Spark On Yarn实战-低调大师

Spark On Yarn实战

2017-11-08 671

这里已经部署好hadoop环境，以及spark

环境如下：

192.168.1.2 master

 
        [hadoop@master ~]$ jps
       
        2298 SecondaryNameNode
       
        2131 NameNode
       
        2593 JobHistoryServer
       
        4363 Jps
       
        3550 HistoryServer
       
        2481 ResourceManager
       
        3362 Master

192.168.1.3 slave1

 
        [hadoop@slave1 ~]$ jps
       
        2919 Jps
       
        2464 Worker
       
        1993 DataNode
       
        2109 NodeManager

192.168.1.4 slave2

 
        [hadoop@slave2 ~]$ jps
       
        2762 Jps
       
        2113 NodeManager
       
        1998 DataNode
       
        2452 Worker

这里以spark自带求pi值的python程序为例

 
  
    
      
      
        [hadoop@master ~]$ 
        cd 
        spark 
       
 
        [hadoop@master spark]$ 
        find 
        . -name 
        "pi.py" 
       
 
        [hadoop@master spark]$ 
        cat 
        .
        /examples/src/main/python/pi
        .py 
       

        #
       

        # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
       

        # contributor license agreements.  See the NOTICE file distributed with
       

        # this work for additional information regarding copyright ownership.
       

        # The ASF licenses this file to You under the Apache License, Version 2.0
       

        # (the "License"); you may not use this file except in compliance with
       

        # the License.  You may obtain a copy of the License at
       

        #
       

        #    http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
       

        #
       

        # Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
       

        # distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
       

        # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
       

        # See the License for the specific language governing permissions and
       

        # limitations under the License.
       

        #
       

         
       
 
        import 
        sys 
       
 
        from random 
        import 
        random 
       
 
        from operator 
        import 
        add 
       

         
       
 
        from pyspark 
        import 
        SparkContext 
       

         
       

         
       
 
        if 
        __name__ == 
        "__main__"
        : 
       
 
            
        ""
        " 
       
 
                
        Usage: pi [slices] 
       
 
            
        ""
        " 
       
 
            
        sc = SparkContext(appName=
        "PythonPi"
        ) 
       
 
            
        slices = int(sys.argv[1]) 
        if 
        len(sys.argv) > 1 
        else 
        2 
       
 
            
        n = 100000 * slices 
       

         
       
 
            
        def f(_): 
       
 
                
        x = random() * 2 - 1 
       
 
                
        y = random() * 2 - 1 
       
 
                
        return 
        1 
        if 
        x ** 2 + y ** 2 < 1 
        else 
        0 
       

         
       
 
            
        count = sc.parallelize(xrange(1, n+1), slices).map(f).reduce(add) 
       
 
            
        print 
        "Pi is roughly %f" 
        % (4.0 * count / n) 
       
 
             
       

         
       

         
       
 
        [hadoop@master spark]$ 
        cd 
        .
        /examples/src/main/python/ 
       

        # 修改pi.py文件，在末尾添加
       

        sc.stop()
       

         
       
 
        [hadoop@master python]$ spark-submit --master spark:
        //master
        :7077 --executor-memory 200m --driver-memory 200m pi.py  
       

         
       

        # 如报下面错误，绑定hosts文件127.0.0.1为localhost
       

        Traceback (most recent call last):
       
 
          
        File 
        "/home/hadoop/spark-1.0.2-bin-hadoop2/examples/src/main/python/pi.py"
        , line 29, 
        in 
        <module> 
       
 
            
        sc = SparkContext(appName=
        "PythonPi"
        ) 
       
 
          
        File 
        "/home/hadoop/spark/python/pyspark/context.py"
        , line 138, 
        in 
        __init__ 
       
 
            
        self._accumulatorServer = accumulators._start_update_server() 
       
 
          
        File 
        "/home/hadoop/spark/python/pyspark/accumulators.py"
        , line 224, 
        in 
        _start_update_server 
       
 
            
        server = SocketServer.TCPServer((
        "localhost"
        , 0), _UpdateRequestHandler) 
       
 
          
        File 
        "/usr/lib64/python2.6/SocketServer.py"
        , line 402, 
        in 
        __init__ 
       
 
            
        self.server_bind() 
       
 
          
