RU (495) 989 48 46
Пленка на бампер

АНТИГРАВИЙНАЯ ЗАЩИТА БАМПЕРА

 

Пропала искра на


поиск неисправностей в системе зажигания автомобиля

Если не запускается двигатель, но слышно как включается и работает топливный насос в баке, в этом случае скорее всего пропала искра на инжекторе. Для определения неисправности надо проверить наличие искрового разряда на высоковольтных проводах. При этом обязательно применяйте разрядник.

 Если Вы будете проверять наличие искры на разрыв, разместив провод на некотором расстоянии от массы автомобиля, то может выйти из строя модуль зажигания или контроллер, из-за появления большого тока самоиндукции при большом искровом промежутке. Кроме того Вы можете получить довольно ощутимые и неприятные ощущения получив удар током при пробое изоляции.

В том случае, когда Вы проверяете искровой разряд, положив на корпус двигателя свечу с одетым на неё высоковольтным проводом, так же из-за плохого контакта корпуса свечи с массой, может образоваться большой ток самоиндукции, что приведёт к повреждению контроллера или модуля зажигания. Применение разрядника так же более удобно, так как в большинстве инжекторных двигателях применяется статическое распределение зажигания с одновременной подачей высокого напряжения на две свечи.

Сделать разрядник не трудно самому, здесь Вы можете найти несколько примеров.

Чертёж разрядника для проверки одновременно искры на четырёх высоковольтных проводах и фото для проверки искры на двух высоковольтных проводах.  После подключения разрядника проворачиваем двигатель стартером и наблюдаем наличие искрового разряда. Если пропала искра на инжекторе на одном проводе, при распределении высокого напряжения одновременно на две свечи, то это свидетельствует о пробое на массу провода или вывода катушки зажигания (модуля зажигания). Если отсутствует искра одновременно на паре проводов 1-4 или 2-3, то неисправна катушка зажигания, модуль зажигания или контроллер. Обрыв высоковольтных проводов так же нельзя исключать.

Проверка приборов зажигания

Для проверки целостности высоковольтных проводов, необходимо проверить их сопротивление, оно не должно превышать 200 кОм, и не должно быть большой разницы сопротивления в комплекте одинаковых проводов. Для проверки катушек зажигания или модуля необходимо проверить наличие соответствующих кодов ошибок в оперативной памяти контроллера. 

Если в контроллере не предусмотрена функция диагностики модуля или катушек, то проще всего заменить модуль на заведомо исправный и повторить проверку. Если и в этом случае не будет искры на этих же проводах, то неисправен контроллер или провода, соединяющие его с катушкой зажигания (модулем). 

При проверке наличия искрового разряда в статической системе зажигания с катушкой зажигания на каждом цилиндре, если отсутствует искра на одной из катушек, замените её на любую исправную с любого цилиндра. Если искра появится, неисправна катушка, в противном случае неисправен контроллер или провод, соединяющий его с катушкой. 

В том случае, когда нет искрового разряда ни на одном проводе, необходимо проверить наличие питания на катушке зажигания, а при использовании в системе зажигания модуля, ещё и наличие минуса. Например, на автомобилях с контроллером МР7 надо проверить наличие плюса на проводе 68, коснувшись его контрольной лампой подключенной к минусу и наличие минуса на проводе 66, контрольной лампой подключенной к плюсу. 

При исправность питающих проводов, надо проверить исправность датчика положения коленвала. Это можно сделать несколькими способами, в зависимости от применяемого контроллера, и автомобиля. После включения зажигания и прекращения работы топливного насоса, если мы начнём проворачивать коленчатый вал двигателя стартером, при исправном датчике насос должен снова включиться. 

Но при этом надо учитывать, что некоторые контроллеры включают топливный насос только при достижении определённых оборотов коленчатого вала. Также можно подключить контрольную лампу к выводам любой форсунки. При этом во время вращения коленвала при исправном датчике контрольная лампа должна мигать. Если датчик исправен, то неисправен контроллер или провода, соединяющие его с катушками зажигания или модулем. 

Доказательством работы датчика положения коленвала, могут служить сырые свечи, вывернутые из цилиндров двигателя. Неисправность контроллера в 99%!случаев связана с пробоем управляющего ключа (транзистора), который соединяет первичную обмотку катушек зажигания с минусом. Эта же основная причина неисправности модуля зажигания. 

Но если модуль зажигания залит компаундом и практически не подлежит ремонту, то контроллер в этом случае отремонтировать можно. В некоторых случаях с этим может справиться любой имеющий навык работы паяльником и немного разбирающийся в электронике. 

Неисправность датчика довольно редкое явление и зачастую связано с потерей контакта в штекерном соединении с датчиком, в следствии его загрязнения и замасливания, и обрыв или замыкание проводов, в следствии не правильной их укладки при ремонте.

Почему нет искры на свечах зажигания?

Причин отсутствия искры на свечах зажигания может быть несколько. Чаще всего виновниками неисправности являются:

  1. Аккумуляторная батарея;
  2. Высоковольтные провода;
  3. Катушка зажигания;
  4. Распределитель зажигания;
  5. Неисправности в цепи низкого напряжения.

Также особое внимание при отсутствии искры следует уделить проверке качества контактов и электрических соединений элементов системы зажигания. Проверить состояние контактов можно просто потеребив их рукой.

Внимательно осмотрите провода и блоки системы зажигания – при обнаружении на них грязи, масла или воды, их обязательно нужно протереть сухой тряпкой. После этого попробуйте завести двигатель, возможно, что на этот раз он заведется.

Проверка аккумуляторной батареи

Явным признаком проблем с аккумулятором является глухой и тихий сигнал «клаксона». Также при проблемах с АКБ во время вращении стартера, как правило, гаснут контрольные лампочки на панели приборов. В таком случае причиной отсутствия искры может быть плохой контакт на клеммах или низкий заряд батареи.

О том как правильно заряжать автомобильный аккумулятор и обслуживать его читайте в нашей инструкции по зарядке АКБ.

Проверка высоковольтных проводов

Далее стоит осмотреть провода высокого напряжения: они должны иметь аккуратный не “разлохмаченный” внешний вид, без нарушений изоляции, иначе, их придется заменить. Если провода в порядке, тогда можно начинать поиск искры.

Поиск искры рекомендуем начать со свечных проводов. Для этого нужно снять наконечник свечного провода со свечи зажигания и поднести его к «массе» (ближайшей металлической неокрашенной части кузова или двигателя) на расстояние 5-8 мм, после чего, необходимо на несколько секунд включить стартер.

Вращение стартера должно сопровождаться бесперебойной яркой искрой белого цвета с легким голубым оттенком. При отсутствии искры нужно проверить катушку зажигания. Искра фиолетового, красного или желтого цвета свидетельствует о неисправностях в системе зажигания.

Также стоит отметить, что сами свечи зажигания крайне редко выходят из строя все одновременно. При наличии «искры» в свечных проводах, проверить любую свечу зажигания можно, вывернув её из головки блока цилиндров, и надев на неё свечной провод. Металлической частью свечи прикоснитесь к «массе» автомобиля, и вращая стартер, убедитесь в наличии или отсутствии искры на электродах свечи.

Менять свечи зажигания необходимо в сроки, установленные регламентом технического обслуживания для вашего авто (обычно через каждые 15-25 тыс. км).

Проверка катушки зажигания

Для проверки катушки зажигания нужно из крышки распределителя-прерывателя вытянуть центральный провод, идущий от катушки.

Вращая стартер, убедитесь в наличие искры от провода, по аналогии со свечными проводами.

При наличии неисправности в катушке зажигания, её следует заменить на новую.

Проверка прерывателя-распределителя зажигания

При подозрениях на неисправность прерывателя-распределителя, необходимо внимательно осмотреть его крышку с внутренней стороны.

Центральный угольный контакт прерывателя проверяется на предмет “зависания” путем его легко перемещения пальцем.

Изоляция ротора прерывателя-распределителя проверяется на пробой следующим образом:

  1. Центральный высоковольтный провод расположите с зазором 5-8 мм от электрода ротора,
  2. После этого рукой замыкайте-размыкайте контакты прерывателя (при этом зажигание должно быть включено).

Появление искр в зазоре указывает на неисправность ротора, который необходимо будет заменить.

Проверка цепи низкого напряжения

Для проверки цепи низкого напряжения можно использовать контрольную лампу на 12 В мощностью до 3 Вт. Лампу подключают с одной стороны к клемме низкого напряжения прерывателя, а с другой – к массе автомобиля.

После этого, нужно вручную замкнуть контакты прерывателя-распределителя и включить зажигание. При исправной цепи низкого напряжения, контрольная лампа должна светиться при размыкании контактов, а при их замыкании – гаснуть.

Если при размыкании контактов лампа не загорается, значит, неисправность скрывается либо в проводах низкого напряжения, либо в первичной обмотке катушки зажигания.

Постоянное свечение лампы, при любом положении контактов, указывает на одну из трёх причин неисправности:

  1. Сильное окисление контактов прерывателя;
  2. Обрыв проводка, ведущего от клеммы прерывателя к рычажку;
  3. Обрыв проводка, соединяющего подвижный диск прерывателя с корпусом.

Если причина неисправности оказалась в окисленных контактах, то их необходимо зачистить, после чего следует отрегулировать зазор.

Основные причины отсутствия искры

Общий вид двигателя 10-12 серии 16 клапанов

Не все автомобилисты знают, причины пропадания искры, а тем более способы диагностики и устранения неисправностей. Так, стоит выявить основные причины, а после расшифровать, почему именно они становятся причиной. В завершении нужно рассмотреть способы устранения дефекта. Итак, какие причины могут послужить тому, что пропала искра:

Все причины найдены и стоит перейти к процессу устранения данной неисправности.

Даёшь искру? Устранение проблем!

Вначале стоит отметить, что не нужно сразу бросаться проверять. Как показывает практика, есть определенная последовательность действий и неисправностей, которая могла привести к пропаданию искры на 16-клапанном двигателе.

Топливный насос

Топливный насос производства Bosch

Зажигание далеко не первая причина пропадания зажигания на автомобиле. Прежде, чем лезть в электрическую часть автомобиля стоит покопаться, так сказать, в механике. Включаем зажигание и слушаем, заработал ли бензиновый насос. Если он молчит, то необходимо проверить поступает ли бензин в цилиндры.

Начать процедуру диагностики стоит с того, чтобы проверить предохранители на исправность. Конечно, можно просмотреть только тот, который отвечает за топливный насос (в этом случае при включении зажигания насос не будет качать), но рекомендуется диагностировать все на целостность. Если хоть один вышел из строя, то его необходимо заменить.

Предохранители расположены слева от рулевого колеса под переключателем режима света

Если предыдущая процедура не помогла, то обращаемся непосредственно к самому насосу. Для диагностики придется вынуть весь модуль, который находится под задним диваном и разобрать его.

Непосредственно насос проверяется легко – замыкаются контакты через тестер. Если показания отсутствуют, то деталь «умерла» и требует замены. Если насос – «живой», то необходимо почистить контактную группу и проверить проводку на наличие обрывов.

Свечи зажигания

Расположение свечей зажигания на двигателе

Свеча становится вторым рубежом, который может стать причиной того, что пропала искра. Выкручиваем элементы и проводим визуальную диагностику. Если снаружи всё чисто и красиво, то необходимо замерить сопротивление и проверить зазор. Конечно, можно проверить работоспособность свечи на специальном свечном стенде, но не у всех он есть в гараже. Поэтому, делаем все по старинке.

Подключаем свечу к высоковольтному проводу, который подключается в 1 цилиндр, а наружной стороной к кузову, чтобы получить массу, и даем контакт зажигания.

При выполнении данной операции, стоит быть предельно осторожным, поскольку напряжение, которое попадает в искру, может быть смертельным. Таким образом, проверяем все свечи на наличие искры.

Альтернативный способ проверки свечей зажигания

Проверка свечи зажигания при помощи пьезо-элемента с обычной зажигалки

Катушка зажигания

Ремонтированная катушка зажигания

Проверку катушки зажигания можно провести при помощи мультиметра. Если она неисправна, то рекомендуется ее заменить, но находятся смельчаки, которые проводят ремонт этому узлу. Конечно, не все всегда идет гладко и зачастую все заканчивается одним – установкой новой.

Высоковольтные провода

Проверка высоковольтного провода при помощи мультиметра

Пробой или выход провода из строя сразу станет известен, поскольку автомобиль начнет троить. Но, если ВВ-провода расположены неправильно в цилиндрах, то придется разместить их согласно схеме подключения. Проблема пропавшей искры должна исчезнуть.

Газораспределительный механизм

Схема газораспределительного механизма 16-клапанного двигателя

Газораспределительный механизм

Последним местом, где необходимо искать пропавшую искру становится ГРМ. Сбитые фазы газораспределения могут послужить проблемой. Это могло случиться вследствие неверной установке задаточного диска. Он находится на шкиве коленчатого вала и служит синхронизатором отсчета для датчика. При правильном её расположении, когда 1 цилиндр находится в ВТМ, то датчик размещен между 19 и 20 зубом. Устранить причину можно выставив верно диск по меткам.

Стартер крутит, но нет искры

На «десятке» одним из проблемных узлов является модуль зажигания. Лучше всего поищите у знакомых, рабочий модуль и проверьте его на своем авто. Это самый простой и быстрый способ проверки. Если после смены модуля двигатель запустился без проблем, то причина скрывалась именно в нем. Обратите внимание на фишку, которая подключается к этому модулю, питание может отсутствовать в ней. Если это действительно так, то проверьте всю систему подачи электропитания.

Часто искра пропадает по вине ДПКВ. Благодаря этому датчику, отслеживается работа цилиндров. Он является одним из самых важных элементов системы зажигания. Однако существует одна сложность: проверить работу этого узла можно только при помощи осциллографа. Точно установить работоспособность этого модуля самостоятельно невозможно, поэтому многие автолюбители попросту меняют датчик на рабочий.

ЭБУ может также давать сбой, при которой нет искры для зажигания топлива. Например, при ошибочной работе этого модуля может выборочно подаваться искра: только на 2-й и 4-й цилиндр или, наоборот, на 1-й и 3-й. Отремонтировать ЭБУ просто – достаточно очистить ее контакты (фишку) от появившейся окиси. Именно этот «налет» может стать причиной сбоев в подаче искры.

Нет искры в ВАЗ 2110 инжектор 8 клапанов: разбираем проблему пошагово

Очень часто автовладельцы обнаруживают, что нет искры в ВАЗ 2110 инжектор 8 клапанов. В большинстве случаев причину сбоя им приходится искать самостоятельно. Конечно, можно обратиться в этой целью в ближайшую мастерскую, но кто захочет тратить лишние деньги за диагностику. 

Особенно, если автомобиль дороже жизни, и автолюбитель не хочет его доверять в чужие руки. Весомым аргументом в пользу самостоятельного вмешательства является то, что конструкция ВАЗовских двигателей не такая уж и сложная, и тот, кто копался хоть раз в карбюраторе отечественных автомобилей, не должен испугаться инжектора. Нет искры в ВАЗ 2110 инжектор 8 клапанов – и это вас сильно беспокоит.

 Для того, чтобы выяснить причину, нужно поэтапно исследовать несколько важных узлов. Хотя человек, который же не первый раз сталкивается с неисправностями инжектора, без труда определит причину. Для этого ему понадобятся лампа-контроллер, мультиметр и разрядник. Шаг первый Наиболее распространённым признаком заболевания инжектора является следующий: стартер функционирует в обычном режиме, но силовая установка не хочет запускаться. 

Причина этого, скорее всего – неисправность топливного насоса, что обычно сопровождается характерным дребезжанием. Также нужно проверить предохранители. На старых ВАЗовских моделях их устанавливали под бардачком. В современных автомобилях производители располагают предохранители на панели, возле пассажира. Нужно открутить болты крепления, снять крышку, проверить элементы и, в случае необходимости, провести их замену.
Если предохранители ни при чём, то нужно проверить реле – как главное, так и топливное. Слышен щелчок, а контакт чувствуется пальцем – значит с ним всё в порядке. После того, как вы убедились в работоспособности топливного агрегата, нужно проверить с помощью манометра, осталось ли в нём горючее. 

В случае, если прибор отсутствует, можно просто нажать на золотник, который поможет определить примерный уровень. Если двигатель вашего автомобиля работает, но давление насоса на нуле, то скорее всего забились бензиновые пути и фильтры. В большинстве случаев причиной этого становится некачественное горючее.

Шаг второй Логично предположить, что если искра отсутствует, то причину нужно искать в свечах зажигания, особенно, если к топливному насосу нет претензий. Чтобы качественно их проверить, в наличии необходимо иметь разрядник. Итак, если удалось обнаружить, что ток одновременно поступает на 2 свечи, это значит, что имеет место пробой на массу.

 Если контакт отсутствует сразу у нескольких проводков, то причина может крыться в поломке контроллера или модуля зажигания. Причиной может быть также разрыв провода высокой напруги. Чтобы это проверить, нужно измерить сопротивление. В нормальном состоянии его показатель не должен превышать планку в 200 кОм. Также, нужно обратить внимание на сопротивление отдельных проводов, которое должно не сильно отличаться. 

Чтобы подтвердить или опровергнуть неисправность модуля и зажигательной катушки, нужно сразу же проверить коды ошибок на бортовом компьютере. Если уровень комплектации вашего автомобиля не позволяет это сделать, то лучше сразу же заменить подозрительные элементы новыми. Скорее всего, причиной отсутствия искры является поломка контроллера или разрыв проводов, которыми он подключается к катушке.

