如何使用yarn介面檢視spark job執行的情況
如下圖所示,是一個spark任務的第一個Job,job0的執行情況。
job1的執行情況如下:
可以看到job0,job1的input不一樣,shuffle read,shuffle write的大小也不一樣,但是每個job的shuffle read是和shuffle write的大小是一樣。
現在我們探討一下job中的Input、 Output 、 shuffle read、shuffle write是代表哪些量的。
另外我發現job1的Input大小是和記憶體中快取的資料量大小是一樣的
有意思。。。
相關推薦
如何使用yarn介面檢視spark job執行的情況
如下圖所示,是一個spark任務的第一個Job,job0的執行情況。 job1的執行情況如下: 可以看到job0,job1的input不一樣,shuffle read,shuffle write的大小也不一樣,但是每個job的shuffle read是和shuffl
通過Spark Rest 服務監控Spark任務執行情況
com 理想 ask cin *** lib add pan etime 1、Rest服務 Spark源為了方便用戶對任務做監控,從1.4版本啟用Rest服務,用戶可以通過訪問地址,得到application的運行狀態。 Spark的REST API返回的信息是JS
Ubuntu 16.04 下檢視gpu的執行情況
1.檢視gpu使用情況 nvidia-smi 2.每秒顯示異常 watch -n 1 nvidia-smi [email protected]:~$ nvidia-smi Mon Nov 12 20:13:17 2018 +-------------------------
檢視spark程序執行狀態以及安裝spark
6、移動命令 #hadoop dfs –mv /user/test.txt /user/test/ 7、拷貝命令 #hadoop dfs –copytolocal /user/test.txt /opt/ 檢視spark上面的執行情況; htt
LR:回放指令碼時如何實時檢視指令碼的執行情況?
預設情況下, VuGen 在後臺執行測試,不顯示指令碼中的操作動畫。但在本教程 中,您將學習讓 VuGen 在檢視器中顯示操作,從而能夠看到 VuGen 如何執行 每一步。檢視器不是實際的瀏覽器,它只顯示返回到 VuSer 的頁面快照。 1 選擇工具 > 常規選項,然
spark學習-執行spark on yarn 例子和檢視日誌.
要通過web頁面檢視執行日誌,需要啟動兩個東西 hadoop啟動jobhistoryserver和spark的history-server. 相關配置檔案: etc/hadoop/mapred-site.xml <!--配置jobh
Spark Job具體的物理執行
oca rds 物理 cer mapper shu cal compute 並發 即使采用pipeline的方式,函數f對依賴的RDD中的數據集合的操作也會有兩種方式: 1.f(record),f作用於集合的每一條記錄,每次只作用於一條記錄 2.f(records),f一次
sqlserver獲取代理服務作業job的執行情況
獲取 sqlserve tar nes second monthly sunday idle gpo 以下腳本為獲取sqlserver的執行job with testtemp as( SELECT sch.job_id,--his.[server] as Insta
Java 圖形化介面實現檢視和修改執行緒的名字
package com.mingrisoft.thread; import java.awt.BorderLayout; import java.awt.Dimension; import java.awt.EventQueue; import java.awt.Font; import j
linux 檢視埠執行情況
netstat命令各個引數說明如下: -t : 指明顯示TCP埠 -u : 指明顯示UDP埠 -l : 僅顯示監聽套接字(所謂套接字就是使應用程式能夠讀寫與收發通訊協議(protocol)與資料的程式) -p : 顯示程序識別符號和程式名稱,每一個套接字/埠都屬於一個
讓 Spark Streaming 程式在 YARN 叢集上長時間執行(二)—— 日誌、監控、Metrics
前段時間看到了外國朋友寫的一篇文章,覺得還不錯,於是就把他翻譯一下,供大家參考和學習。 如果沒看過第一篇文章,建議先去看一下上一篇文章哈,這裡是接著上一篇文章來寫的哈~ 日誌 訪問 Spark 應用程式日誌的最簡單方法是配置 Log4j 控
spark 2 檢視歷史job任務日誌
1。編輯spark-env.sh export HADOOP_HOME=/usr/hdp/current/hadoop-client export HADOOP_CONF_DIR=/usr/hdp/current/hadoop-client/conf 這兩
檢視spark對應各種框架的版本情況
1.下載你使用的spark版本原始碼 2.開啟原始碼裡面的pom檔案 3.查詢你要用的框架版本 例如 我要查我現在用的spark2.2.1對應的hive版本 <properties> <project.build.sourceE
SQL SERVER 查詢作業(Job)基本資訊及執行情況的sql
SELECT [job].[job_id] AS '作業唯一識別符號' ,[job].[name] AS '作業名稱' ,[jobstep].[step_uid] AS '步驟唯一識別符號' ,[jobstep].[step_id] AS '步驟編號' ,[jobstep].[
spark安裝執行在webUI介面不顯示worker
./spark/conf/spark-env.sh 檔案中需要顯式地設定一些環境變數,不用系統預設值。親測,ubuntu16.04系統,spark-env.sh中手動配置export JAVA_HOME=<>/jdk1.8export SCALA_HOME=<
DB 執行情況檢視
http://www.cnblogs.com/askjacklin/archive/2012/06/04/2534571.html –查詢表空間使用情況 SELECT UPPER(F.TABLESPACE_NAME) “表空間名”, D.TOT_G
xgboost之spark上執行-scala介面
package com.meituan.spark_xgboost import org.apache.log4j.{ Level, Logger } import org.apache.spark.{ SparkConf, SparkContext } import ml.dmlc.xgboost4j.sc
第1章 對執行在YARN上的Spark進行效能調優
1.1.1執行環境Jar包管理及和資料本地性原理在YARN上執行Spark需要在Spark-env.sh或環境變數中配置HADOOP_CONF_DIR或YARN_CONF_DIR目錄指向Hadoop的配置檔案。Spark-default.conf中配置Spark.YARN.j
Hue上檢視spark執行資訊(二)
進入spark執行歷史介面: 可以檢視執行時間,Jobs等詳細資訊 一般來說,每個Action的觸發都會生成一個Job,一個 Job 會被拆分成stages,一個 stage由多個 task構成(Jobs–> Stages --> Tasks) 點選進入job(被分成2個st
Hue上檢視spark執行報錯資訊(一)
點選Hue報錯頁面,找到application_ID 根據application_ID到yarn介面(http://bigdata.lhx.com:8088/cluster)找到完整資訊 點選ID或者history進入logs介面 詳細報錯資訊:spark找不到叢集中asmp資料