        File 
        "/usr/lib64/python2.6/SocketServer.py"
        , line 413, 
        in 
        server_bind 
       
 
            
        self.socket.bind(self.server_address) 
       
 
          
        File 
        "<string>"
        , line 1, 
        in 
        bind 
       
 
        socket.gaierror: [Errno -3] Temporary failure 
        in 
        name resolution 
       

         
       

        # 正常执行如下
       
 
        [hadoop@master python]$ spark-submit --master spark:
        //master
        :7077 --executor-memory 200m --driver-memory 200m pi.py 
       

        Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:27 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: hadoop 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:27 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; 
        users 
        with view permissions: Set(hadoop) 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:28 INFO slf4j.Slf4jLogger: Slf4jLogger started 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:28 INFO Remoting: Starting remoting 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:29 INFO Remoting: Remoting started; listening on addresses :[akka.tcp:
        //spark
        @master:47877] 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:29 INFO Remoting: Remoting now listens on addresses: [akka.tcp:
        //spark
        @master:47877] 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:29 INFO spark.SparkEnv: Registering MapOutputTracker 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:29 INFO spark.SparkEnv: Registering BlockManagerMaster 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:29 INFO storage.DiskBlockManager: Created 
        local 
        directory at 
        /tmp/spark-local-20150325121829-88cd 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:29 INFO storage.MemoryStore: MemoryStore started with capacity 116.0 MB. 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO network.ConnectionManager: Bound socket to port 48556 with 
        id 
        = ConnectionManagerId(master,48556) 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO storage.BlockManagerMaster: Trying to register BlockManager 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO storage.BlockManagerInfo: Registering block manager master:48556 with 116.0 MB RAM 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO storage.BlockManagerMaster: Registered BlockManager 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO server.AbstractConnector: Started SocketConnector@0.0.0.0:48872 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO broadcast.HttpBroadcast: Broadcast server started at http:
        //192
        .168.1.2:48872 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO spark.HttpFileServer: HTTP File server directory is 
        /tmp/spark-e2d76bbd-d2f6-4b2f-a018-f2d795a488aa 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:30 INFO server.AbstractConnector: Started SocketConnector@0.0.0.0:43148 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:31 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:31 INFO server.AbstractConnector: Started SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:31 INFO ui.SparkUI: Started SparkUI at http:
        //master
        :4040 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:32 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library 
        for 
        your platform... using 
        builtin
        -java classes where applicable 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:35 INFO scheduler.EventLoggingListener: Logging events to hdfs:
        //master
        :9000
        /spark/log/pythonpi-1427311113352 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:35 INFO util.Utils: Copying 
        /home/hadoop/spark-1
        .0.2-bin-hadoop2
        /examples/src/main/python/pi
        .py to 
        /tmp/spark-b66e65a9-91dc-479c-8938-14314fd1febb/pi
        .py 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:36 INFO spark.SparkContext: Added 
        file 
        file
        :
        /home/hadoop/spark-1
        .0.2-bin-hadoop2
        /examples/src/main/python/pi
        .py at http:
        //192
        .168.1.2:43148
        /files/pi
        .py with timestamp 1427311115 
       