Если вы заметили, что искры нет ни на одной из катушек, то их все нужно немедленно заменить. А сели нет еще и разряда, то нужно срочно определить есть ли питание. Стоит помнить, что если в систему входит модуль, то нужно также убедиться на месте ли минус. Шаг третий К этому моменту мы уже успели выяснить, что насос функционирует нормально, давление в нём присутствует, свечи продуцируют искры, но силовая установка всё равно отказывается запускаться. 

Скорее всего, причина кроется в нарушении технологии установки задаточного диска. Обнаружить его можно на шкиве коленвала. Главной особенностью диска является то, что на нём отсутствует два зубца и это не просто так – данная пустота является интервалом работы датчиков.
И если он нарушен, то силовой агрегат запускаться не будет. Тем более, если оборвалась резинка демпфера, и разбилось место установки шпонки. Если даже после всех вышеописанных мероприятий, не удалось выяснить, почему нет искры ВАЗ 2110 инжектор 8 клапанов, то, скорее всего, причина поломки кроется в самой силовой установке.

 Поэтому нужно сразу же приступить к проверке поршней и цилиндров, а затем осмотреть газораспределительную систему. Больше ничего предпринимать не нужно и лучше обратиться за помощью к специалистам. И вообще, если вы не уверенны в своей компетентности, лучше сразу же загнать машину на сервисный центр и не усложнять себе жизнь.

Пропажа искры на 16-клапанном ВАЗ-2112 может быть следствием выхода из строя сразу нескольких узлов автомобиля или каждого по отдельности. Но, если указанные в статье операции не помогли, то стоит обращаться к специалистам на автосервисе, которые точно выявят причину и устранят её.

Возможные поломки по группам

В современных автомобилях установлено большое количество вспомогательных узлов и датчиков, которые облегчают жизнь водителя и в то же время делают ремонтные работы более сложными. В электронном инжекторе используется сразу несколько датчиков, которые могут стать причиной отсутствия искры в зажигании. Но дело не ограничивается только ими, существует несколько групп поломок:

  1. Проблемы с топливной системой. В эту группу входят неисправности, при которых топливо не попадает в двигатель, подача его происходит со сбоями или возникают иные ошибки.
  2. Неисправности в электрической части являются одними из самых распространенных на инжекторе ВАЗ-2110. При таких поломках на свечи не подается электрический сигнал, соответственно, зажигания топливной смеси не происходит.
  3. К глобальным поломкам относится выход из строя двигателя, загибание клапанов, обрыв ремня ГРМ. На таких случаях мы не будем останавливаться подробно, так как они требуют более сложного ремонта.

Отсутствие искры при зажигании со стороны топливной системы может быть вызвано выходом из строя реле бензонасоса или самого этого агрегата. Проверить этот узел можно на слух. После поворота ключа в замке зажигания вы должны услышать характерный звук работы бензонасоса. Если вы не слышите этот звук, значит, произошел выход из строя реле, обрыв проводки или поломка самого агрегата.

В инструкции к ВАЗ-2110 можно найти еще один способ проверки насоса: к системе подачи топлива нужно подключить манометр и сделать замер.

Если прибор показал около 2,5 атм., значит двигатель не схватывает из-за недостаточного давления.

Если горит лампочка

Иногда лампочка неисправности инжектора горит, пока двигатель не разогревается до 90 градусов, после чего она перестает мигать. Обычно такое наблюдается зимой, когда на улице сильный мороз. И хотя проблема не является серьезной, решать ее придется. Происходит это так:

Почему нет искры и что делать?

На чтение 11 мин. Просмотров 2.4k. Опубликовано ОБНОВЛЕНО

Отсутствие искры — одна из самых распространенных причин, по которой ваш двигатель не заводится. Зацикливание на определенных деталях — хороший способ не найти истинную проблему.

Гораздо более вероятно, что неисправность связана с проводом, разъёмом, заземлением или переключателем, чем непосредственно с компонентом системы зажигания.

Поэтому не сосредотачивайтесь на одной детали, пока проверка не покажет, что она может быть неисправна. Знание того, что нужно искать при неисправностях зажигания, позволяет принимать правильные решения. Во-первых, мы знаем, что двигатель крутится, но не заводится.

Перед началом любых испытаний всегда полностью заряжайте аккумулятор. Используйте зарядное устройство.

Убедитесь, что искры нет

Если у вас ​​система зажигания «катушка на штекере» без проводов

Отсутствие искры указывает на проблему зажигания.

В крайних случаях возможна неисправность блока управления (ЭБУ). В некоторых случаях проблема с ЭБУ может привести к тому, что автомобиль вообще не будет работать. Функции блока управления включают в себя позиционирование коленчатого вала, управление искрой и временем зажигания. Если есть проблемы с тем, как контроллер выполняет эти функции, автомобиль может не работать.

Причины отсутствия искры

Причиной может быть что-то из следующего.

Неисправный датчик положения коленчатого вала (ДПКВ)


Прежде всего, обратите внимание на наличие оборванных, ослабленных или окисленных проводов от датчика к ЭБУ. Датчик положения коленчатого вала контролирует положение и частоту вращения коленчатого вала. Если ДПКВ полностью вышел из строя и вообще не посылает сигнал в блок управления, то контроллер не будет отправлять топливо в форсунки. Это не позволит вам завести машину.

Модуль зажигания

Модули зажигания представляют собой полупроводниковые переключающие устройства, которые обычно используют такую деталь, как транзистор, для включения и выключения тока через первичную обмотку катушки зажигания. Таким образом, модуль зажигания очень похож на механические контакты. Однако модули зажигания не могут работать в одиночку. Модулю нужен внешний управляющий сигнал.

Если ваш автомобиль неожиданно глохнет во время работы и не запускается снова, это может быть связано со слабым контактом или коррозией электрических соединений в модуле зажигания. В этом случае проверьте ключ зажигания, очистите окисленные клеммы и замените оборванные провода, если необходимо. Еще одна проблема — повреждение от перегрева. Если вы не можете завести автомобиль, вам необходимо проверить модуль управления зажиганием.

Неисправный прерыватель, разрыв ведущей шестерни распределителя, обрыв или коррозия проводов от датчика к модулю зажигания или ЭБУ

Электронные прерыватели зажигания являются компонентом традиционных систем зажигания с электронным распределителем. Они находятся внутри распределителя и функционируют как спусковой механизм для системы зажигания, чтобы произвести искру.

Катушка прерывателя контролирует вращение распределителя и запускает систему зажигания. Кроме того, искру нужно произвести в оптимальный момент времени для лучшей производительности двигателя.

Поскольку прерыватель зажигания, по существу, функционирует в качестве переключателя активации для всей системы зажигания, при выходе из строя он может значительно повлиять на работу автомобиля.

Одним из первых признаков плохого срабатывания прерывателя зажигания является двигатель, который глохнет и не перезапускается.

Следовательно, старый или неисправный прерыватель может периодически отключать сигнал, что может привести к остановке двигателя.

Двигатель может просто внезапно заглохнуть, как если бы ключ зажигания был выключен. В зависимости от характера проблемы, иногда автомобиль может быть перезапущен и продолжить движение. Следовательно, эта проблема будет только ухудшаться.

Неисправная катушка зажигания

Катушка зажигания — это устройство, которое берет низкое напряжение и превращает его в мощную искру. Одним из наиболее распространенных симптомов неисправной катушки зажигания является то, что автомобиль некоторое время работает, а затем двигатель автомобиля внезапно глохнет без видимой причины.

Это происходит после того, как катушка зажигания или модуль становятся слишком горячими. Кроме того, ситуация может исправиться после того, как модуль зажигания остынет. В некоторых случаях неисправная катушка зажигания может привести к тому, что автомобиль вовсе не запустится.

Неисправный бегунок или крышка распределителя (трещины или угольные дорожки, которые позволяют искре замыкаться на землю).

Крышка распределителя часто попадает под подозрение. Внутренняя и внешняя поверхность крышки должны быть чистыми. На не должно быть эрозии, а точки контакта не должны иметь ржавчины или коррозии.

Убедитесь, что бегунок находится в рабочем состоянии. В противном случае, это может привести к короткому замыканию напряжения катушки и вызвать неправильное соединение внутри крышки распределителя. Результатом будет пропуски зажигания. Ищите любые трещины или следы углерода в крышке.

Неисправность реле автоотключения ASD

Одним из наиболее распространенных симптомов неисправного реле автоотключения ASD (ASD — automatic shutdown relay) является двигатель, который заводится, но глохнет почти сразу или в случайное время.

Реле ASD подает питание на катушки зажигания автомобиля и топливные форсунки, которые являются одними из наиболее важных компонентов всей системы управления двигателем.

Если ASD имеет какие-либо проблемы, которые мешают его способности подавать питание на форсунки, катушки или любые другие цепи, которые он может питать, то эти компоненты могут не функционировать должным образом, и у вас возникнут проблемы. Автомобиль с неисправным реле ASD может заглохнуть сразу после запуска или случайно во время работы.

Неисправный выключатель зажигания

Обычно, когда вы вставляете ключ в замок зажигания и поворачиваете его, у вас будет три положения:

Одним из основных признаков неисправности ключа зажигания является то, что приборная панель не горит во втором положении.

Блок управления

Подозревайте ЭБУ только в крайнем случае, когда исключены все остальные варианты.

Если все другие компоненты работают нормально, у вас может быть неисправность ЭБУ. На этом этапе вы должны рассмотреть вопрос о передаче вашего автомобиля профессионалу для диагностики проблемы.

Как проверить наличие искры?

Чтобы убедиться, что двигатель не запускается из-за отсутствия искры, вы можете выполнить одно из следующих действий.

Напряжение зажигания опасно! Не держитесь и не прикасайтесь к проводу свечи зажигания во время запуска двигателя.

Если на свечи зажигания приходят провода, отсоедините один из них от свечи и поместите конец провода рядом с металлической поверхностью на двигателе. Вставьте небольшую крестообразную отвертку, небольшой болт или гвоздь в конец провода (наконечник), чтобы обеспечить токопроводящий путь. Затем покрутите двигатель и проверьте искру между отверткой, болтом или гвоздём в наконечнике свечного провода и корпусом двигателя. Если искры нет, значит проблема с зажиганием.

Еще один вариант. Отключите свечной провод и вставьте в него старую свечу или тестер зажигания. Поместите свечу зажигания на металлическую поверхность двигателя или заземлите тестер свечи зажигания. Затем покрутите двигатель. Отсутствие искры указывает на проблему с зажиганием.

Если у вас на каждую свечу приходит своя катушка зажигания, отсоедините одну из катушек от свечи и вставьте старую свечу зажигания, тестер свечей или отвертку в конец катушки. Заземлите свечу или тестер свечи на двигатель, затем проверните двигатель и проверьте искру. Отсутствие искры говорит о проблеме с зажиганием.

Видео о том, как проверять искру на инжекторном двигателе:

Распылите немного аэрозоли «Быстрый старт» в дроссельную заслонку (ВНИМАНИЕ: жидкость «Быстрого старта»  чрезвычайно огнеопасна!). Затем проверните двигатель.

Если двигатель запускается — у вас нет проблем с зажиганием. Незапуск двигателя связан с топливом.

Что делать, если нет искры?

Если искры нет — проверьте наличие «плюса» клемме катушки, когда ключ зажигания включен. Это можно сделать с помощью мультиметра, переведя его на измерение постоянного напряжения (DC).

Если напряжение есть — проблема связана со схемой запуска катушки (датчик положения коленвала, модуль зажигания, провода и т. п.).

Если на катушке нет напряжения — проблема в схеме питания (ключ зажигания, провода, соединения).

Если на катушку подается напряжение, проблема может быть в плохом выходном проводе высокого напряжения от катушки к распределителю, микротрещинах на крышке катушки, трещинах или углеродных дорожках внутри крышки распределителя или на бегунке.

Использование сканера

Если у вас есть диагностический прибор, подключите его к диагностическому разъему автомобиля и смотрите сигнал оборотов при запуске двигателя. Нет сигнала? Проблема заключается в плохой работе сигнального датчика распределителя зажигания (на двигателях с трамблёром), неисправности приводного механизма распределителя (обычно для пластиковых передач), неисправности ДПКВ (на двигателях без распределителя), неисправности проводки (обрыв, короткое замыкание, окисление контактов).

Если загорается Check Engine, используйте диагностический сканер для считывания кодов неисправностей, связанных с зажиганием. Любые коды, относящиеся к катушке (P0351 − P0358), потребуют проверки катушки. Коды пропусков зажигания говорят о том, что нужно проверить свечи зажигания и/или их провода.

Проверка катушки зажигания

Катушки зажигания в системах зажигания DIS (Distributorless Ignition System — система зажигания без распределителя) функционируют так же, как и в обычных системах зажигания, поэтому испытания по существу такие же.

Но симптомы, вызванные слабой или неисправной катушкой, будут ограничиваться одним или двумя цилиндрами в системе зажигания DIS, а не всеми цилиндрами в двигателе с распределителем и одной катушкой.

Большинство проблем с запуском DIS вызваны плохим датчиком положения коленчатого вала.
Многие системы DIS используют «холостую искру», когда одна катушка зажигает две свечи, которые расположены друг напротив друга в порядке зажигания. В других, в том числе в новых системах с катушкой на проводе зажигания, для каждой свечи предусмотрена отдельная катушка.

Отдельные катушки DIS тестируются по существу так же, как и с эпоксидным заполнением (квадратного типа). Сначала отсоедините все провода. Установите мультиметр в режим измерения сопротивления в самый нижний диапазон. Подключите прибор к первичным клеммам катушки зажигания и сравните сопротивление первичной обмотки с данными в спецификации (обычно менее 2 Ом).

Затем подключите мультиметр к вторичной обмотке и сравните показания с паспортными данными (обычно 6000–30 000 Ом). Если показания выходят за пределы указанного диапазона, катушка неисправна и требует замены.

Если измерение вторичного сопротивления катушки DIS затруднено из-за расположения, попробуйте отсоединить провода от свечей зажигания и измерить вторичное сопротивление через штекера проводов, а не через клеммы катушек. Просто не забудьте добавить к полученным показаниям максимум 8000 Ом сопротивления проводов.

Проверка датчика коленвала

На большинстве автомобилей неисправный ДПКВ обычно вызывает код неисправности, поэтому используйте диагностический сканер. Или проверьте сам датчик коленвала.

Магнитный ДПКВ

Магнитные датчики коленвала можно проверить, отсоединив электрический разъем и измерив сопротивление между соответствующими клеммами. Если сопротивление не соответствует техническим характеристикам, датчик неисправен и требует замены.

Магнитные датчики положения коленчатого вала вырабатывают переменный ток при запуске двигателя, поэтому проверка выходного напряжения является еще одним тестом, который можно выполнить.

При подключенном датчике измерьте выходное напряжение на клеммах датчика при запуске двигателя. Если вы видите по крайней мере 20 мВ на переменного тока, датчик исправен, то есть, вероятно, неисправность в модуле.

Если выходное напряжение низкое, снимите датчик и осмотрите его конец на наличие ржавчины или мусора (магнитные датчики будут притягивать металлические частицы). Очистите датчик, переустановите его и проверьте снова.

Убедитесь, что он имеет надлежащий воздушный зазор (если он регулируется), поскольку расстояние между концом датчика и зубчатым венцом или выемками в коленчатом валу будет влиять на выходное напряжение датчика. Если воздушный зазор правильный и выходное напряжение по-прежнему низкое, замените датчик.

ДПКВ на эффектом Холла

Датчики положения коленвала с эффектом Холла обычно имеют три клеммы. Одна — для подачи тока, одна — для заземления и одна — для выходного сигнала. Датчик должен иметь напряжение и массу для подачи сигнала, поэтому сначала проверьте эти клеммы с помощью мультиметра.

Источник: autorepairhelp.us

Выход датчика можно проверить, отсоединив модуль DIS и проворачивая двигатель, чтобы убедиться, что датчик выдает сигнал напряжения. Напряжение вольтметра должно меняться каждый раз, когда зубец проходит перед датчиком. При наблюдении на осциллографе вы должны увидеть прямоугольную форму волны. Отсутствие сигнала говорит о том, что датчик неисправен.

поиск неисправностей в системе зажигания автомобиля

Неисправности системы зажигания автомобиля неприятны тем, что любая из них, всегда сопровождается серьезными перебоями в работе двигателя или полной его остановкой. Главный признак неисправности системы зажигания – полное отсутствие или “слабая” искра между электродами свечей зажигания. Что делать если нет искры, и где её искать? Об этом и не только читайте в нашем материале.

Чаще всего искра пропадает именно в тот момент, когда нужно куда-либо ехать. Чтобы не толкать машину в ближайший автосервис, важно понимать, от чего зависит работа системы зажигания, тогда и поиск пропавшей искры не вызовет особых затруднений.

В конце этой статьи смотрите видео-инструкцию по поиску искры в системе зажигания автомобилей ВАЗ.

А ниже мы предлагаем познакомиться с алгоритмом поиска пропавшей искры в системе зажигания автомобиля.

Почему нет искры на свечах зажигания?

Причин отсутствия искры на свечах зажигания может быть несколько. Чаще всего виновниками неисправности являются:

  1. Аккумуляторная батарея;
  2. Высоковольтные провода;
  3. Катушка зажигания;
  4. Распределитель зажигания;
  5. Неисправности в цепи низкого напряжения.

