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Spark应用执行过程中，日志中一直打印getApplicationReport异常且应用较长时间不退出 问题 Spark应用执行过程中，当driver连接RM失败时，会报下面的错误，且较长时间不退出。 16/04/23 15:31:44 INFO RetryInvocationHandler:
duce任务失败。 回答 正常情况下 ，当一个application的单个task的attempt连续在一个节点上失败3次，那么该application的AppMaster就会将该节点加入黑名单，之后AppMaster就会通知调度器不要继续调度task到该节点，从而避免任务失败。
运行Spark Streaming任务，然后使用yarn application -kill applicationID命令停止任务，为什么Driver进程不能退出？ 回答 使用yarn application -kill applicationID命令后Spark只会停掉任务对应的
Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。 2017-05-09 20:46:02
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Spark应用执行过程中，日志中一直打印getApplicationReport异常且应用较长时间不退出 问题 Spark应用执行过程中，当driver连接RM失败时，会报下面的错误，且较长时间不退出。 16/04/23 15:31:44 INFO RetryInvocationHandler:
Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。 2017-05-09 20:46:02
理解YARN-Client和YARN-Cluster深层次的区别之前先清楚一个概念：Application Master。 在YARN中，每个Application实例都有一个ApplicationMaster进程，它是Application启动的第一个容器。它负责和ResourceManage
YARN模式下，有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对spark应用的执行
Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，应用失败 问题 Structured Streaming的cluster模式，在数据处理过程中终止ApplicationManager，执行应用时显示如下异常。 2017-05-09 20:46:02
s认证，则无需执行此命令。 kinit MRS集群用户 执行以下命令获取指定任务的日志信息。 yarn logs -applicationId 待查看作业的application_ID 父主题： 作业管理类
Kafka应用开发规则 调用Kafka API（AdminZkClient.createTopic）创建Topic 对于Java开发语言，正确示例： import kafka.zk.AdminZkClient; import kafka.zk.KafkaZkClient; import
日志： 获取application的完整日志：yarn logs --applicationId <appId> -out <outputDir> 例如：yarn logs --applicationId application_1574856994802_0016 -out /opt/test
数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按空格进行拆分，如“apple”，“orange”，“apple”，随后将每个单词逐一发给单词统计逻辑。 单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作，并将实时结果打印输出，如： apple：1 orange：1
数据源持续不断地发送随机文本给文本拆分逻辑，如“apple orange apple”。 单词拆分逻辑将数据源发送的每条文本按空格进行拆分，如“apple”，“orange”，“apple”，随后将每个单词逐一发给单词统计逻辑。 单词统计逻辑每收到一个单词就进行加一操作，并将实时结果打印输出，如： apple：1 orange：1
Yarn模式下，有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行
Yarn模式下，有Driver、ApplicationMaster、Executor三种进程。在任务调度和运行的过程中，Driver和Executor承担了很大的责任，而ApplicationMaster主要负责container的启停。 因而Driver和Executor的参数配置对Spark应用的执行
网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点的大集群上，运行29T数据量的HiBench测试套中ScalaSort测试用例，使用以下关键配置（--executor-cores 4）出现如下异常： org.apache.spark.shuffle.F
经验总结 使用mapPartitions，按每个分区计算结果 如果每条记录的开销太大，例 rdd.map{x=>conn=getDBConn;conn.write(x.toString);conn.close} 则可以使用MapPartitions，按每个分区计算结果，如 rdd
网络连接超时导致FetchFailedException 问题 在380节点的大集群上，运行29T数据量的HiBench测试套中ScalaSort测试用例，使用以下关键配置（--executor-cores 4）出现如下异常： org.apache.spark.shuffle.F
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