 
        93515
        /03/25 
        12:18:36 INFO client.AppClient$ClientActor: Connecting to master spark:
        //master
        :7077... 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO spark.SparkContext: Starting job: reduce at 
        /home/hadoop/spark-1
        .0.2-bin-hadoop2
        /examples/src/main/python/pi
        .py:38 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO scheduler.DAGScheduler: Got job 0 (reduce at 
        /home/hadoop/spark-1
        .0.2-bin-hadoop2
        /examples/src/main/python/pi
        .py:38) with 2 output partitions (allowLocal=
        false
        ) 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO scheduler.DAGScheduler: Final stage: Stage 0(reduce at 
        /home/hadoop/spark-1
        .0.2-bin-hadoop2
        /examples/src/main/python/pi
        .py:38) 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO scheduler.DAGScheduler: Parents of final stage: List() 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents: List() 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting Stage 0 (PythonRDD[1] at RDD at PythonRDD.scala:37), 
        which 
        has no missing parents 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting 2 missing tasks from Stage 0 (PythonRDD[1] at RDD at PythonRDD.scala:37) 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Adding task 
        set 
        0.0 with 2 tasks 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Connected to Spark cluster with app ID app-20150325121838-0001 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO client.AppClient$ClientActor: Executor added: app-20150325121838-0001
        /0 
        on worker-20150325114825-slave1-50832 (slave1:50832) with 1 cores 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Granted executor ID app-20150325121838-0001
        /0 
        on hostPort slave1:50832 with 1 cores, 200.0 MB RAM 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO client.AppClient$ClientActor: Executor added: app-20150325121838-0001
        /1 
        on worker-20150325114823-slave2-56888 (slave2:56888) with 1 cores 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:38 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Granted executor ID app-20150325121838-0001
        /1 
        on hostPort slave2:56888 with 1 cores, 200.0 MB RAM 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:39 INFO client.AppClient$ClientActor: Executor updated: app-20150325121838-0001
        /0 
        is now RUNNING 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:39 INFO client.AppClient$ClientActor: Executor updated: app-20150325121838-0001
        /1 
        is now RUNNING 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:43 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Registered executor: Actor[akka.tcp:
        //sparkExecutor
        @slave1:35398
        /user/Executor
        #765391125] with ID 0 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 0.0:0 as TID 0 on executor 0: slave1 (PROCESS_LOCAL) 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 0.0:0 as 374986 bytes 
        in 
        12 ms 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:44 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Registered executor: Actor[akka.tcp:
        //sparkExecutor
        @slave2:37669
        /user/Executor
        #2076348799] with ID 1 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:44 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 0.0:1 as TID 1 on executor 1: slave2 (PROCESS_LOCAL) 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:44 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 0.0:1 as 502789 bytes 
        in 
        4 ms 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:44 INFO storage.BlockManagerInfo: Registering block manager slave1:47192 with 116.0 MB RAM 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:44 INFO storage.BlockManagerInfo: Registering block manager slave2:42313 with 116.0 MB RAM 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 0 
        in 
        2534 ms on slave1 (progress: 1
        /2
        ) 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(0, 0) 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 1 
        in 
        2234 ms on slave2 (progress: 2
        /2
        ) 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 0.0, whose tasks have all completed, from pool  
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(0, 1) 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO scheduler.DAGScheduler: Stage 0 (reduce at 
        /home/hadoop/spark-1
        .0.2-bin-hadoop2
        /examples/src/main/python/pi
        .py:38) finished 
        in 
        7.867 s 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO spark.SparkContext: Job finished: reduce at 
        /home/hadoop/spark-1
        .0.2-bin-hadoop2
        /examples/src/main/python/pi
        .py:38, took 8.181053565 s 
       

        Pi is roughly 3.147220
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /metrics/json
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /stages/stage/kill
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{/,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /static
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /executors/json
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /executors
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /environment/json
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /environment
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /storage/rdd/json
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /storage/rdd
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /storage/json
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /storage
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /stages/pool/json
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /stages/pool
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /stages/stage/json
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /stages/stage
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /stages/json
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{
        /stages
        ,null} 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO ui.SparkUI: Stopped Spark web UI at http:
        //master
        :4040 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO scheduler.DAGScheduler: Stopping DAGScheduler 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Shutting down all executors 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:46 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Asking each executor to shut down 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:47 INFO spark.MapOutputTrackerMasterActor: MapOutputTrackerActor stopped! 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:47 INFO network.ConnectionManager: Selector thread was interrupted! 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:47 INFO network.ConnectionManager: ConnectionManager stopped 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:47 INFO storage.MemoryStore: MemoryStore cleared 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:47 INFO storage.BlockManager: BlockManager stopped 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:47 INFO storage.BlockManagerMasterActor: Stopping BlockManagerMaster 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:47 INFO storage.BlockManagerMaster: BlockManagerMaster stopped 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:47 INFO remote.RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Shutting down remote daemon. 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:47 INFO remote.RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Remote daemon shut down; proceeding with flushing remote transports. 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:47 INFO Remoting: Remoting shut down 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:47 INFO remote.RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Remoting shut down. 
       