Также особое внимание при отсутствии искры следует уделить проверке качества контактов и электрических соединений элементов системы зажигания. Проверить состояние контактов можно просто потеребив их рукой.

Внимательно осмотрите провода и блоки системы зажигания – при обнаружении на них грязи, масла или воды, их обязательно нужно протереть сухой тряпкой. После этого попробуйте завести двигатель, возможно, что на этот раз он заведется.

Проверка аккумуляторной батареи

Явным признаком проблем с аккумулятором является глухой и тихий сигнал «клаксона». Также при проблемах с АКБ во время вращении стартера, как правило, гаснут контрольные лампочки на панели приборов. В таком случае причиной отсутствия искры может быть плохой контакт на клеммах или низкий заряд батареи.

Проверка высоковольтных проводов

Далее стоит осмотреть провода высокого напряжения: они должны иметь аккуратный не “разлохмаченный” внешний вид, без нарушений изоляции, иначе, их придется заменить. Если провода в порядке, тогда можно начинать поиск искры.

Поиск искры рекомендуем начать со свечных проводов. Для этого нужно снять наконечник свечного провода со свечи зажигания и поднести его к "массе" (ближайшей металлической неокрашенной части кузова или двигателя) на расстояние 5-8 мм, после чего, необходимо на несколько секунд включить стартер.

Вращение стартера должно сопровождаться бесперебойной яркой искрой белого цвета с легким голубым оттенком. При отсутствии искры нужно проверить катушку зажигания. Искра фиолетового, красного или желтого цвета свидетельствует о неисправностях в системе зажигания.

Также стоит отметить, что сами свечи зажигания крайне редко выходят из строя все одновременно. При наличии "искры" в свечных проводах, проверить любую свечу зажигания можно, вывернув её из головки блока цилиндров, и надев на неё свечной провод. Металлической частью свечи прикоснитесь к "массе" автомобиля, и вращая стартер, убедитесь в наличии или отсутствии искры на электродах свечи.

Менять свечи зажигания необходимо в сроки, установленные регламентом технического обслуживания для вашего авто (обычно через каждые 15-25 тыс. км).

Узнать больше о маркировке и калильном числе свечей зажигания можно из нашего материала по этой ссылке.

Проверка катушки зажигания

Для проверки катушки зажигания нужно из крышки распределителя-прерывателя вытянуть центральный провод, идущий от катушки.

Вращая стартер, убедитесь в наличие искры от провода, по аналогии со свечными проводами.

При наличии неисправности в катушке зажигания, её следует заменить на новую.

Проверка прерывателя-распределителя зажигания

При подозрениях на неисправность прерывателя-распределителя, необходимо внимательно осмотреть его крышку с внутренней стороны.

Центральный угольный контакт прерывателя проверяется на предмет “зависания” путем его легко перемещения пальцем.

Изоляция ротора прерывателя-распределителя проверяется на пробой следующим образом:

  1. Центральный высоковольтный провод расположите с зазором 5-8 мм от электрода ротора,
  2. После этого рукой замыкайте-размыкайте контакты прерывателя (при этом зажигание должно быть включено).

Появление искр в зазоре указывает на неисправность ротора, который необходимо будет заменить.

Проверка цепи низкого напряжения

Для проверки цепи низкого напряжения можно использовать контрольную лампу на 12 В мощностью до 3 Вт. Лампу подключают с одной стороны к клемме низкого напряжения прерывателя, а с другой – к массе автомобиля.

После этого, нужно вручную замкнуть контакты прерывателя-распределителя и включить зажигание. При исправной цепи низкого напряжения, контрольная лампа должна светиться при размыкании контактов, а при их замыкании – гаснуть.

Если при размыкании контактов лампа не загорается, значит, неисправность скрывается либо в проводах низкого напряжения, либо в первичной обмотке катушки зажигания.

Постоянное свечение лампы, при любом положении контактов, указывает на одну из трёх причин неисправности:

  1. Сильное окисление контактов прерывателя;
  2. Обрыв проводка, ведущего от клеммы прерывателя к рычажку;
  3. Обрыв проводка, соединяющего подвижный диск прерывателя с корпусом.

Если причина неисправности оказалась в окисленных контактах, то их необходимо зачистить, после чего следует отрегулировать зазор.

Видео: поиск искры в системе зажигания ВАЗ 2109

Пропала искра на свече, как исправить? Пошаговая инструкция

Не удалось завести автомобиль? Наиболее популярная причина этого — отсутствие искры на свечах, поэтому первоначально нужно проверить систему зажигания. К сожалению, проблемы этой системы не позволят завести двигатель, значит своим ходом авто до автосервиса уже не доедет.

Основные причины исчезновения искры в автомобиле:

Как проверить искру на авто?

Есть несколько действенных способов проверить правильное функционирование свечей зажигания, самый простой — прижать корпус свечи к двигателю и покрутить стартером. Остальные способы требуют наличие инструментов — мультиметра или тестера с пьезоэлектрическим элементом.

Пропала искра на инжекторе?

Важно! Рекомендуется при проверке использовать разрядник, который поможет определить, где конкретно нет искры на свечах и при этом электронный блок не будет поврежден (распределитель, катушка или сама свеча).

Рекомендуется проверки  свечей зажигания начинать с состояния контактов на массе, осмотра высоковольтных проводов. Не забудьте про предохранители, их состояние тоже важно.

Потерялась искра с катушки зажигания? Сразу проверяем провод высокого напряжения, в случае, если он поврежден — замена обязательна.

Если нет искры с конкретной свечи — внимательно осматриваем контакты свечей зажигания, ведь нагар и грязь  — наиболее популярная причина их некорректной работы. Нужно прочистить зазор между кремниевым элементом и корпусом свечи, это можно сделать наждачной бумагой маленького зерна или плотной тканью.

Лучше, безусловно, заменить поврежденные свечи на новые.

Свеча зажигания с нагаром и без (новая)

Если вы проверяли работу свечей с проводом на массу и искры нет или она любого цвета, кроме белой с легким голубым оттенком, то проблема в катушке зажигания.

Проверяем искру на катушке

Нужна манипуляция с проводом, который идет из катушки (тем же самым способом). Если нет искры — проблема в катушке зажигания, если есть — в распределителе — прерывателе. Проверяем провода на окисления, разрывы, любые нарушения изоляции. Не забудьте проверить ротор!

Внимательно посмотрите на саму катушку, если нет следов гари или любых других физических повреждений, то обошлось без коротких замыканий.

Если же есть искра свечах зажигания и, в целом, система зажигания работает как часы, а машина все равно не заводится — возможно, причина кроется в замке зажигания.

 

Видео

Как проверить свечи зажигания в домашних условиях.

Автор публикации

25 Комментарии: 0Публикации: 12Регистрация: 09-01-2020

Пропала искра на инжекторе,пропала искра

просмотров 90 497 Google+

Если не запускается двигатель, но слышно как включается и работает топливный насос в баке, в этом случае скорее всего пропала искра на инжекторе. Для определения неисправности надо проверить наличие искрового разряда на высоковольтных проводах. При этом обязательно применяйте разрядник. Если Вы будете проверять наличие искры на разрыв, разместив провод на некотором расстоянии от массы автомобиля, то может выйти из строя модуль зажигания или контроллер, из-за появления большого тока самоиндукции при большом искровом промежутке. Кроме того Вы можете получить довольно ощутимые и неприятные ощущения получив удар током при пробое изоляции. В том случае, когда Вы проверяете искровой разряд, положив на корпус двигателя свечу с одетым на неё высоковольтным проводом, так же из-за плохого контакта корпуса свечи с массой, может образоваться большой ток самоиндукции, что приведёт к повреждению контроллера или модуля зажигания. Применение разрядника так же более удобно, так как в большинстве инжекторных двигателях применяется статическое распределение зажигания с одновременной подачей высокого напряжения на две свечи.

Сделать разрядник не трудно самому, здесь Вы можете найти несколько примеров. Чертёж разрядника для проверки одновременно искры на четырёх высоковольтных проводах и фото для проверки искры на двух высоковольтных проводах.  После подключения разрядника проворачиваем двигатель стартером и наблюдаем наличие искрового разряда. Если пропала искра на инжекторе на одном проводе, при распределении высокого напряжения одновременно на две свечи, то это свидетельствует о пробое на массу провода или вывода катушки зажигания (модуля зажигания). Если отсутствует искра одновременно на паре проводов 1-4 или 2-3, то неисправна катушка зажигания, модуль зажигания или контроллер. Обрыв высоковольтных проводов так же нельзя исключать.

Проверка приборов зажигания.

Для проверки целостности высоковольтных проводов, необходимо проверить их сопротивление, оно не должно превышать 200 кОм, и не должно быть большой разницы сопротивления в комплекте одинаковых проводов. Для проверки катушек зажигания или модуля необходимо проверить наличие соответствующих кодов ошибок в оперативной памяти контроллера. Если в контроллере не предусмотрена функция диагностики модуля или катушек, то проще всего заменить модуль на заведомо исправный и повторить проверку. Если и в этом случае не будет искры на этих же проводах, то неисправен контроллер или провода, соединяющие его с катушкой зажигания (модулем). При проверке наличия искрового разряда в статической системе зажигания с катушкой зажигания на каждом цилиндре, если отсутствует искра на одной из катушек, замените её на любую исправную с любого цилиндра. Если искра появится, неисправна катушка, в противном случае неисправен контроллер или провод, соединяющий его с катушкой. В том случае, когда нет искрового разряда ни на одном проводе, необходимо проверить наличие питания на катушке зажигания, а при использовании в системе зажигания модуля, ещё и наличие минуса. Например, на автомобилях с контроллером МР7 надо проверить наличие плюса на проводе 68, коснувшись его контрольной лампой подключенной к минусу и наличие минуса на проводе 66, контрольной лампой подключенной к плюсу. При исправность питающих проводов, надо проверить исправность датчика положения коленвала. Это можно сделать несколькими способами, в зависимости от применяемого контроллера, и автомобиля. После включения зажигания и прекращения работы топливного насоса, если мы начнём проворачивать коленчатый вал двигателя стартером, при исправном датчике насос должен снова включиться. Но при этом надо учитывать, что некоторые контроллеры включают топливный насос только при достижении определённых оборотов коленчатого вала. Также можно подключить контрольную лампу к выводам любой форсунки. При этом во время вращения коленвала при исправном датчике контрольная лампа должна мигать. Если датчик исправен, то неисправен контроллер или провода, соединяющие его с катушками зажигания или модулем. Доказательством работы датчика положения коленвала, могут служить сырые свечи, вывернутые из цилиндров двигателя. Неисправность контроллера в 99% случаев связана с пробоем управляющего ключа (транзистора), который соединяет первичную обмотку катушек зажигания с минусом. Эта же основная причина неисправности модуля зажигания. Но если модуль зажигания залит компаундом и практически не подлежит ремонту, то контроллер в этом случае отремонтировать можно. В некоторых случаях с этим может справиться любой имеющий навык работы паяльником и немного разбирающийся в электронике. Неисправность датчика довольно редкое явление и зачастую связано с потерей контакта в штекерном соединении с датчиком, в следствии его загрязнения и замасливания, и обрыв или замыкание проводов, в следствии не правильной их укладки при ремонте.

Если при проверке будет установлено, что искра на свечи поступает, а двигатель при этом не заводится, то прочитайте статью «Не заводится инжекторный двигатель»

admin 06/03/2012«Если Вы заметили ошибку в тексте, пожалуйста выделите это место мышкой и нажмите CTRL+ENTER» "Если статья была Вам полезна, поделитесь ссылкой на неё в соцсетях"

Как найти искру. Что делать если нет искры? Принцип поиска.

Владельцы стареньких автомобилей довольно часто сталкиваются с проблемой когда машина не заводится, а ехать нужно. Первым делом нужно проверить есть ли искра и поступает ли топливо. В данном случае нет искры. Как найти искру? Что делать? Каков принцип поиска и с чего начать? Смотрите обучающий видео ролик в котором вы сможете узнать каков порядок проверки и как искать искру на бесконтактном зажигании на примере автомобиля Опель Кадет.

В данном случае искра пропала еще на центральном проводе. По этому жаловаться на трамблер или вв провода к свечам жаловаться рано, нужно разобраться почему пропала искра с катушки зажигания (жива ли она и жив ли провод). И чтобы это знать нужно проверить мультиметром сопротивление провода и померить катушку (сопротивления первичной и вторичной обмоток). Процесс показан на видео. И если проверка показывает что они в рабочем состоянии то причину нужно искать в коммутаторе и датчике холла. Подробно как найти искру, с чего начинать и что проверять на бесконтактном зажигании смотрите на видео.

Запуск Spark на YARN - Документация Spark 3.0.1

Поддержка работы в YARN (Hadoop Следующее поколение) был добавлен в Spark в версии 0.6.0 и улучшен в последующих выпусках.

Безопасность в Spark по умолчанию отключена. Это может означать, что вы уязвимы для атак по умолчанию. Перед запуском Spark ознакомьтесь с разделами Spark Security и конкретными разделами по безопасности в этом документе.

Убедитесь, что HADOOP_CONF_DIR или YARN_CONF_DIR указывает на каталог, содержащий файлы конфигурации (на стороне клиента) для кластера Hadoop.Эти конфигурации используются для записи в HDFS и подключения к YARN ResourceManager. В конфигурация, содержащаяся в этом каталоге, будет распространена в кластер YARN, чтобы все контейнеры, используемые приложением, имеют одинаковую конфигурацию. Если ссылка на конфигурацию Системные свойства Java или переменные среды, не управляемые YARN, также должны быть установлены в Конфигурация приложения Spark (драйвер, исполнители и AM при работе в клиентском режиме).

Существует два режима развертывания, которые можно использовать для запуска приложений Spark в YARN.В режиме кластера драйвер Spark работает внутри главного процесса приложения, которым управляет YARN в кластере, и клиент может уйти после запуска приложения. В режиме клиента драйвер запускается в клиентском процессе, а мастер приложения используется только для запроса ресурсов у YARN.

В отличие от других диспетчеров кластеров, поддерживаемых Spark, в которых адрес мастера указан в --master параметр, в режиме YARN адрес ResourceManager берется из конфигурации Hadoop.Таким образом, параметр --master равен пряжи .

Для запуска приложения Spark в режиме кластера :

  $ ./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode cluster [параметры]  [параметры приложения]  

Например:

  $ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --мастерская пряжа \ --deploy-mode cluster \ - драйвер-память 4g \ --executor-memory 2g \ --executor-cores 1 \ --queue thequeue \ примеры / jars / spark-examples *.банка \ 10  

Вышеуказанное запускает клиентскую программу YARN, которая запускает Мастер приложений по умолчанию. Затем SparkPi будет запущен как дочерний поток Application Master. Клиент будет периодически опрашивать Application Master на предмет обновлений статуса и отображать их в консоли. Клиент выйдет, как только ваше приложение завершит работу. Обратитесь к разделу «Отладка вашего приложения» ниже, чтобы узнать, как просмотреть журналы драйвера и исполнителя.

Чтобы запустить приложение Spark в режиме клиента , сделайте то же самое, но замените кластер на клиент .Ниже показано, как можно запустить Spark-Shell в режиме клиента :

  $ ./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client  

Добавление других JAR

В режиме кластера драйвер работает на другом компьютере, а не на клиенте, поэтому SparkContext.addJar не будет работать сразу с файлами, локальными для клиента. Чтобы сделать файлы на клиенте доступными для SparkContext.addJar , включите их с параметром --jars в команде запуска.

  $ ./bin/spark-submit --class my.main.Class \ --мастерская пряжа \ --deploy-mode cluster \ --jars мой-другой-jar.jar, мой-другой-другой-jar.jar \ мой-основной-jar.jar \ app_arg1 app_arg2  

Для запуска Spark на YARN требуется двоичный дистрибутив Spark, построенный с поддержкой YARN. Бинарные дистрибутивы можно скачать со страницы загрузок на сайте проекта. Чтобы собрать Spark самостоятельно, см. Сборку Spark.

Чтобы сделать jar-файлы среды выполнения Spark доступными со стороны YARN, можно указать spark.пряжа. архив или искра. пряжа. банки . Для получения подробной информации обратитесь к Spark Properties. Если не указано ни spark.yarn.archive , ни spark.yarn.jars , Spark создаст zip-файл со всеми jar-файлами до $ SPARK_HOME / jars и загрузит его в распределенный кеш.

Большинство конфигураций для Spark on YARN такие же, как и для других режимов развертывания. См. Страницу конфигурации для получения дополнительной информации о них. Это конфигурации, специфичные для Spark on YARN.

В терминологии YARN исполнители и мастера приложений работают внутри «контейнеров». YARN имеет два режима для обработки журналов контейнера после завершения приложения. Если агрегирование журналов включено (с конфигурацией yarn.log-aggregation-enable ), журналы контейнера копируются в HDFS и удаляются на локальном компьютере. Эти журналы можно просмотреть из любой точки кластера с помощью команды yarn logs .

  журналы пряжи -applicationId   

распечатает содержимое всех файлов журнала из всех контейнеров данного приложения.Вы также можете просматривать файлы журнала контейнера непосредственно в HDFS, используя оболочку HDFS или API. Каталог, в котором они расположены, можно найти, просмотрев свои конфигурации YARN ( yarn.nodemanager.remote-app-log-dir и yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix ). Журналы также доступны в веб-интерфейсе Spark на вкладке «Исполнители». У вас должны быть запущены и сервер истории Spark, и сервер истории MapReduce, и настроить yarn.log.server.url на yarn-site.xml правильно. URL-адрес журнала в пользовательском интерфейсе сервера истории Spark перенаправит вас на сервер истории MapReduce для отображения агрегированных журналов.

