94 小丽 91 平均成绩如下: (小红,83.67) (小新,88.33) (小明,89.67) (小丽,88.67) 创建代码文件夹,并创建存放成绩数据的文件夹datas,使用vim命令向其中添加题示数据: 运行jar包,使用命令/usr/local/spark/bin/spark-submit --class "AvgScore" /home/hadoop/sparkapp3/AvgScore/target/scala-2.11/average-score_2.11-1.0.jar 得到运行结果,每个学生的平均成绩如下: 【实验问题与解决】

SPARK_CONF_DIR: /opt/spark/conf PYTHONPATH: local:///resources/spark/pyenv_spark.zip PYSPARK_PYTHON: opt/spark/work-dir/pyenv/pyenv_spark/bin/python3 PYTHONUNBUFFERED: 1 Files local:///resources/spark/pyenv_spark.zip#pyenv from /resources/spark/pyenv_spark.zip to /opt/spark/work-dir/pyenv 25/08/11 13:30:11 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Exception in thread "main" java.io.IOException: Cannot run program "opt/spark/work-dir/pyenv/pyenv_spark/bin/python3": error=2, No such file or directory at java.base/java.lang.ProcessBuilder.start(Unknown Source) at java.base/java.lang.ProcessBuilder.start(Unknown Source) at org.apache.spark.deploy.PythonRunner$.main(PythonRunner.scala:98) at org.apache.spark.deploy.PythonRunner.main(PythonRunner.scala) at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method) at java.base/jdk.internal.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source) at java.base/jdk.internal.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(Unknown Source) at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Unknown Source) at org.apache.spark.deploy.JavaMainApplication.start(SparkApplication.scala:52) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:1029) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:194) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.submit(SparkSubmit.scala:217) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doSubmit(SparkSubmit.scala:91) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$$anon$2.doSubmit(SparkSubmit.scala:1120) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:1129) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) Caused by: java.io.IOException: error=2, No such file or directory at java.base/java.lang.ProcessImpl.forkAndExec(Native Method) at java.base/java.lang.ProcessImpl.<init>(Unknown Source) at java.base/java.lang.ProcessImpl.start(Unknown Source) ... 16 more 25/08/11 13:30:11 INFO ShutdownHookManager: Shutdown hook called

C:\Users\50125\PycharmProjects\pythonProject1\.venv\Scripts\python.exe E:\Heart-disease-analysis-main\pre\app.py Warning: Ignoring non-Spark config property: hive.metastore.uris 25/04/29 16:07:34 ERROR UserGroupInformation: Unable to find JAAS classes:com.ibm.security.auth.UsernamePrincipal Exception in thread "main" org.apache.hadoop.security.KerberosAuthException: failure to login: javax.security.auth.login.LoginException: No LoginModule found for com.ibm.security.auth.module.Win64LoginModule at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doSubjectLogin(UserGroupInformation.java:1847) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.createLoginUser(UserGroupInformation.java:710) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getLoginUser(UserGroupInformation.java:660) at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.getCurrentUser(UserGroupInformation.java:571) at org.apache.spark.util.Utils$.$anonfun$getCurrentUserName$1(Utils.scala:2414) at scala.Option.getOrElse(Option.scala:189) at org.apache.spark.util.Utils$.getCurrentUserName(Utils.scala:2414) at org.apache.spark.SecurityManager.<init>(SecurityManager.scala:79) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.secMgr$lzycompute$1(SparkSubmit.scala:368) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.secMgr$1(SparkSubmit.scala:368) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.$anonfun$prepareSubmitEnvironment$8(SparkSubmit.scala:376) at scala.Option.map(Option.scala:230) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.prepareSubmitEnvironment(SparkSubmit.scala:376) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:871) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:180) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.submit(SparkSubmit.scala:203) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.doSubmit(SparkSubmit.scala:90) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$$anon$2.doSubmit(SparkSubmit.scala:1007) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubm

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NFT for SuiteScript 2.0 - 简化NetSuite脚本开发的框架

根据给定文件信息,我们可以提取出以下知识点: ### 标题知识点: 1. **NFT for SuiteScript 2.0** - 此标题表明存在一个名为NFT的工具包,它是专门为Oracle NetSuite的SuiteScript 2.0版本设计的。 - SuiteScript 2.0是一种用于定制和扩展NetSuite企业资源规划(ERP)系统的JavaScript编程语言。 - NFT可能代表“NetSuite FastTrack Toolkit”,这表明它旨在提供快速开发和部署NetSuite应用的能力。 ### 描述知识点: 1. **NetSuite快速通道工具包(NFT)** - NFT是一个为SuiteScript 2.x版本设计的框架。 - 它被描述为一个小型且功能强大的工具,用于编写可扩展的SuiteScript,简化脚本编写和维护过程。 - 此工具包强调了其易于使用的特点,这对于需要快速构建和迭代NetSuite定制解决方案的开发人员来说非常关键。 2. **类似于nsdal的ActiveRecord方法** - NFT提供了类似于nsdal(Netsuite数据访问层)的ActiveRecord方法,这暗示了一种面向对象的方式来处理NetSuite中的记录。 - 这种方法通常涉及使用预定义的模型来简化数据库记录的访问,操作和维护。 3. **预定义和可自定义的强类型** - 工具包支持强类型系统,这意味着在代码中定义的变量类型在编译时或运行时需要严格匹配。 - 这种类型系统有助于减少错误和提高代码的健壮性。 4. **子列表支持** - 工具包还支持对NetSuite记录的子列表进行操作,子列表是NetSuite中用于处理记录关联数据的辅助列表。 - 这允许开发人员更加高效地访问和修改由主记录派生的数据结构。 5. **高级搜索处理** - NFT提供了处理搜索结果为任意长的对象流的能力,这在处理大量数据时非常有用。 - 这可能涉及到流式处理技术,允许分批处理搜索结果而不是一次性加载到内存中。 6. **治理管理** - 治理管理功能可能涉及监控和脚本调度,确保脚本按照预定计划正确执行。 - 这对于管理大型NetSuite部署中脚本的生命周期至关重要。 7. **使用流行的JavaScript库** - NFT与immutablejs、lodash和momentjs等流行的JavaScript库集成。 - 这些库能够帮助处理不可变数据、数组操作和日期时间处理。 8. **API和TypeScript入门** - 开发者指南可能包括TypeScript的入门部分,提供工具包的使用示例和说明。 ### 标签知识点: 1. **JavaScript** - 由于NFT是用于SuiteScript 2.0,它必然与JavaScript紧密相关。 - 标签指出了此工具包使用的主要编程语言。 ### 压缩包子文件的文件名称列表: 1. **netsuite-fasttrack-toolkit-ss2-master** - 文件名称暗示了这是NFT工具包的源代码仓库。 - “master”通常表示这是主要的开发分支,或者它是发布版的代码。 整合以上信息点,可以得出NFT for SuiteScript 2.0是一个基于JavaScript的框架,它通过提供类似于ActiveRecord的方法,强类型的记录模型,以及集成流行的JavaScript库,简化了NetSuite应用的开发。它还着重于优化搜索处理和脚本治理,通过提供高级特性来促进开发效率和脚本管理,是开发NetSuite应用的强大工具。