 
        15
        /03/25 
        12:18:48 INFO spark.SparkContext: Successfully stopped SparkContext 
       
 
    

   
 

查看任务监控，http://192.168.1.2:8080/

查看worker信息 http://192.168.1.3:8081/

spark on yarn实践

 
        [hadoop@master ~]$ 
        cd 
        spark
        /examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/ 
       
        [hadoop@master examples]$ spark-submit --master yarn-cluster \
       
        > --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
       
        > --driver-memory 400m \
       
        > --executor-memory 400m \
       
        > --executor-cores 1 \
       
        > --num-executors 2 \
       
        > 
        /home/hadoop/spark/lib/spark-examples-1
        .0.2-hadoop2.2.0.jar 2 
       
        # 如报下面错误，修改yarn-site.xml文件
       
        <property> 
       
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb<
        /name
        > 
       
        <value>800<
        /value
        > 
       
        <
        /property
        > 
       
        # value大于800即可，然后重启yarn
       
        # 正常结果如下：
       
        [hadoop@master sbin]$ spark-submit --master yarn-cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi --driver-memory 400m --executor-memory 400m --executor-cores 1 --num-executors 2 
        /home/hadoop 
       
        /spark/lib/spark-examples-1
        .0.2-hadoop2.2.0.jar 2Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath 
       
        15
        /03/25 
        13:06:08 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library 
        for 
        your platform... using 
        builtin
        -java classes where applicable 
       
        15
        /03/25 
        13:06:09 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at master
        /192
        .168.1.2:8032 
       
        15
        /03/25 
        13:06:09 INFO yarn.Client: Got Cluster metric info from ApplicationsManager (ASM), number of NodeManagers: 2 
       
        15
        /03/25 
        13:06:09 INFO yarn.Client: Queue info ... queueName: default, queueCurrentCapacity: 0.0, queueMaxCapacity: 1.0, 
       
        queueApplicationCount = 0, queueChildQueueCount = 0 
       
        15
        /03/25 
        13:06:09 INFO yarn.Client: Max mem capabililty of a single resource 
        in 
        this cluster 800 
       
        15
        /03/25 
        13:06:09 INFO yarn.Client: Preparing Local resources 
       
        15
        /03/25 
        13:06:10 INFO yarn.Client: Uploading 
        file
        :
        /home/hadoop/spark/lib/spark-examples-1
        .0.2-hadoop2.2.0.jar to hdfs:
        //master
        :9000
        /user/hadoop/
        .sparkStaging
        /application_1427313904247_0001/sp 
       
        ark-examples-1.0.2-hadoop2.2.0.jar15
        /03/25 
        13:06:13 INFO yarn.Client: Uploading 
        file
        :
        /home/hadoop/spark-1
        .0.2-bin-hadoop2
        /lib/spark-assembly-1
        .0.2-hadoop2.2.0.jar to hdfs:
        //master
        :9000
        /user/hadoop/
        .sparkStaging
        /application_142 
       
        7313904247_0001
        /spark-assembly-1
        .0.2-hadoop2.2.0.jar15
        /03/25 
        13:06:25 INFO yarn.Client: Setting up the launch environment 
       
        15
        /03/25 
        13:06:25 INFO yarn.Client: Setting up container launch context 
       
        15
        /03/25 
        13:06:25 INFO yarn.Client: Command 
        for 
        starting the Spark ApplicationMaster: List($JAVA_HOME
        /bin/java
        , -server, -Xmx400m, -Djava.io.tmpdir=$PWD
        /tmp
        , -Dspark.app.name=\"org.apache.spar 
       
        k.examples.SparkPi\", -Dspark.eventLog.enabled=\"
        true
        \", -Dspark.eventLog.
        dir
        =\"hdfs:
        //master
        :9000
        /spark/log
        \", -Dspark.yarn.historyServer.address=\"master:18080\",  -Dlog4j.configuration=log4j-spark-container.properties, org.apache.spark.deploy.yarn.ApplicationMaster, --class, org.apache.spark.examples.SparkPi, --jar , 
        file
        :
        /home/hadoop/spark/lib/spark-examples-1
        .0.2-hadoop2.2.0.jar,  --args  
        '2' 
        , --executor-memory, 400, --executor-cores, 1, --num-executors , 2, 1>, <LOG_DIR>
        /stdout
        , 2>, <LOG_DIR>
        /stderr
        )15
        /03/25 
        13:06:25 INFO yarn.Client: Submitting application to ASM 
       