Если агрегирование журналов не включено, журналы сохраняются локально на каждом компьютере под YARN_APP_LOGS_DIR , который обычно настроен на / tmp / logs или $ HADOOP_HOME / logs / userlogs в зависимости от версии Hadoop и установки. Для просмотра журналов контейнера необходимо перейти на хост, который их содержит, и просмотреть этот каталог.Подкаталоги упорядочивают файлы журналов по идентификатору приложения и идентификатору контейнера. Журналы также доступны в пользовательском интерфейсе Spark Web на вкладке «Исполнители» и не требуют запуска сервера истории MapReduce.

Чтобы просмотреть среду запуска для каждого контейнера, увеличьте yarn.nodemanager.delete.debug-delay-sec до большое значение (например, 36000 ), а затем получить доступ к кешу приложения через yarn.nodemanager.local-dirs на узлах, на которых запускаются контейнеры.Этот каталог содержит сценарий запуска, JAR-файлы и все переменные среды, используемые для запуска каждого контейнера. Этот процесс полезен для отладки в частности, проблемы пути к классам. (Обратите внимание, что для этого требуются права администратора в кластере настройки и перезапуск всех менеджеров узлов. Таким образом, это не применимо к размещенным кластерам).

Чтобы использовать настраиваемую конфигурацию log4j для мастера или исполнителей приложения, вот варианты:

  • загрузить пользовательский файл log4j.properties с использованием spark-submit , добавив его в список файлов --files быть загруженным вместе с приложением.
  • добавить -Dlog4j.configuration = <расположение файла конфигурации> до spark.driver.extraJavaOptions (для драйвера) или spark.executor.extraJavaOptions (для исполнителей). Обратите внимание, что при использовании файла файл : протокол должен быть явно указан, и файл должен существовать локально на всех узлы.
  • обновите файл $ SPARK_CONF_DIR / log4j.properties , и он будет автоматически загружен вместе с с другими конфигурациями. Обратите внимание, что другие 2 параметра имеют более высокий приоритет, чем этот параметр, если указано несколько вариантов.

Обратите внимание, что для первого варианта и исполнители, и мастер приложения будут использовать один и тот же log4j, что может вызвать проблемы при запуске на одном узле (например, при попытке записи в тот же файл журнала).

Если вам нужна ссылка на правильное место для размещения файлов журнала в YARN, чтобы YARN могла правильно отображать и объединять их, используйте Spark.yarn.app.container.log.dir в вашем log4j.properties . Например, log4j.appender.file_appender.File = $ {spark.yarn.app.container.log.dir} /spark.log . Для потоковых приложений настройка RollingFileAppender и установка местоположения файла в каталог журналов YARN позволит избежать переполнения диска из-за больших файлов журналов, а доступ к журналам можно получить с помощью утилиты журналов YARN.

Чтобы использовать настраиваемые metrics.properties для мастера приложения и исполнителей, обновите $ SPARK_CONF_DIR / metrics.properties файл. Он будет автоматически загружен с другими конфигурациями, поэтому вам не нужно указывать его вручную с помощью --files .

Свойства искры
Имя свойства По умолчанию Значение Начиная с версии
spark.yarn.am.memory 512 кв.м Объем памяти, используемый для мастера приложений YARN в клиентском режиме, в том же формате, что и строки памяти JVM (например,г. 512м , ). В кластерном режиме используйте вместо него spark.driver.memory . Используйте суффиксы в нижнем регистре, например k , m , g , t и p , для киби, меби, гиби, тебибита и пебибайта соответственно. 1.3.0
spark.yarn.am.resource. {Resource-type} .amount (нет) Количество ресурса, которое нужно использовать для мастера приложения YARN в клиентском режиме.В кластерном режиме вместо этого используйте spark.yarn.driver.resource. .amount . Обратите внимание, что эту функцию можно использовать только с YARN 3.0+. Для справки см. Документацию по модели ресурсов YARN: https://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceModel.html. Пример: Чтобы запросить ресурсы графического процессора из YARN, используйте: spark.yarn.am.resource.yarn.io/gpu.amount . 3.0.0
искра.yarn.driver.resource. {тип-ресурса} .amount (нет) Количество ресурса, которое нужно использовать для мастера приложений YARN в кластерном режиме. Обратите внимание, что эту функцию можно использовать только с YARN 3.0+. Для справки см. Документацию по модели ресурсов YARN: https://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceModel.html. Пример: Чтобы запросить ресурсы графического процессора из YARN, используйте: spark.yarn.driver.resource.yarn.io/gpu.сумма 3.0.0
spark.yarn.executor.resource. {Resource-type} .amount (нет) Количество ресурсов, используемых для каждого процесса-исполнителя. Обратите внимание, что эту функцию можно использовать только с YARN 3.0+. Для справки см. Документацию по модели ресурсов YARN: https://hadoop.apache.org/docs/r3.0.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceModel.html. Пример: Чтобы запросить ресурсы графического процессора из YARN, используйте: spark.yarn.executor.resource.yarn.io/gpu.amount 3.0.0
spark.yarn.am.cores 1 Количество ядер для использования мастером приложений YARN в клиентском режиме. В кластерном режиме используйте вместо него spark.driver.cores . 1.3.0
spark.yarn.am.waitTime 100 с Используется только в режиме кластера .Пора мастеру приложения YARN дождаться SparkContext для инициализации. 1.3.0
spark.yarn.submit.file.replication Репликация HDFS по умолчанию (обычно 3 ) Уровень репликации HDFS для файлов, загруженных в HDFS для приложения. К ним относятся такие вещи, как Spark jar, jar приложения и любые файлы / архивы распределенного кеша. 0.8.1
искра.yarn.stagingDir Домашний каталог текущего пользователя в файловой системе Промежуточный каталог, используемый при отправке заявок. 2.0.0
Spark.yarn.preserve.staging.files ложный Установите значение true , чтобы сохранить поэтапные файлы (Spark jar, app jar, файлы распределенного кеша) в конце задания, а не удалять их. 1.1.0
искра.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms 3000 Интервал в мс, в течение которого контрольный сигнал главного приложения Spark отправляется в YARN ResourceManager. Значение ограничено половиной значения конфигурации YARN для интервала истечения срока, т. Е. yarn.am.liveness-monitor.expiry-interval-ms . 0.8.1
spark.yarn.scheduler.initial-allocation.interval 200 мс Начальный интервал, в течение которого мастер приложения Spark нетерпеливо отправляет сигнал YARN ResourceManager. когда есть ожидающие запросы на выделение контейнера.Он должен быть не больше, чем искра. Пряжа. Планировщик. Сердцебиение. Интервал-мс . Интервал распределения удвоится после последовательные нетерпеливые сердцебиения, если ожидающие контейнеры все еще существуют, пока spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms Достигнуто . 1.4.0
spark.yarn.max.executor.failures число исполнителей * 2, минимум 3 Максимальное количество отказов исполнителя перед отказом приложения. 1.0.0
spark.yarn.history Адрес сервера (нет) Адрес сервера истории Spark, например host.com:18080 . В адресе не должно быть схемы ( http: // ). По умолчанию не устанавливается, поскольку сервер истории является дополнительной службой. Этот адрес передается в YARN ResourceManager, когда приложение Spark завершает работу, чтобы связать приложение из пользовательского интерфейса ResourceManager с пользовательским интерфейсом сервера истории Spark.Для этого свойства свойства YARN могут использоваться как переменные, и они заменяются Spark во время выполнения. Например, если сервер истории Spark работает на том же узле, что и YARN ResourceManager, для него может быть установлено значение $ {hadoopconf-yarn.resourcemanager.hostname}: 18080 . 1.0.0
Spark.yarn.dist.archives (нет) Разделенный запятыми список архивов, которые необходимо извлечь в рабочий каталог каждого исполнителя. 1.0.0
Spark.yarn.dist.files (нет) Разделенный запятыми список файлов, которые необходимо разместить в рабочем каталоге каждого исполнителя. 1.0.0
spark.yarn.dist.jars (нет) Разделенный запятыми список jar-файлов, которые необходимо разместить в рабочем каталоге каждого исполнителя. 2.0.0
искра.yarn.dist.forceСхемы загрузки (нет) Список схем, разделенных запятыми, для которых ресурсы будут загружены на локальный диск до добавляется в распределенный кеш YARN. Для использования в тех случаях, когда служба YARN не схемы поддержки, которые поддерживаются Spark, например http, https и ftp, или jar-файлы, которые должны быть в путь к классам локального клиента YARN. Подстановочный знак «*» обозначает загрузку ресурсов для всех схем. 2.3,0
spark.executor.instances 2 Количество исполнителей для статического размещения. С spark.dynamicAllocation.enabled начальный набор исполнителей будет не меньше этого размера. 1.0.0
spark.yarn.am.memoryOverhead AM память * 0,10, минимум 384 То же, что и spark.driver.memoryOverhead , но для мастера приложений YARN в клиентском режиме. 1.3.0
spark.yarn.queue по умолчанию Имя очереди YARN, в которую отправлено приложение. 1.0.0
Spark.yarn.jars (нет) Список библиотек, содержащих код Spark для распространения в контейнеры YARN. По умолчанию Spark on YARN будет использовать файлы Spark jar, установленные локально, но файлы Spark также могут быть в удобном для чтения месте на HDFS.Это позволяет YARN кэшировать его на узлах, чтобы он не должны распространяться каждый раз при запуске приложения. Чтобы указать на jar-файлы в HDFS, например, установите для этой конфигурации значение hdfs: /// some / path . Разрешены глобусы. 2.0.0
искр. Пряж. Архив (нет) Архив, содержащий необходимые jar-файлы Spark для распространения в кеш YARN. Если установлено, это в комплектации заменяет искр. пряжи.jars и архив используется во всех контейнеры приложения. Архив должен содержать файлы jar в корневом каталоге. Как и в предыдущем варианте, архив также можно разместить на HDFS для ускорения работы с файлами. распространение. 2.0.0
spark.yarn.appMasterEnv. [EnvironmentVariableName] (нет) Добавьте переменную среды, указанную в EnvironmentVariableName , в На YARN запущен процесс Application Master.Пользователь может указать несколько эти и установить несколько переменных среды. В режиме кластера это управляет среда драйвера Spark и в режиме client он только управляет среда запуска исполнителя. 1.1.0
Spark.yarn.containerLauncherMaxThreads 25 Максимальное количество потоков для использования в YARN Application Master для запуска контейнеров-исполнителей. 1.2.0
spark.yarn.am.extraJavaOptions (нет) Строка дополнительных параметров JVM для передачи мастеру приложения YARN в клиентском режиме. В кластерном режиме используйте вместо него spark.driver.extraJavaOptions . Обратите внимание, что это незаконно для установки максимального размера кучи (-Xmx) с помощью этой опции. Можно установить максимальный размер кучи с spark.yarn.am.memory 1.3.0
искра.yarn.am.extraLibraryPath (нет) Задайте специальный путь к библиотеке, который будет использоваться при запуске мастера приложений YARN в клиентском режиме. 1.4.0
spark.yarn.populateHadoopClasspath правда Следует ли заполнять путь к классам Hadoop из yarn.application.classpath и mapreduce.application.classpath Обратите внимание, что если установлено значение false , для этого требуется дистрибутив with-Hadoop Spark, который объединяет среду выполнения Hadoop или пользователь должен предоставить установку Hadoop отдельно. 2,4,6
spark.yarn.maxAppAttempts yarn.resourcemanager.am.max-plays в ПРЯЖЕ Максимальное количество попыток подать заявку. Оно не должно быть больше, чем глобальное максимальное количество попыток в конфигурации YARN. 1.3.0
spark.yarn.am.attemptFailuresValidityInterval (нет) Определяет срок действия для отслеживания отказов AM.Если AM работал хотя бы в течение определенного интервала, счетчик отказов AM будет сброшен. Эта функция не активна, если не настроена. 1.6.0
spark.yarn.executor.failuresValidityInterval (нет) Определяет срок действия для отслеживания сбоев исполнителя. Ошибки исполнителя, которые старше срока действия, будут игнорироваться. 2.0.0
искра.yarn.submit.waitAppCompletion правда В кластерном режиме YARN определяет, ожидает ли клиент завершения работы приложения. Если установлено значение true , клиентский процесс будет продолжать сообщать о статусе приложения. В противном случае клиентский процесс завершится после отправки. 1.4.0
spark.yarn.am.nodeLabelExpression (нет) Будет запланировано выражение метки узла YARN, которое ограничивает набор узлов AM.Только версии YARN, превышающие или равные 2.6, поддерживают выражения меток узлов, поэтому, когда при работе с более ранними версиями это свойство будет проигнорировано. 1.6.0
spark.yarn.executor.nodeLabelExpression (нет) Будет запланировано выражение метки узла YARN, которое ограничивает набор исполнителей узлов. Только версии YARN, превышающие или равные 2.6, поддерживают выражения меток узлов, поэтому, когда при работе с более ранними версиями это свойство будет проигнорировано. 1.4.0
Spark.yarn.tags (нет) Список разделенных запятыми строк для передачи в виде тегов приложения YARN в YARN ApplicationReports, которые можно использовать для фильтрации при запросе приложений YARN. 1.5.0
Искра. Пряжа. Приоритет (нет) Приоритет приложения для YARN для определения политики заказа ожидающих приложений, с более высоким Целочисленное значение имеет лучшую возможность для активации.В настоящее время YARN поддерживает только приложения приоритет при использовании политики упорядочивания FIFO. 3.0.0
spark.yarn.config.gateway Путь (нет) Путь, который действителен на хосте шлюза (хосте, на котором запущено приложение Spark), но может отличаются для путей к одному и тому же ресурсу в других узлах кластера. В сочетании с spark.yarn.config.replacementPath , используется для поддержки кластеров с гетерогенные конфигурации, чтобы Spark мог правильно запускать удаленные процессы.Путь замены обычно будет содержать ссылку на некоторую переменную среды, экспортированную ПРЯЖА (и, следовательно, видимая для контейнеров Spark). Например, если на узле шлюза установлены библиотеки Hadoop на / disk1 / hadoop , и расположение установки Hadoop экспортируется YARN как HADOOP_HOME переменная среды, установив для этого значения / disk1 / hadoop , а путь замены - $ HADOOP_HOME будет следить за тем, чтобы пути, используемые для запуска удаленных процессов, обратитесь к местной конфигурации YARN. 1.5.0
spark.yarn.config.replacement Путь (нет) См. spark.yarn.config.gatewayPath . 1.5.0
spark.yarn.rolledLog.includePattern (нет) Java Regex для фильтрации файлов журнала, соответствующих определенному шаблону включения и эти файлы журналов будут агрегироваться непрерывно. Это будет использоваться с агрегированием скользящего журнала YARN, чтобы включить эту функцию на стороне YARN. пряжи.nodemanager.log-aggregation.roll-monitoring-interval-seconds должен быть настроен в yarn-site.xml. Приложение Spark log4j необходимо изменить для использования FileAppender или другое приложение, которое может обрабатывать файлы, удаляемые во время работы. На основании для имени файла, настроенного в конфигурации log4j (например, spark.log), пользователь должен установить regex (spark *), чтобы включить все файлы журнала, которые необходимо объединить. 2.0.0
искровая пряжа.rollLog.excludePattern (нет) Java Regex для фильтрации файлов журнала, которые соответствуют заданному шаблону исключения. и эти файлы журналов не будут агрегироваться непрерывно. Если файл журнала name совпадает как с шаблоном включения, так и с шаблоном исключения, в конечном итоге этот файл будет исключен. 2.0.0
spark.yarn.blacklist.executor.launch.blacklisting.enabled ложь Флаг для включения в черный список узлов, имеющих проблемы с распределением ресурсов YARN.Предел ошибок для занесения в черный список можно настроить с помощью spark.blacklist.application.maxFailedExecutorsPerNode . 2.4.0
искр. Пряж. Искл. Узлы (нет) Разделенный запятыми список имен узлов YARN, которые исключены из распределения ресурсов. 3.0.0
spark.yarn.metrics.namespace (нет) Корневое пространство имен для отчетов по метрикам AM.Если он не установлен, используется идентификатор приложения YARN. 2.4.0
Доступные шаблоны для пользовательского журнала исполнителя SHS URL
Образец Значение
`http: //` или `https: //` в соответствии с политикой HTTP YARN. (Настраивается через `yarn.http.policy`)
«Хост» узла, на котором был запущен контейнер.
«Порт» диспетчера узлов, на котором был запущен контейнер.
«Порт» http-сервера диспетчера узлов, на котором был запущен контейнер.
Http URI узла, на котором размещен контейнер.
Идентификатор кластера диспетчера ресурсов. (Настраивается через `yarn.resourcemanager.cluster-id`)
ID контейнера.
'SPARK_USER' в системной среде.
`stdout`,` stderr`.

Например, предположим, что вы хотите напрямую указать URL-адрес журнала на сервер истории заданий, вместо того, чтобы позволить HTTP-серверу NodeManager перенаправлять его, вы можете настроить spark.history.custom.executor.log.url , как показано ниже:

: / jobhistory / logs /: ////? Start = -4096

ПРИМЕЧАНИЕ: вам необходимо заменить и на фактическое значение.

Обязательно ознакомьтесь с разделом «Обзор настраиваемого планирования ресурсов и конфигурации» на странице конфигурации.В этом разделе говорится только о специфических аспектах YARN планирования ресурсов.

YARN необходимо настроить для поддержки любых ресурсов, которые пользователь хочет использовать со Spark. Планирование ресурсов YARN было добавлено в YARN 3.1.0. См. Документацию YARN для получения дополнительной информации о настройке ресурсов и правильной настройке изоляции. В идеале ресурсы должны быть изолированы, чтобы исполнитель мог видеть только те ресурсы, которые ему были выделены. Если у вас не включена изоляция, пользователь отвечает за создание сценария обнаружения, который гарантирует, что ресурс не используется совместно исполнителями.

YARN в настоящее время поддерживает любой определяемый пользователем тип ресурса, но имеет встроенные типы для GPU ( yarn.io/gpu ) и FPGA ( yarn.io/fpga ). По этой причине, если вы используете любой из этих ресурсов, Spark может преобразовать ваш запрос на ресурсы Spark в ресурсы YARN, и вам нужно только указать spark. {Driver / executor} .resource. конфигов. Если вы используете ресурс, отличный от FPGA или GPU, пользователь несет ответственность за указание конфигураций для YARN ( spark.пряжа. {драйвер / исполнитель} .resource. ) и Spark ( spark. {Драйвер / исполнитель} .resource. ).

Например, пользователь хочет запросить 2 GPU для каждого исполнителя. Пользователь может просто указать spark.executor.resource.gpu.amount = 2 , и Spark обработает запрос типа ресурса yarn.io/gpu из YARN.

Если у пользователя есть определенный пользователем ресурс YARN, позвольте ему называть его acceleratorX , тогда пользователь должен указать spark.yarn.executor.resource.acceleratorX.amount = 2 и spark.executor.resource.acceleratorX.amount = 2 .

YARN не сообщает Spark адреса ресурсов, выделенных каждому контейнеру. По этой причине пользователь должен указать сценарий обнаружения, который запускается исполнителем при запуске, чтобы узнать, какие ресурсы доступны этому исполнителю. Вы можете найти примеры сценариев в examples / src / main / scripts / getGpusResources.sh . Для сценария должны быть установлены разрешения на выполнение, и пользователь должен установить разрешения, чтобы злоумышленники не могли его изменять.Скрипт должен записать в STDOUT строку JSON в формате класса ResourceInformation. Это имя ресурса и массив адресов ресурсов, доступных только этому исполнителю.

  • Учитываются ли основные запросы при планировании решений, зависит от того, какой планировщик используется и как он настроен.
  • В режиме кластера локальные каталоги, используемые исполнителями Spark и драйвером Spark, будут локальными каталогами, настроенными для YARN (Hadoop YARN config yarn.nodemanager.local-dirs ). Если пользователь указывает spark.local.dir , он будет проигнорирован. В режиме клиента исполнители Spark будут использовать локальные каталоги, настроенные для YARN, тогда как драйвер Spark будет использовать те, которые определены в spark.local.dir . Это связано с тем, что драйвер Spark не запускается в кластере YARN в режиме клиента , а работают только исполнители Spark.
  • Параметры --files и --archives поддерживают указание имен файлов с #, как в Hadoop.Например, вы можете указать: --files localtest.txt # appSees.txt , и это загрузит файл с локальным именем localtest.txt в HDFS, но он будет связан с именем appSees.txt , и ваше приложение должно использовать имя appSees.txt , чтобы ссылаться на него при работе в YARN.
  • Параметр --jars позволяет функции SparkContext.addJar работать, если вы используете ее с локальными файлами и работаете в режиме кластера .Его не нужно использовать, если вы используете его с файлами HDFS, HTTP, HTTPS или FTP.
Поддержка

Standard Kerberos в Spark описана на странице «Безопасность».

В режиме YARN при доступе к файловым системам Hadoop, кроме файловой системы по умолчанию в hadoop конфигурации, Spark также автоматически получит токены делегирования для службы, на которой размещен промежуточный каталог приложения Spark.

Конфигурация Kerberos, специфичная для YARN

Имя свойства По умолчанию Значение Начиная с версии
spark.kerberos.keytab (нет) Полный путь к файлу, который содержит keytab для указанного выше участника. Эта клавиша будет скопирован на узел, на котором запущен мастер приложений YARN, через распределенный кэш YARN, и будет использоваться для периодического обновления билетов входа в систему и токенов делегирования. Эквивалентно аргумент командной строки --keytab .
(Работает также с "местным" мастером.)
3.0.0
искра.kerberos.principal (нет) Принципал, который будет использоваться для входа в KDC при работе в защищенных кластерах. Эквивалентно --principal аргумент командной строки.
(Работает также с "местным" мастером.)
3.0.0
spark.yarn.kerberos.relogin.period 1 мес. Как часто проверять, нужно ли обновлять Kerberos TGT. Это должно быть установлено значение который короче, чем период продления TGT (или время жизни TGT, если продление TGT не включено).Значения по умолчанию должно хватить для большинства развертываний. 2.3.0

Устранение неполадок Kerberos

Отладка проблем Hadoop / Kerberos может быть «сложной». Один из полезных методов - включить дополнительное ведение журнала операций Kerberos в Hadoop, установив HADOOP_JAAS_DEBUG переменная окружения.

  экспорт HADOOP_JAAS_DEBUG = true  

Классы JDK можно настроить для включения дополнительного ведения журнала их Kerberos и SPNEGO / REST аутентификация через свойства системы sun.security.krb5.debug и sun.security.spnego.debug = true

  -Dsun.security.krb5.debug = true -Dsun.security.spnego.debug = true  

Все эти параметры можно включить в Application Master:

  spark.yarn.appMasterEnv.HADOOP_JAAS_DEBUG true spark.yarn.am.extraJavaOptions -Dsun.security.krb5.debug = true -Dsun.security.spnego.debug = true  

Наконец, если уровень журнала для org.apache.spark.deploy.yarn.Client установлен на DEBUG , журнал будет включать список всех полученных токенов с указанием срока их действия

Чтобы запустить Spark Shuffle Service на каждом NodeManager в вашем кластере YARN, выполните следующие действия. инструкция:

  1. Создайте Spark с профилем YARN.Пропустите этот шаг, если вы используете предварительно упакованный дистрибутив.
  2. Найдите файл spark- -yarn-shuffle.jar . Это должно быть под $ SPARK_HOME / common / network-yarn / target / scala- , если вы создаете Spark самостоятельно, и под пряжа , если вы пользуетесь раздачей.
  3. Добавьте этот jar-файл в путь к классам всех NodeManager в вашем кластере.
  4. В yarn-site.xml на каждом узле добавьте spark_shuffle к yarn.nodemanager.aux-services , затем установите yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class на org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService .
  5. Увеличьте размер кучи NodeManager , установив YARN_HEAPSIZE (1000 по умолчанию) в etc / hadoop / yarn-env.sh чтобы избежать проблем со сборкой мусора во время перемешивания.
  6. Перезапустите все NodeManager в вашем кластере.

Следующие дополнительные параметры конфигурации доступны, когда служба перемешивания работает на YARN:

Имя свойства По умолчанию Значение
spark.yarn.shuffle.stopOnFailure ложный Следует ли останавливать NodeManager при сбое в службе Spark Shuffle Service. инициализация. Это предотвращает сбои приложений, вызванные запуском контейнеров на NodeManager, на которых не запущена служба Spark Shuffle.

Apache Oozie может запускать приложения Spark как часть рабочего процесса. В защищенном кластере запущенному приложению потребуются соответствующие токены для доступа к кластеру Сервисы.Если Spark запускается с клавиатурой, это происходит автоматически. Однако, если Spark запускается без вкладки, ответственность за настройку безопасности должен быть передан Oozie.

Подробности настройки Oozie для безопасных кластеров и получения учетные данные для работы можно найти на веб-сайте Oozie в разделе «Аутентификация» документации по конкретному выпуску.

Для приложений Spark необходимо настроить рабочий процесс Oozie, чтобы Oozie запрашивал все токены, которые приложение нуждается, в том числе:

  • Менеджер ресурсов YARN.
  • Локальная файловая система Hadoop.
  • Любые удаленные файловые системы Hadoop, используемые в качестве источника или назначения ввода-вывода.
  • Hive - если используется.
  • HBase - если используется.
  • Сервер временной шкалы YARN, если приложение взаимодействует с ним.

Чтобы Spark не попытался - а затем потерпел неудачу - получить Hive, HBase и удаленные токены HDFS, в конфигурации Spark необходимо настроить отключение сбора токенов для служб.

Конфигурация Spark должна включать строки:

  искра.security.credentials.hive.enabled false spark.security.credentials.hbase.enabled false  

Параметр конфигурации spark.kerberos.access.hadoopFileSystems должен быть отключен.

Можно использовать страницу приложения Spark History Server в качестве URL отслеживания для запуска приложения, когда пользовательский интерфейс приложения отключен. Это может быть желательно на защищенных кластерах или для уменьшить использование памяти драйвером Spark. Чтобы настроить отслеживание через сервер истории Spark, сделать следующее:

  • Со стороны приложения установить искру .yarn.historyServer.allowTracking = true в Spark’s конфигурация. Это укажет Spark использовать URL сервера истории в качестве URL отслеживания, если пользовательский интерфейс приложения отключен.
  • На сервере истории Spark добавьте org.apache.spark.deploy.yarn.YarnProxyRedirectFilter к списку фильтров в конфигурации spark.ui.filters .

Имейте в виду, что информация сервера истории может не соответствовать состоянию приложения.

.

Запуск Spark на Mesos - Документация Spark 3.0.1

Spark может работать на аппаратных кластерах, управляемых Apache Mesos.

Преимущества развертывания Spark с Mesos:

  • динамическое разделение между Spark и другими каркасы
  • масштабируемое разделение между несколькими экземплярами Spark

Безопасность в Spark по умолчанию отключена. Это может означать, что вы уязвимы для атак по умолчанию.Перед запуском Spark ознакомьтесь с разделами Spark Security и конкретными разделами по безопасности в этом документе.

В автономном развертывании кластера диспетчер кластера на диаграмме ниже является мастером Spark. пример. При использовании Mesos мастер Mesos заменяет мастер Spark в качестве диспетчера кластера.

Теперь, когда драйвер создает задание и начинает выдавать задания для планирования, Mesos определяет, какие с какими задачами справляются машины. Потому что при планировании этих множество краткосрочных задач, несколько фреймворков могут сосуществовать в одном кластере, не прибегая к статическое разделение ресурсов.

Чтобы начать работу, выполните следующие действия, чтобы установить Mesos и развернуть задания Spark через Mesos.

Spark 3.0.1 разработан для использования с Mesos 1.0.0 или новее и не требуются какие-либо специальные заплатки Mesos. Для поддержки секретов на основе файлов и среды требуется Mesos 1.3.0 или новее.

Если у вас уже работает кластер Mesos, вы можете пропустить этот шаг установки Mesos.

В остальном установка Mesos для Spark ничем не отличается от установки Mesos для использования другими рамки.Вы можете установить Mesos из исходного кода или с помощью готовых пакетов.

Из источника

Чтобы установить Apache Mesos из исходного кода, выполните следующие действия:

  1. Загрузите выпуск Mesos с зеркало
  2. Следуйте странице «Приступая к работе с Mesos» для компиляции и установка Mesos

Примечание: Если вы хотите запустить Mesos, не устанавливая его, в пути по умолчанию в вашей системе (например, если у вас нет прав администратора для его установки), передайте --prefix option to configure , чтобы указать, где установить.Например, передать --prefix = / home / me / mesos . По умолчанию префикс / usr / local .

Сторонние пакеты

Проект Apache Mesos публикует только исходные версии, но не двоичные пакеты. Но другие сторонние проекты публикуют двоичные версии, которые могут быть полезны при настройке Mesos.

Один из них - Мезосфера. Чтобы установить Mesos с использованием бинарных выпусков, предоставленных Mesosphere:

  1. Загрузите установочный пакет Mesos со страницы загрузок
  2. Следуйте их инструкциям по установке и настройке

Документы по установке Mesosphere предлагают настроить ZooKeeper для обработки аварийного переключения главного сервера Mesos, но Mesos можно запускать и без ZooKeeper, используя один мастер.

Проверка

Чтобы убедиться, что кластер Mesos готов для Spark, перейдите к главному веб-интерфейсу Mesos в порту : 5050 Убедитесь, что все ожидаемые машины присутствуют на вкладке ведомых устройств.

Чтобы использовать Mesos от Spark, вам понадобится бинарный пакет Spark, доступный в месте, доступном для Mesos, и программа драйвера Spark, настроенная для подключения к Mesos.

Кроме того, вы также можете установить Spark в одном месте на всех подчиненных устройствах Mesos и настроить искра.mesos.executor.home (по умолчанию SPARK_HOME), чтобы указать на это местоположение.

Аутентификация в Mesos

Когда включена проверка подлинности Mesos Framework, необходимо указать принципала и секрет для проверки подлинности Spark в Mesos. Каждое задание Spark будет регистрироваться в Mesos как отдельная платформа.

В зависимости от среды развертывания вы можете создать единый набор учетных данных платформы, которые будут использоваться всеми пользователями, или создать учетные данные платформы для каждого пользователя.Создание учетных данных фреймворка и управление ими должно выполняться в соответствии с документацией по аутентификации Mesos.

Учетные данные

Framework могут быть указаны различными способами в зависимости от среды развертывания и требований безопасности. Самый простой способ - указать значения spark.mesos.principal и spark.mesos.secret непосредственно в конфигурации Spark. В качестве альтернативы вы можете указать эти значения косвенно, указав вместо этого искру.mesos.principal.file и spark.mesos.secret.file , эти настройки указывают на файлы, содержащие принципала и секрета. Эти файлы должны быть текстовыми файлами в кодировке UTF-8. В сочетании с соответствующими правами собственности на файлы и режимами / списками ACL это обеспечивает более безопасный способ указания этих учетных данных.

Кроме того, если вы предпочитаете использовать переменные среды, вы можете вместо этого указать все вышеперечисленное через переменные среды, имена переменных среды - это просто параметры конфигурации в верхнем регистре с . заменено на _ , например СПАРК_МЕСОС_ПРИНЦИПАЛ .

Порядок предпочтения спецификации учетных данных

Обратите внимание, что если вы укажете несколько способов получения учетных данных, применяется следующий порядок предпочтений. Spark будет использовать первое найденное допустимое значение, а все последующие значения игнорируются:

  • spark.mesos.principal настройка конфигурации
  • SPARK_MESOS_PRINCIPAL переменная среды
  • искра.mesos.principal.file настройка конфигурации
  • SPARK_MESOS_PRINCIPAL_FILE переменная среды

Для секрета применяется эквивалентный заказ. По сути, мы предпочитаем, чтобы конфигурация указывалась напрямую, а не косвенно с помощью файлов, и мы предпочитаем, чтобы параметры конфигурации использовались вместо переменных среды.

Развертывание в Mesos на защищенных сокетах

Если вы хотите развернуть приложение Spark в кластере Mesos, работающем в безопасном режиме, необходимо установить некоторые переменные среды.

  • LIBPROCESS_SSL_ENABLED = true включает связь SSL
  • LIBPROCESS_SSL_VERIFY_CERT = false проверяет сертификат ssl
  • LIBPROCESS_SSL_KEY_FILE = pathToKeyFile.key путь к ключу
  • LIBPROCESS_SSL_CERT_FILE = pathToCRTFile.crt файл сертификата, который будет использоваться

Все параметры можно найти на http://mesos.apache.org/documentation/latest/ssl/

Затем отправка происходит, как описано в режиме клиента или кластера ниже

Загрузка пакета Spark

Когда Mesos запускает задачу на подчиненном сервере Mesos в первый раз, это подчиненное устройство должно иметь двоичный файл Spark. пакет для запуска бэкэнда исполнителя Spark Mesos.Пакет Spark может быть размещен по любому URI, доступному для Hadoop, включая HTTP через http: // , Amazon Simple Storage Service через s3n: // или HDFS через hdfs: // .

Для использования предварительно скомпилированного пакета:

  1. Загрузите двоичный пакет Spark со страницы загрузки Spark
  2. Загрузить в hdfs / http / s3

Для размещения на HDFS используйте команду Hadoop fs put: hadoop fs -put spark-3.0.1.tar.gz /path/to/spark-3.0.1.tar.gz

Или, если вы используете скомпилированную версию Spark, вам нужно будет создать пакет, используя dev / make-distribution.Сценарий sh , включенный в архив исходных текстов Spark / checkout.

  1. Загрузите и соберите Spark, следуя инструкциям здесь
  2. Создайте двоичный пакет, используя ./dev/make-distribution.sh --tgz .
  3. Загрузить архив по http / s3 / hdfs

Использование URL-адреса мастера Mesos

Основные URL-адреса для Mesos имеют вид mesos: // host: 5050 для Mesos с одним мастером. cluster или mesos: // zk: // host1: 2181, host2: 2181, host3: 2181 / mesos для кластера Mesos с несколькими мастерами с использованием ZooKeeper.

Режим клиента

В клиентском режиме инфраструктура Spark Mesos запускается непосредственно на клиентском компьютере и ожидает вывода драйвера.