        15
        /03/25 
        13:06:25 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1427313904247_0001 to ResourceManager at master
        /192
        .168.1.2:8032 
       
        15
        /03/25 
        13:06:26 INFO yarn.Client: Application report from ASM:  
       
        application identifier: application_1427313904247_0001 
       
        appId: 1 
       
        clientToAMToken: null 
       
        appDiagnostics:  
       
        appMasterHost: N
        /A 
       
        appQueue: default 
       
        appMasterRpcPort: 0 
       
        appStartTime: 1427313985731 
       
        yarnAppState: ACCEPTED 
       
        distributedFinalState: UNDEFINED 
       
        appTrackingUrl: master:8088
        /proxy/application_1427313904247_0001/ 
       
        appUser: hadoop 
       
        15
        /03/25 
        13:06:27 INFO yarn.Client: Application report from ASM:  
       
        application identifier: application_1427313904247_0001 
       
        appId: 1 
       
        clientToAMToken: null 
       
        appDiagnostics:  
       
        appMasterHost: N
        /A 
       
        appQueue: default 
       
        appMasterRpcPort: 0 
       
        appStartTime: 1427313985731 
       
        yarnAppState: ACCEPTED 
       
        distributedFinalState: UNDEFINED 
       
        appTrackingUrl: master:8088
        /proxy/application_1427313904247_0001/ 
       
        appUser: hadoop

查看yarn监控页面:http://192.168.1.2:8088/cluster

可以看到任务是在slave2上面执行的

访问http://192.168.1.4:8042/node

登录slave2查看

 
        [hadoop@slave2 ~]$ 
        cd 
        /home/hadoop/hadoop/logs/userlogs/application_1427313904247_0001/container_1427313904247_0001_01_000001 
       
        [hadoop@slave2 container_1427313904247_0001_01_000001]$ 
        ls 
       
        stderr  stdout
       
        [hadoop@slave2 container_1427313904247_0001_01_000001]$ 
        cat 
        stdout  
       
        Pi is roughly 3.13774
       
        [hadoop@slave2 ~]$ 
        cd 
        /home/hadoop/spark/examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples/ 
       
        [hadoop@slave2 examples]$ 
        cat 
        SparkPi.scala  
       
        /*
       
        * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or 
        more 
       
        * contributor license agreements.  See the NOTICE 
        file 
        distributed with 
       
        * this work 
        for 
        additional information regarding copyright ownership. 
       
        * The ASF licenses this 
        file 
        to You under the Apache License, Version 2.0 
       
        * (the 
        "License"
        ); you may not use this 
        file 
        except 
        in 
        compliance with 
       
        * the License.  You may obtain a copy of the License at 
       
        * 
       
        *    http:
        //www
        .apache.org
        /licenses/LICENSE-2
        .0 
       
        * 
       
        * Unless required by applicable law or agreed to 
        in 
        writing, software 
       
        * distributed under the License is distributed on an 
        "AS IS" 
        BASIS, 
       
        * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. 
       
        * See the License 
        for 
        the specific language governing permissions and 
       
        * limitations under the License. 
       
        */ 
       
        package org.apache.spark.examples
       
        import 
        scala.math.random 
       
        import 
        org.apache.spark._ 
       
        /** Computes an approximation to pi */
       
        object SparkPi {
       
        def main(args: Array[String]) { 
       
        val conf = new SparkConf().setAppName(
        "Spark Pi"
        ) 
       
        val spark = new SparkContext(conf) 
       
        val slices = 
        if 
        (args.length > 0) args(0).toInt 
        else 
        2 
       
        val n = 100000 * slices 
       
        val count = spark.parallelize(1 to n, slices).map { i => 
       
        val x = random * 2 - 1 
       
        val y = random * 2 - 1 
       
        if 
        (x*x + y*y < 1) 1 
        else 
        0 
       
        }.reduce(_ + _) 
       
        println(
        "Pi is roughly " 
        + 4.0 * count / n) 
       
        spark.stop() 
       
        } 
       
        }

在yarn上面使用spark-shell

 
        [hadoop@master ~]$ spark-shell --master yarn-client

 
        本文转自ljl_19880709 51CTO博客，原文链接http://blog.51cto.com/luojianlong/1624164
   ：，如需转载请自行联系原作者

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