Драйвер нуждается в некоторой настройке в spark-env.sh для правильного взаимодействия с Mesos:

  1. В spark-env.sh установите некоторые переменные среды:
    • экспорт MESOS_NATIVE_JAVA_LIBRARY = <путь к libmesos.so> . Этот путь обычно <префикс> / lib / libmesos.так что , где по умолчанию префикс / usr / local . См. Установку Mesos инструкции выше. В Mac OS X библиотека называется libmesos.dylib вместо libmesos.so .
    • экспорт SPARK_EXECUTOR_URI = .
  2. Также установите spark.executor.uri на .

Теперь при запуске приложения Spark для кластера передать mesos: // URL-адрес в качестве главного при создании SparkContext .Например:

  val conf = новый SparkConf () .setMaster ("mesos: // HOST: 5050") .setAppName («Мое приложение») .set ("spark.executor.uri", "<путь к spark-3.0.1.tar.gz, загруженный выше>") val sc = new SparkContext (conf)  

(Вы также можете использовать spark-submit и настроить spark.executor.uri в файле conf / spark-defaults.conf.)

При запуске оболочки параметр spark.executor.uri наследуется от SPARK_EXECUTOR_URI , поэтому его не нужно повторно передавать как системное свойство.

  ./bin/spark-shell --master mesos: // host: 5050  

Режим кластера

Spark on Mesos также поддерживает кластерный режим, при котором драйвер запускается в кластере и на клиенте. можно найти результаты работы драйвера в веб-интерфейсе Mesos.

Чтобы использовать режим кластера, вы должны запустить MesosClusterDispatcher в своем кластере с помощью сценария sbin / start-mesos-dispatcher.sh , передача главного URL-адреса Mesos (например, mesos: // host: 5050).Это запускает MesosClusterDispatcher как демон, работающий на хосте. Обратите внимание, что MesosClusterDispatcher не поддерживает аутентификацию. Вы должны убедиться, что весь сетевой доступ к нему защищенный (по умолчанию порт 7077).

Установив свойство конфигурации прокси-сервера Mesos (требуется версия mesos> = 1.4), --conf spark.mesos.proxy.baseURL = http: // localhost: 5050 при запуске диспетчера URI песочницы mesos для каждого драйвера будет добавлен в пользовательский интерфейс диспетчера mesos.

Если вам нравится запускать MesosClusterDispatcher с Marathon, вам необходимо запустить MesosClusterDispatcher на переднем плане (например, ./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.mesos.MesosClusterDispatcher ). Обратите внимание, что MesosClusterDispatcher еще не поддерживает несколько экземпляров для HA.

MesosClusterDispatcher также поддерживает запись состояния восстановления в Zookeeper. Это позволит MesosClusterDispatcher восстановить все отправленные и запущенные контейнеры при перезапуске.Чтобы включить этот режим восстановления, вы можете установить SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS в spark-env, настроив spark.deploy.recoveryMode и соответствующие конфигурации spark.deploy.zookeeper. *. Дополнительные сведения об этих конфигурациях см. В документации по конфигурациям.

Вы также можете указать любые дополнительные jar-файлы, необходимые для MesosClusterDispatcher , в пути к классам, установив переменную среды SPARK_DAEMON_CLASSPATH в spark-env.

Из клиента вы можете отправить задание в кластер Mesos, запустив spark-submit и указав главный URL к URL-адресу MesosClusterDispatcher (e.g: mesos: // диспетчер: 7077). Вы можете просмотреть статусы водителей на Веб-интерфейс кластера Spark.

Например:

  ./bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master mesos: //207.184.161.138: 7077 \ --deploy-mode cluster \ --смотреть \ --executor-память 20G \ --total-executor-cores 100 \ http: //path/to/examples.jar \ 1000  

Обратите внимание, что jar-файлы или файлы python, которые передаются в spark-submit, должны быть URI, доступными для ведомых устройств Mesos, поскольку драйвер Spark не загружает локальные jar-файлы автоматически.

Spark может работать с Mesos в двух режимах: «крупнозернистый» (по умолчанию) и «Мелкозернистый» (не рекомендуется).

Крупнозернистый

В «крупнозернистом» режиме каждый исполнитель Spark работает как один Mesos задача. Размеры исполнителей Spark соответствуют следующим переменные конфигурации:

  • Память исполнителя: spark.executor.memory
  • Ядра Executor: spark.executor.cores
  • Количество исполнителей: искра.cores.max / spark.executor.cores

См. Страницу конфигурации Spark для детали и значения по умолчанию.

Исполнители с нетерпением вызываются при запуске приложения, пока spark.cores.max достигнут. Если вы не установите spark.cores.max , Приложение Spark будет потреблять все ресурсы, предлагаемые ему Mesos, поэтому мы, конечно, настоятельно рекомендуем вам установить эту переменную в любом виде мультитенантный кластер, в том числе тот, который запускает несколько одновременных Приложения Spark.

Планировщик запустит циклический перебор исполнителей по предложениям Mesos дает, но нет гарантий распространения, так как Mesos не предоставить такие гарантии в потоке предложений.

В этом режиме исполнители Spark будут учитывать выделение портов, если таковое предоставлено пользователем. В частности, если пользователь определяет spark.blockManager.port в конфигурации Spark, планировщик mesos проверит доступные предложения для действующего порта диапазон, содержащий номера портов. Если такой диапазон недоступен, он будет не запускать никаких задач.Если на номера портов не наложено никаких ограничений пользователь, временные порты используются как обычно. Этот порт соответствует реализации подразумевает одну задачу на хост, если пользователь определяет порт. В сети будущего, изоляция должна поддерживаться.

Преимущество крупнозернистого режима заключается в гораздо меньших затратах на запуск, но за счет резервирования ресурсов Mesos на весь период приложение. Чтобы настроить вашу работу для динамической адаптации к ее требования к ресурсам, посмотрите Динамическое размещение.

Мелкозернистый (не рекомендуется)

ПРИМЕЧАНИЕ. Детальный режим не рекомендуется в Spark 2.0.0. Рассматривать с использованием динамического размещения для некоторых преимуществ. Полное объяснение см. СПАРК-11857 ​​

В «детальном» режиме каждая задача Spark внутри исполнителя Spark выполняется. как отдельную задачу Mesos. Это позволяет использовать несколько экземпляров Spark (и другие фреймворки) для совместного использования ядер с очень высокой степенью детализации, где каждое приложение получает больше или меньше ядер по мере того, как оно увеличивается и уменьшается, но это связано с дополнительными накладными расходами при запуске каждой задачи.Этот режим может быть неподходящим для требований с низкой задержкой, таких как интерактивный запросы или обслуживание веб-запросов.

Обратите внимание, что в то время как задачи Spark в мелкомодулированном виде откажут ядра как они завершаются, они не освобождают память, поскольку JVM не вернуть память операционной системе. Как и исполнители прекратить, когда они простаивают.

Для работы в мелкозернистом режиме установите для свойства spark.mesos.coarse значение false в вашем SparkConf:

  конф.set ("spark.mesos.coarse", "false")  

Вы также можете использовать spark.mesos.constraints для установки ограничения на основе атрибутов для предложений ресурсов Mesos. По умолчанию все предложения ресурсов будут приняты.

  conf.set ("spark.mesos.constraints", "os: centos7; us-east-1: false")  

Например, скажем, spark.mesos.constraints установлен на os: centos7 ; us-east-1: false , то предложения ресурса будут будут проверены, чтобы увидеть, соответствуют ли они обоим этим ограничениям, и только после этого будут приняты к запуску новых исполнителей.

Чтобы ограничить выполнение задач драйвера, используйте spark.mesos.driver.constraints

Spark может использовать контейнер Docker Mesos, задав свойство spark.mesos.executor.docker.image в вашем SparkConf.

Используемый образ Docker должен иметь соответствующую версию Spark, уже являющуюся частью образа, или вы можете попросите Mesos загрузить Spark обычными способами.

Требуется Mesos версии 0.20.1 или новее.

Обратите внимание, что по умолчанию агенты Mesos не извлекают изображение, если оно уже существует на агенте.Если вы используете изменяемое изображение вы можете установить spark.mesos.executor.docker.forcePullImage на true , чтобы заставить агент всегда извлекать образ перед запуском исполнителя. Принудительное вытягивание изображений доступно только в Mesos версии 0.22 и выше.

Вы можете запустить Spark и Mesos вместе с существующим кластером Hadoop, просто запустив их как раздельный сервис на машинах. Для доступа к данным Hadoop из Spark требуется полный URL hdfs: // (обычно hdfs: // : 9000 / path , но вы можете найти правильный URL-адрес в своей сети Hadoop Namenode UI).

Кроме того, Hadoop MapReduce можно запускать в Mesos для лучшей изоляции ресурсов и разделение между двумя. В этом случае Mesos будет действовать как единый планировщик, который назначает ядра для либо Hadoop, либо Spark, в отличие от того, чтобы они делили ресурсы через планировщик Linux на каждом узел. См. Hadoop в Mesos.

В любом случае HDFS запускается отдельно от Hadoop MapReduce, без планирования через Mesos.

Mesos поддерживает динамическое размещение только в крупнозернистом режиме, который может изменять размер числа исполнители на основе статистики приложения.Для общей информации, см. «Динамическое распределение ресурсов».

Используемая внешняя служба Shuffle - это Mesos Shuffle Service. Он обеспечивает функцию очистки случайных данных поверх сервиса Shuffle, поскольку Mesos еще не поддерживает уведомление других фреймворков прекращение. Чтобы запустить его, запустите $ SPARK_HOME / sbin / start-mesos-shuffle-service.sh на всех подчиненных узлах с spark.shuffle.service.enabled , установленным на true .

Этого также можно достичь с помощью Marathon, используя уникальное ограничение хоста и следующую команду: ./ bin / spark-class org.apache.spark.deploy.mesos.MesosExternalShuffleService .

См. Страницу конфигурации для получения информации о конфигурациях Spark. Следующие конфигурации относятся к Spark на Mesos.

Свойства искры
Имя свойства По умолчанию Значение Начиная с версии
spark.mesos.coarse правда Если установлено значение , истинно , запускается через кластеры Mesos в режиме общего доступа, когда Spark получает одну долгоживущую задачу Mesos на каждом компьютере.Если установлено значение false , запускается кластер Mesos в режиме «мелкозернистого» общего доступа, где для каждой задачи Spark создается одна задача Mesos. Подробная информация в «Режимах работы Mesos». 0,6,0
Spark.mesos.extra.cores 0 Установите дополнительное количество ядер для рекламы исполнителя. Этот не приводит к выделению большего количества ядер. Вместо этого это означает, что исполнитель будет "притворяться", что у него больше ядер, так что драйвер отправьте ему больше задач.Используйте это для увеличения параллелизма. Этот настройка используется только для крупнозернистого режима Mesos. 0,6,0
spark.mesos.mesosExecutor.cores 1,0 (Только в мелкозернистом режиме) Количество ядер для каждого исполнителя Mesos. Это не включить ядра, используемые для выполнения задач Spark. Другими словами, даже если нет задачи Spark выполняется, каждый исполнитель Mesos будет занимать указанное здесь количество ядер.Значение может быть числом с плавающей запятой. 1.4.0
spark.mesos.executor.docker.image (нет) Задайте имя образа докера, в котором будут запускаться исполнители Spark. Выбранные В образе должен быть установлен Spark, а также совместимая версия библиотеки Mesos. Установленный путь Spark в образе можно указать с помощью spark.mesos.executor.home ; установленный путь библиотеки Mesos можно указать с помощью искры .ExecutionorEnv.MESOS_NATIVE_JAVA_LIBRARY . 1.4.0
spark.mesos.executor.docker.forcePullImage ложный Заставить агенты Mesos извлекать изображение, указанное в spark.mesos.executor.docker.image . По умолчанию агенты Mesos не извлекают изображения, которые они уже кэшировали. 2.1.0
spark.mesos.executor.docker.parameters (нет) Задайте список настраиваемых параметров, которые будут переданы в команду docker run при запуске исполнителя Spark в Mesos с помощью контейнера Docker.Формат этого свойства - список разделенных запятыми пары ключ / значение. Пример:
 ключ1 = значение1, ключ2 = значение2, ключ3 = значение3 
2.2.0
spark.mesos.executor.docker.volumes (нет) Задайте список томов, которые будут подключены в образ Docker, который был установлен с помощью spark.mesos.executor.docker.image . Формат этого свойства - список разделенных запятыми сопоставления, следующие за формой, переданы в docker run -v .То есть они принимают вид:
 [путь_хоста:] путь_контейнера [: ro |: rw] 
1.4.0
метки spark.mesos.task (нет) Установите метки Mesos для добавления к каждой задаче. Ярлыки представляют собой пары "ключ-значение" произвольной формы. Пары "ключ-значение" должны быть разделены двоеточием, а запятые должны использоваться для перечислить более одного. Если на вашей этикетке есть двоеточие или запятая, вы можно избежать с помощью обратной косой черты. Ex. ключ: значение, ключ2: a \: b. 2.2.0
spark.mesos.executor.home со стороны водителя SPARK_HOME Задайте каталог, в котором Spark устанавливается на исполнители в Mesos. По умолчанию исполнители будут просто использовать домашний каталог Spark драйвера, который может быть невидим для их. Обратите внимание, что это актуально только в том случае, если двоичный пакет Spark не указан через spark.executor.uri . 1.1,1
spark.mesos.executor.memoryOverhead памяти исполнителя * 0,10, минимум 384 Объем дополнительной памяти, указанный в MiB, выделяемой для каждого исполнителя. По умолчанию, накладные расходы будут больше 384 или 10% от spark.executor.memory . Если установлено, окончательные накладные расходы будут равны этому значению. 1.1.1
spark.mesos.uris (нет) Список URI, разделенных запятыми, для загрузки в песочницу. когда драйвер или исполнитель запускается Mesos.Это относится к как крупнозернистый, так и мелкозернистый режим. 1.5.0
Spark.mesos.principal (нет) Установите принципала, с которым платформа Spark будет использовать для аутентификации с помощью Mesos. Вы также можете указать это через переменную окружения `SPARK_MESOS_PRINCIPAL`. 1.5.0
spark.mesos.principal.file (нет) Задайте файл, содержащий принципала, с которым платформа Spark будет использовать для аутентификации в Mesos.Позволяет косвенно указать принципала в более безопасных развертываниях. Файл должен быть доступен для чтения пользователем, запускающим задание, и иметь открытый текст в кодировке UTF-8. Вы также можете указать это через переменную среды `SPARK_MESOS_PRINCIPAL_FILE`. 2.4.0
spark.mesos.secret (нет) Установите секрет, с которым платформа Spark будет использовать для аутентификации в Mesos. Используется, например, когда аутентификация в реестре.Вы также можете указать это через переменную окружения SPARK_MESOS_SECRET. 1.5.0
spark.mesos.secret.file (нет) Задайте файл, содержащий секрет, с которым среда Spark будет использовать для аутентификации в Mesos. Используется, например, когда аутентификация в реестре. Позволяет косвенно указывать секрет в более безопасных развертываниях. Файл должен быть доступен для чтения пользователем, запускающим задание, и иметь открытый текст в кодировке UTF-8.Вы также можете указать это через переменную среды `SPARK_MESOS_SECRET_FILE`. 2.4.0
искр. Мес. Роль * Установите роль этой структуры Spark для Mesos. Роли используются в Mesos для бронирования и распределение веса ресурсов. 1.5.0
Spark.mesos.constraints (нет) Ограничения на основе атрибутов для предложений ресурсов мезо.По умолчанию принимаются все предложения ресурсов. Эта настройка распространяется только на исполнителей. Обратитесь к Mesos Атрибуты и ресурсы для получения дополнительной информации об атрибутах.
  • Скалярные ограничения сопоставляются с семантикой «меньше чем равно», т.е. значение в ограничении должно быть меньше или равно значению в предложении ресурса.
  • Ограничения диапазона сопоставляются с семантикой "содержит", т.е. значение в ограничении должно быть в пределах значения предложения ресурса.
  • Ограничения набора совпадают с семантикой "подмножества" i.е. значение в ограничении должно быть подмножеством значения предложения ресурса.
  • Текстовые ограничения соответствуют семантике «равенства», т.е. значение в ограничении должно быть точно равно значению предложения ресурса.
  • Если в качестве части ограничения отсутствует значение, будет принято любое предложение с соответствующим атрибутом (без проверки значения).
1.5.0
искровой мес. Драйвер. Ограничения (нет) То же, что и Spark.mesos.constraints кроме применяется к драйверам при запуске через диспетчер. По умолчанию, все предложения с достаточными ресурсами будут приняты. 2.2.1
искровой месо. Контейнер докер Это влияет только на контейнеры докеров и должно быть одним из «докеров». или «мезо». Mesos поддерживает два типа контейнеровозов для докеров: контейнеровозов «докеров» и предпочтительного Контейнеровоз "мезос".Подробнее читайте здесь: http://mesos.apache.org/documentation/latest/container-image/ 2.1.0
spark.mesos.driver.webui.url (нет) Установите драйвер Spark Mesos webui_url для взаимодействия с платформой. Если не установлен, он будет указывать на внутренний веб-интерфейс Spark. 2.0.0
Spark.mesos.driver.labels (нет) Метки Mesos для добавления в драйвер.См spark.mesos.task.labels для форматирования информации. 2.3.0
spark.mesos.driver.secret.values ​​, spark.mesos.driver.secret.names , spark.mesos.executor.secret.values ​​, spark.mesos.executor.secret.names , (нет)

Секрет определяется его содержимым и назначением. Эти свойства указать содержимое секрета.Чтобы указать место назначения секрета, см. Ячейку ниже.

Вы можете указать содержимое секрета (1) по значению или (2) по ссылке.

(1) Чтобы указать секрет по значению, установите spark.mesos. [Драйвер | исполнитель] .secret.values ​​ свойство, чтобы сделать секрет доступным в драйвере или исполнителях. Например, чтобы сделать секретный пароль "guessme" доступным для процесса драйвера, установите:

 искр. Мезо.driver.secret.values ​​= guessme 

(2) Чтобы указать секрет, который был помещен в секретное хранилище по ссылке укажите его имя в секретном хранилище установив spark.mesos. [драйвер | исполнителя] .secret.names свойство. Например, чтобы создать секретный пароль под названием «пароль» в секретном хранилище. доступный для процесса драйвера, установите:

 spark.mesos.driver.secret.names = пароль 

Примечание. Чтобы использовать секретное хранилище, убедитесь, что оно было интегрировано с Mesos через настраиваемый SecretResolver модуль.

Чтобы указать несколько секретов, предоставьте список, разделенный запятыми:

 spark.mesos.driver.secret.values ​​= guessme, passwd123 
или же
 spark.mesos.driver.secret.names = пароль1, пароль2 
2.3.0
spark.mesos.driver.secret.envkeys , spark.mesos.driver.secret.filenames , spark.mesos.executor.secret.envkeys , spark.mesos.executor.secret.filenames , (нет)

Секрет определяется его содержимым и назначением. Эти свойства указать место назначения секрета. Чтобы указать содержимое секрета, см. Ячейку выше.

Вы можете указать адресат секрета в драйвере или исполнители либо (1) как переменная среды, либо (2) как файл.

(1) Чтобы сделать секрет на основе среды, установите искра.mesos. [драйвер | исполнитель] .secret.envkeys свойство. Секрет появится как переменная среды с имя в драйвере или исполнителях. Например, чтобы сделать доступным секретный пароль в процесс драйвера как $ PASSWORD, установите:

 spark.mesos.driver.secret.envkeys = ПАРОЛЬ 

(2) Чтобы сделать секрет на основе файла, установите spark.mesos. [Драйвер | исполнитель] .secret.filenames Свойство . Секрет появится в содержимом файла с данным именем в водитель или исполнители.Например, чтобы сделать секретный пароль доступным в файл с именем "pwdfile" в процессе драйвера, установите:

 spark.mesos.driver.secret.filenames = pwdfile 

Пути указаны относительно рабочего каталога контейнера. Абсолютные пути должны уже существует. Примечание. Файловые секреты требуют специального SecretResolver модуль.

Чтобы указать переменные env или имена файлов, соответствующие нескольким секретам, укажите список, разделенный запятыми:

 искра.mesos.driver.secret.envkeys = ПАРОЛЬ1, ПАРОЛЬ2 
или же
 spark.mesos.driver.secret.filenames = pwdfile1, pwdfile2 
2.3.0
spark.mesos.driverEnv. [EnvironmentVariableName] (нет) Это влияет только на драйверы, отправленные в кластерном режиме. Добавить переменная среды, указанная EnvironmentVariableName для драйверный процесс. Пользователь может указать несколько из них, чтобы установить несколько переменных среды. 2.1.0
spark.mesos.dispatcher.webui.url (нет) Настройте диспетчер Spark Mesos webui_url для взаимодействия с платформой. Если не установлен, он будет указывать на внутренний веб-интерфейс Spark. 2.0.0
spark.mesos.dispatcher.driverDefault. [PropertyName] (нет) Задайте свойства по умолчанию для драйверов, отправленных через диспетчер.Например, spark.mesos.dispatcher.driverProperty.spark.executor.memory = 32g приводит к появлению исполнителей для всех драйверов, представленных в кластерном режиме работать в контейнерах 32г. 2.1.0
spark.mesos.dispatcher.historyServer.url (нет) Установите URL-адрес истории сервер. Затем диспетчер свяжет каждый драйвер с его записью. на сервере истории. 2.1.0
искра.mesos.gpus.max 0 Установите максимальное количество ресурсов графического процессора, которые необходимо получить для этого задания. Обратите внимание, что исполнители по-прежнему будут запускаться, когда ресурсы GPU не найдены. поскольку эта конфигурация представляет собой всего лишь верхний предел, а не гарантированную сумму. 2.1.0
spark.mesos.network.name (нет) Присоедините контейнеры к указанной именованной сети. Если эта работа запущен в кластерном режиме, также запускаем драйвер в указанном названном сеть.Видеть документы Mesos CNI Больше подробностей. 2.1.0
spark.mesos.network.labels (нет) Передайте сетевые метки плагинам CNI. Это список, разделенный запятыми пар "ключ-значение", где каждая пара "ключ-значение" имеет формат "ключ: значение". Пример:
 ключ1: значение1, ключ2: значение2 
Видеть документы Mesos CNI Больше подробностей.
2.3.0
искра.mesos.fetcherCache.enable ложный Если установлено значение `true`, все URI (пример:` spark.executor.uri`, `spark.mesos.uris`) будут кэшироваться Mesos Кэш сборщика 2.1.0
spark.mesos.driver.failoverTimeout 0,0 Время (в секундах), в течение которого мастер будет ждать драйвер для повторного подключения после временного отключения перед он разрушает структуру драйвера, убивая все его исполнители.Значение по умолчанию - ноль, что означает отсутствие тайм-аута: если драйвер отключается, мастер сразу сносит рамки. 2.3.0
spark.mesos.rejectOfferDuration 120с Время рассматривать неиспользованные ресурсы в отказе, служит запасным вариантом `spark.mesos.rejectOfferDurationForUnmetConstraints`, `spark.mesos.rejectOfferDurationForReachedMaxCores` 2.2.0
искра.mesos.rejectOfferDurationForUnmetConstraints spark.mesos.rejectOfferDuration Пришло время рассмотреть отказ от неиспользуемых ресурсов из-за неудовлетворенных ограничений 1.6.0
spark.mesos.rejectOfferDurationForReachedMaxCores spark.mesos.rejectOfferDuration Пора считать, что неиспользуемые ресурсы отклонены при максимальном количестве ядер spark.cores.max достигнут 2.0,0
spark.mesos.appJar.local.resolution.mode хост Обеспечивает поддержку схемы `local: ///` для ссылки на ресурс jar приложения в кластерном режиме. Если пользователь использует локальный ресурс (`local: /// path / to / jar`) и параметр конфигурации не используется, по умолчанию используется` host`, например. сборщик mesos пытается получить ресурс из файловой системы хоста. Если значение неизвестно, он печатает сообщение с предупреждением в журналах диспетчера и по умолчанию принимает значение `host`.Если значение равно `container`, то искровая отправка в контейнере будет использовать jar в пути к контейнеру: / путь / к / банке. 2.4.0

Несколько мест для поиска во время отладки:

  • Мастер Mesos на порту : 5050
    • Подчиненные должны появиться во вкладке ведомых
    • Приложения Spark должны появиться на вкладке фреймворков
    • Задачи должны появиться в деталях фреймворка
    • Проверить stdout и stderr песочницы сбойных задач
  • Журналы Mesos
    • Журналы главного и подчиненного устройства находятся в / var / log / mesos по умолчанию

И распространенные ошибки:

  • Узел искры недоступен / доступен
    • Подчиненные устройства должны иметь возможность загружать двоичный пакет Spark из http: // , hdfs: // или s3n: // URL, который вы указали
  • Межсетевой экран блокирует связь
    • Проверить сообщения о неудачных соединениях
    • Временно отключите межсетевые экраны для отладки и затем проткните соответствующие дыры
.

Запуск Spark на YARN - Документация Spark 2.3.0

Поддержка работы в YARN (Hadoop Следующее поколение) был добавлен в Spark в версии 0.6.0 и улучшен в последующих выпусках.

Убедитесь, что HADOOP_CONF_DIR или YARN_CONF_DIR указывает на каталог, содержащий файлы конфигурации (на стороне клиента) для кластера Hadoop. Эти конфигурации используются для записи в HDFS и подключения к YARN ResourceManager.В конфигурация, содержащаяся в этом каталоге, будет распространена в кластер YARN, чтобы все контейнеры, используемые приложением, имеют одинаковую конфигурацию. Если ссылка на конфигурацию Системные свойства Java или переменные среды, не управляемые YARN, также должны быть установлены в Конфигурация приложения Spark (драйвер, исполнители и AM при работе в клиентском режиме).

Существует два режима развертывания, которые можно использовать для запуска приложений Spark в YARN. В режиме кластера драйвер Spark работает внутри главного процесса приложения, которым управляет YARN в кластере, и клиент может уйти после запуска приложения.В режиме клиента драйвер запускается в клиентском процессе, а мастер приложения используется только для запроса ресурсов из YARN.

В отличие от других диспетчеров кластеров, поддерживаемых Spark, в которых адрес мастера указан в --master параметр, в режиме YARN адрес ResourceManager берется из конфигурации Hadoop. Таким образом, параметр --master равен пряжи .

Для запуска приложения Spark в режиме кластера :

  $./ bin / spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode cluster [options]  [app options]  

Например:

  $ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --мастерская пряжа \ --deploy-mode cluster \ - драйвер-память 4g \ --executor-memory 2g \ --executor-cores 1 \ --queue thequeue \ примеры / jars / spark-examples * .jar \ 10  

Вышеуказанное запускает клиентскую программу YARN, которая запускает Мастер приложений по умолчанию.Затем SparkPi будет запущен как дочерний поток Application Master. Клиент будет периодически опрашивать Application Master на предмет обновлений статуса и отображать их в консоли. Клиент выйдет, как только ваше приложение завершит работу. Обратитесь к разделу «Отладка вашего приложения» ниже, чтобы узнать, как просмотреть журналы драйвера и исполнителя.

Чтобы запустить приложение Spark в режиме client , сделайте то же самое, но замените кластер на client . Ниже показано, как можно запустить Spark-Shell в режиме клиента :

  $./ bin / spark-shell --master yarn --deploy-mode client  

Добавление других JAR

В режиме кластера драйвер работает не на клиенте, а на другом компьютере, поэтому SparkContext.addJar не будет работать сразу с файлами, локальными для клиента. Чтобы сделать файлы на клиенте доступными для SparkContext.addJar , включите их с параметром --jars в команде запуска.

  $ ./bin/spark-submit --class my.main.Class \ --мастерская пряжа \ --deploy-mode cluster \ --jars мой-другой-jar.jar, мой-другой-другой-jar.jar \ мой-основной-jar.jar \ app_arg1 app_arg2  

Для запуска Spark на YARN требуется двоичный дистрибутив Spark, построенный с поддержкой YARN. Бинарные дистрибутивы можно скачать со страницы загрузок на сайте проекта. Чтобы собрать Spark самостоятельно, см. Сборку Spark.

Чтобы сделать jar-файлы среды выполнения Spark доступными со стороны YARN, можно указать spark.пряжа. архив или искра. пряжа. банки . Для получения подробной информации обратитесь к Spark Properties. Если не указано ни spark.yarn.archive , ни spark.yarn.jars , Spark создаст zip-файл со всеми jar-файлами до $ SPARK_HOME / jars и загрузит его в распределенный кеш.

Большинство конфигураций для Spark on YARN такие же, как и для других режимов развертывания. См. Страницу конфигурации для получения дополнительной информации о них. Это конфигурации, специфичные для Spark on YARN.

В терминологии YARN исполнители и мастера приложений работают внутри «контейнеров». YARN имеет два режима для обработки журналов контейнера после завершения приложения. Если агрегирование журналов включено (с конфигурацией yarn.log-aggregation-enable ), журналы контейнера копируются в HDFS и удаляются на локальном компьютере. Эти журналы можно просмотреть из любой точки кластера с помощью команды yarn logs .

  журналы пряжи -applicationId   

распечатает содержимое всех файлов журнала из всех контейнеров данного приложения.Вы также можете просматривать файлы журнала контейнера непосредственно в HDFS, используя оболочку HDFS или API. Каталог, в котором они расположены, можно найти, просмотрев свои конфигурации YARN ( yarn.nodemanager.remote-app-log-dir и yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix ). Журналы также доступны в веб-интерфейсе Spark на вкладке «Исполнители». У вас должны быть запущены и сервер истории Spark, и сервер истории MapReduce, а также настроить yarn.log.server.url на yarn-site.xml правильно. URL-адрес журнала в пользовательском интерфейсе сервера истории Spark перенаправит вас на сервер истории MapReduce для отображения агрегированных журналов.

Если агрегирование журналов не включено, журналы сохраняются локально на каждом компьютере под YARN_APP_LOGS_DIR , который обычно настроен на / tmp / logs или $ HADOOP_HOME / logs / userlogs в зависимости от версии Hadoop и установки. Для просмотра журналов контейнера необходимо перейти на хост, который их содержит, и просмотреть этот каталог.Подкаталоги упорядочивают файлы журналов по идентификатору приложения и идентификатору контейнера. Журналы также доступны в пользовательском интерфейсе Spark Web на вкладке «Исполнители» и не требуют запуска сервера истории MapReduce.

Чтобы просмотреть среду запуска для каждого контейнера, увеличьте yarn.nodemanager.delete.debug-delay-sec до большое значение (например, 36000 ), а затем получить доступ к кешу приложения через yarn.nodemanager.local-dirs на узлах, на которых запускаются контейнеры.Этот каталог содержит сценарий запуска, JAR-файлы и все переменные среды, используемые для запуска каждого контейнера. Этот процесс полезен для отладки в частности, проблемы пути к классам. (Обратите внимание, что для этого требуются права администратора в кластере настройки и перезапуск всех менеджеров узлов. Таким образом, это не применимо к размещенным кластерам).

Чтобы использовать настраиваемую конфигурацию log4j для мастера или исполнителей приложения, вот варианты:

  • загрузить пользовательский файл log4j.properties , используя spark-submit , добавив его в список файлов --files быть загруженным вместе с приложением.
  • добавить -Dlog4j.configuration = <расположение файла конфигурации> в spark.driver.extraJavaOptions (для драйвера) или spark.executor.extraJavaOptions (для исполнителей). Обратите внимание, что при использовании файла файл : протокол должен быть явно указан, и файл должен существовать локально на всех узлы.
  • обновите файл $ SPARK_CONF_DIR / log4j.properties , и он будет автоматически загружен вместе с с другими конфигурациями. Обратите внимание, что другие 2 параметра имеют более высокий приоритет, чем этот параметр, если указано несколько вариантов.

Обратите внимание, что для первого варианта и исполнители, и мастер приложения будут использовать один и тот же log4j, что может вызвать проблемы при запуске на одном узле (например, при попытке записи в тот же файл журнала).

Если вам нужна ссылка на правильное место для размещения файлов журнала в YARN, чтобы YARN могла правильно отображать и агрегировать их, используйте Spark.yarn.app.container.log.dir в вашем log4j.properties . Например, log4j.appender.file_appender.File = $ {spark.yarn.app.container.log.dir} /spark.log . Для потоковых приложений настройка RollingFileAppender и установка местоположения файла в каталог журналов YARN позволит избежать переполнения диска из-за больших файлов журналов, а доступ к журналам можно получить с помощью утилиты журналов YARN.

Чтобы использовать настраиваемые metrics.properties для мастера приложения и исполнителей, обновите $ SPARK_CONF_DIR / metrics.properties файл. Он будет автоматически загружен с другими конфигурациями, поэтому вам не нужно указывать его вручную с помощью --files .

Свойства искры
Название свойства По умолчанию Значение
spark.yarn.am.memory 512 кв.м Объем памяти, используемый для мастера приложений YARN в клиентском режиме, в том же формате, что и строки памяти JVM (например,г. 512м , ). В кластерном режиме используйте вместо него spark.driver.memory . Используйте суффиксы в нижнем регистре, например k , m , g , t и p , для киби, меби, гиби, тебибита и пебибита соответственно.
spark.yarn.am.cores 1 Количество ядер для использования мастером приложений YARN в клиентском режиме. В кластерном режиме используйте искру .driver.cores вместо этого.
spark.yarn.am.waitTime 100с В режиме кластера мастеру приложения YARN пора дождаться SparkContext для инициализации. В режиме клиента время ожидания мастера приложения YARN чтобы к нему подключился драйвер.
spark.yarn.submit.file.replication Репликация HDFS по умолчанию (обычно 3 ) Уровень репликации HDFS для файлов, загруженных в HDFS для приложения.К ним относятся такие вещи, как Spark jar, jar приложения и любые файлы / архивы распределенного кеша.
Spark.yarn.staging Директор Домашний каталог текущего пользователя в файловой системе Промежуточный каталог, используемый при отправке заявок.
Spark.yarn.preserve.staging.files ложный Установите значение true , чтобы сохранить поэтапные файлы (Spark jar, app jar, файлы распределенного кеша) в конце задания, а не удалять их.
искровая пряжа. Планировщик.интервал сердечных сокращений 3000 Интервал в мс, в течение которого контрольный сигнал главного приложения Spark отправляется в YARN ResourceManager. Значение ограничено половиной значения конфигурации YARN для интервала истечения срока, т. Е. yarn.am.liveness-monitor.expiry-interval-ms .
spark.yarn.scheduler.initial-allocation.interval 200 мс Начальный интервал, в течение которого мастер приложения Spark нетерпеливо отправляет сигнал YARN ResourceManager. когда есть ожидающие запросы на выделение контейнера.Он должен быть не больше, чем искра. Пряжа. Планировщик. Сердцебиение. Интервал-мс . Интервал распределения удвоится после последовательные нетерпеливые сердцебиения, если ожидающие контейнеры все еще существуют, пока spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms Достигнуто .
spark.yarn.max.executor.failures кол-во исполнителей * 2, минимум 3 Максимальное количество отказов исполнителя перед отказом приложения.
искра.yarn.historyServer.address (нет) Адрес сервера истории Spark, например host.com:18080 . В адресе не должно быть схемы ( http: // ). По умолчанию не устанавливается, поскольку сервер истории является дополнительной службой. Этот адрес передается в YARN ResourceManager, когда приложение Spark завершает работу, чтобы связать приложение из пользовательского интерфейса ResourceManager с пользовательским интерфейсом сервера истории Spark. Для этого свойства свойства YARN могут использоваться как переменные, и они заменяются Spark во время выполнения.Например, если сервер истории Spark работает на том же узле, что и YARN ResourceManager, для него может быть установлено значение $ {hadoopconf-yarn.resourcemanager.hostname}: 18080 .
Spark.yarn.dist.archives (нет) Разделенный запятыми список архивов, которые необходимо извлечь в рабочий каталог каждого исполнителя.
Spark.yarn.dist.files (нет) Разделенный запятыми список файлов, которые необходимо разместить в рабочем каталоге каждого исполнителя.
Spark.yarn.dist.jars (нет) Разделенный запятыми список jar-файлов, которые необходимо разместить в рабочем каталоге каждого исполнителя.
spark.yarn.dist.forceСхемы загрузки (нет) Список схем, разделенных запятыми, для которых файлы будут загружаться на локальный диск до добавляется в распределенный кеш YARN. Для использования в тех случаях, когда служба YARN не поддерживают схемы, поддерживаемые Spark, например http, https и ftp.
spark.executor.instances 2 Количество исполнителей для статического размещения. С spark.dynamicAllocation.enabled начальный набор исполнителей будет по крайней мере таким большим.
spark.yarn.am.memoryOverhead AM память * 0,10, минимум 384 То же, что и spark.driver.memoryOverhead , но для мастера приложений YARN в клиентском режиме.
искровая пряжа по умолчанию Имя очереди YARN, в которую отправлено приложение.
Spark.yarn.jars (нет) Список библиотек, содержащих код Spark для распространения в контейнеры YARN. По умолчанию Spark on YARN будет использовать файлы Spark jar, установленные локально, но файлы Spark также могут быть в удобном для чтения месте на HDFS.Это позволяет YARN кэшировать его на узлах, чтобы он не должны распространяться каждый раз при запуске приложения. Чтобы указать на jar-файлы в HDFS, например, установите для этой конфигурации значение hdfs: /// some / path . Разрешены глобусы.
искр. Пряжа. Архив (нет) Архив, содержащий необходимые jar-файлы Spark для распространения в кеш YARN. Если установлено, это конфигурация заменяет spark.yarn.jars , и архив используется во всех контейнеры приложения.Архив должен содержать файлы jar в корневом каталоге. Как и в предыдущем варианте, архив также можно разместить на HDFS для ускорения работы с файлами. распространение.
spark.yarn.access.hadoopFileSystems (нет) Список защищенных файловых систем Hadoop, к которым ваше приложение Spark будет получать доступ, через запятую. За например, spark.yarn.access.hadoopFileSystems = hdfs: //nn1.com: 8032, hdfs: //nn2.com: 8032, webhdfs: // nn3.ком: 50070 . Приложение Spark должно иметь доступ к перечисленным файловым системам. и Kerberos должен быть правильно настроен, чтобы иметь к ним доступ (либо в той же области или в надежной сфере). Spark получает токены безопасности для каждой файловой системы, чтобы приложение Spark может получить доступ к этим удаленным файловым системам Hadoop. Spark.yarn.access.namenodes устарел, используйте его.
spark.yarn.appMasterEnv. [EnvironmentVariableName] (нет) Добавьте переменную среды, указанную в EnvironmentVariableName , в На YARN запущен процесс Application Master.Пользователь может указать несколько эти и установить несколько переменных среды. В режиме кластера это управляет окружение драйвера Spark и в режиме client он только управляет среда запуска исполнителя.
Spark.yarn.containerLauncherMaxThreads 25 Максимальное количество потоков для использования в YARN Application Master для запуска контейнеров-исполнителей.
spark.yarn.am.extraJavaOptions (нет) Строка дополнительных параметров JVM для передачи мастеру приложения YARN в клиентском режиме. В кластерном режиме используйте вместо spark.driver.extraJavaOptions . Обратите внимание, что это незаконно для установки максимального размера кучи (-Xmx) с помощью этой опции. Можно установить максимальный размер кучи с spark.yarn.am.memory
spark.yarn.am.extraLibraryPath (нет) Задайте специальный путь к библиотеке, который будет использоваться при запуске мастера приложений YARN в клиентском режиме.
spark.yarn.maxAppAttempts yarn.resourcemanager.am.max-plays в ПРЯЖЕ Максимальное количество попыток подать заявку. Оно не должно быть больше, чем глобальное максимальное количество попыток в конфигурации YARN.
spark.yarn.am.attemptFailuresValidityInterval (нет) Определяет срок действия для отслеживания отказов AM.Если AM работал хотя бы в течение определенного интервала, счетчик отказов AM будет сброшен. Эта функция не активна, если не настроена.
spark.yarn.executor.failuresValidityInterval (нет) Определяет срок действия для отслеживания сбоев исполнителя. Ошибки исполнителя, которые старше срока действия, будут игнорироваться.
spark.yarn.submit.waitAppCompletion правда В кластерном режиме YARN определяет, ожидает ли клиент завершения работы приложения.Если установлено значение true , клиентский процесс будет продолжать сообщать о статусе приложения. В противном случае клиентский процесс завершится после отправки.
spark.yarn.am.nodeLabelExpression (нет) Будет запланировано выражение метки узла YARN, которое ограничивает набор узлов AM. Только версии YARN, превышающие или равные 2.6, поддерживают выражения меток узлов, поэтому, когда при работе с более ранними версиями это свойство будет проигнорировано.
spark.yarn.executor.nodeLabelExpression (нет) Будет запланировано выражение метки узла YARN, которое ограничивает набор исполнителей узлов. Только версии YARN, превышающие или равные 2.6, поддерживают выражения меток узлов, поэтому, когда при работе с более ранними версиями это свойство будет проигнорировано.
Spark.yarn.tags (нет) Список разделенных запятыми строк для передачи в виде тегов приложения YARN в YARN ApplicationReports, которые можно использовать для фильтрации при запросе приложений YARN.
spark.yarn.keytab (нет) Полный путь к файлу, который содержит keytab для указанного выше участника. Эта keytab будет скопирована на узел, на котором запущен мастер приложений YARN, через Secure Distributed Cache, для периодического обновления билетов входа и токенов делегирования. (Работает также с "локальным" мастером)
Spark.yarn.principal (нет) Принципал, который будет использоваться для входа в KDC при работе в защищенной HDFS.(Работает также с "локальным" мастером)
spark.yarn.kerberos.relogin.period 1 мес. Как часто проверять, нужно ли обновлять Kerberos TGT. Это должно быть установлено значение который короче, чем период продления TGT (или время жизни TGT, если продление TGT не включено). Значения по умолчанию должно хватить для большинства развертываний.
spark.yarn.config.gateway Путь (нет) Путь, который действителен на хосте шлюза (хосте, на котором запущено приложение Spark), но может отличаются для путей к одному и тому же ресурсу в других узлах кластера.В сочетании с spark.yarn.config.replacementPath , он используется для поддержки кластеров с гетерогенные конфигурации, чтобы Spark мог правильно запускать удаленные процессы. Путь замены обычно будет содержать ссылку на некоторую переменную среды, экспортированную ПРЯЖА (и, следовательно, видимая для контейнеров Spark). Например, если на узле шлюза установлены библиотеки Hadoop на / disk1 / hadoop , и расположение установки Hadoop экспортируется YARN как HADOOP_HOME переменная среды, установив для этого значения / disk1 / hadoop и заменив путь на $ HADOOP_HOME обеспечит правильное использование путей, используемых для запуска удаленных процессов. обратитесь к местной конфигурации YARN.
spark.yarn.config.replacement Путь (нет) См. spark.yarn.config.gatewayPath .
spark.security.credentials. $ {Service} .enabled правда Управляет получением учетных данных для служб при включенной безопасности. По умолчанию учетные данные для всех поддерживаемых служб извлекаются, когда эти службы настроен, но можно отключить это поведение, если оно каким-то образом конфликтует с запущенное приложение.Для получения дополнительной информации см. [Запуск в защищенном кластере] (running-on-yarn.html # running-in-a-secure-cluster)
spark.yarn.rolledLog.includePattern (нет) Java Regex для фильтрации файлов журнала, соответствующих определенному шаблону включения и эти файлы журналов будут агрегироваться непрерывно. Это будет использоваться с агрегированием скользящего журнала YARN, чтобы включить эту функцию на стороне YARN. yarn.nodemanager.log-aggregation.roll-monitoring-interval-seconds должно быть настроен в yarn-site.xml. Эту функцию можно использовать только с Hadoop 2.6.4+. Приложение Spark log4j необходимо изменить для использования FileAppender или другое приложение, которое может обрабатывать файлы, удаляемые во время работы. На основании для имени файла, настроенного в конфигурации log4j (например, spark.log), пользователь должен установить regex (spark *), чтобы включить все файлы журнала, которые необходимо объединить.
искра.yarn.rolledLog.excludePattern (нет) Java Regex для фильтрации файлов журнала, которые соответствуют заданному шаблону исключения. и эти файлы журналов не будут агрегироваться непрерывно. Если файл журнала name совпадает как с шаблоном включения, так и с шаблоном исключения, в конечном итоге этот файл будет исключен.
  • Учитываются ли основные запросы при планировании решений, зависит от того, какой планировщик используется и как он настроен.
  • В режиме кластера локальные каталоги, используемые исполнителями Spark и драйвером Spark, будут локальными каталогами, настроенными для YARN (Hadoop YARN config yarn.nodemanager.local-dirs ). Если пользователь указывает spark.local.dir , он будет проигнорирован. В режиме клиента исполнители Spark будут использовать локальные каталоги, настроенные для YARN, а драйвер Spark будет использовать те, которые определены в spark.local.dir . Это связано с тем, что драйвер Spark не запускается в кластере YARN в режиме клиента , а работают только исполнители Spark.
  • Параметры --files и --archives поддерживают указание имен файлов с #, как в Hadoop.Например, вы можете указать: --files localtest.txt # appSees.txt , и это загрузит файл с локальным именем localtest.txt в HDFS, но он будет связан с именем appSees.txt , и ваше приложение должно использовать имя appSees.txt , чтобы ссылаться на него при работе в YARN.
  • Параметр --jars позволяет функции SparkContext.addJar работать, если вы используете ее с локальными файлами и работаете в режиме кластера .Его не нужно использовать, если вы используете его с файлами HDFS, HTTP, HTTPS или FTP.

Согласно требованиям безопасности, Kerberos используется в защищенном кластере Hadoop для аутентифицировать участников, связанных со службами и клиентами. Это позволяет клиентам делать запросы этих аутентифицированных служб; услуги по предоставлению прав аутентифицированным участникам.

Службы Hadoop выдают токенов Hadoop для предоставления доступа к службам и данным. Клиенты должны сначала приобрести токены для услуг, к которым они будут получать доступ, и передать их вместе со своими приложение, как оно запущено в кластере YARN.

Чтобы приложение Spark могло взаимодействовать с любой файловой системой Hadoop (например, hdfs, webhdfs и т. Д.), HBase и Hive, оно должно получить соответствующие токены. используя учетные данные Kerberos пользователя, запускающего приложение - то есть принципала, личность которого станет идентификатором запущенного приложения Spark.

Обычно это делается во время запуска: в защищенном кластере Spark автоматически получает токен для файловой системы Hadoop по умолчанию кластера и, возможно, для HBase и Hive.

Маркер HBase будет получен, если HBase находится в пути к классам, конфигурация HBase объявляет приложение является безопасным (например, hbase-site.xml устанавливает hbase.security.authentication на kerberos ), и spark.security.credentials.hbase.enabled не имеет значения false .

Аналогично, токен Hive будет получен, если Hive находится на пути к классам, его конфигурация включает URI хранилища метаданных в -дюймовом хранилище hive.metastore.uris , и spark.security.credentials.hive.enabled не имеет значения false .

Если приложению необходимо взаимодействовать с другими безопасными файловыми системами Hadoop, тогда токены, необходимые для доступа к этим кластерам, должны быть явно запрошены в время запуска. Это делается путем перечисления их в свойстве spark.yarn.access.hadoopFileSystems .

  spark.yarn.access.hadoopFileSystems hdfs: //ireland.example.org: 8020 /, webhdfs: //frankfurt.example.org: 50070 /  

Spark поддерживает интеграцию с другими службами безопасности через механизм служб Java (см. java.util.ServiceLoader ). Для этого реализации org.apache.spark.deploy.yarn.security.ServiceCredentialProvider должны быть доступны Spark, указав их имена в соответствующем файле в jar МЕТА-ИНФ / сервисы справочник. Эти плагины можно отключить, установив spark.security.credentials. {Service}.включено до false , где {service} - имя поставщик учетных данных.

Настройка службы внешнего перемешивания

Чтобы запустить Spark Shuffle Service на каждом NodeManager в вашем кластере YARN, выполните следующие действия. инструкция:

  1. Build Spark с профилем YARN. Пропустите этот шаг, если вы используете предварительно упакованный дистрибутив.
  2. Найдите файл spark- -yarn-shuffle.jar . Это должно быть под $ SPARK_HOME / common / network-yarn / target / scala- , если вы создаете Spark самостоятельно, и под пряжа , если вы пользуетесь раздачей.
  3. Добавьте этот jar-файл в путь к классам всех NodeManager в вашем кластере.
  4. В yarn-site.xml на каждом узле добавьте spark_shuffle к yarn.nodemanager.aux-services , затем установите yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class на org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService .
  5. Увеличьте размер кучи NodeManager , установив YARN_HEAPSIZE (1000 по умолчанию) в etc / hadoop / yarn-env.sh чтобы избежать проблем со сборкой мусора во время перемешивания.
  6. Перезапустите все NodeManager в вашем кластере.

Следующие дополнительные параметры конфигурации доступны, когда служба перемешивания работает на YARN:

Имя свойства По умолчанию Значение
spark.yarn.shuffle.stopOnFailure ложный Следует ли останавливать NodeManager при сбое в службе Spark Shuffle Service. инициализация.Это предотвращает сбои приложений, вызванные запуском контейнеров на NodeManager, на которых не запущена служба Spark Shuffle.

Запуск вашего приложения с Apache Oozie

Apache Oozie может запускать приложения Spark как часть рабочего процесса. В защищенном кластере запущенному приложению потребуются соответствующие токены для доступа к кластеру Сервисы. Если Spark запускается с клавиатурой, это происходит автоматически. Однако, если Spark запускается без вкладки, ответственность за настройку безопасности должен быть передан Oozie.

Подробности настройки Oozie для безопасных кластеров и получения учетные данные для работы можно найти на веб-сайте Oozie в разделе «Аутентификация» документации по конкретному выпуску.

Для приложений Spark необходимо настроить рабочий процесс Oozie, чтобы Oozie запрашивал все токены, которые приложение нуждается, в том числе:

  • Менеджер ресурсов YARN.
  • Локальная файловая система Hadoop.
  • Любые удаленные файловые системы Hadoop, используемые в качестве источника или назначения ввода-вывода.
  • Улей - если используется.
  • HBase - если используется.
  • Сервер временной шкалы YARN, если приложение взаимодействует с ним.

Чтобы Spark не попытался - а затем потерпел неудачу - получить Hive, HBase и удаленные токены HDFS, в конфигурации Spark необходимо настроить отключение сбора токенов для служб.

Конфигурация Spark должна включать строки:

  spark.security.credentials.hive.enabled false spark.security.credentials.hbase.включено ложь  

Параметр конфигурации spark.yarn.access.hadoopFileSystems должен быть отключен.

Устранение неполадок Kerberos

Отладка проблем Hadoop / Kerberos может быть «сложной». Один из полезных методов - включить дополнительное ведение журнала операций Kerberos в Hadoop, установив HADOOP_JAAS_DEBUG переменная окружения.

  экспорт HADOOP_JAAS_DEBUG = true  

Классы JDK можно настроить для включения дополнительного ведения журнала их Kerberos и SPNEGO / REST аутентификация через свойства системы sun.security.krb5.debug и sun.security.spnego.debug = true

  -Dsun.security.krb5.debug = true -Dsun.security.spnego.debug = true  

Все эти параметры можно включить в Application Master:

  spark.yarn.appMasterEnv.HADOOP_JAAS_DEBUG true spark.yarn.am.extraJavaOptions -Dsun.security.krb5.debug = true -Dsun.security.spnego.debug = true  

Наконец, если уровень журнала для org.apache.spark.deploy.yarn.Client установлен на DEBUG , журнал будет включать список всех полученных токенов с указанием срока их действия

Использование сервера истории Spark для замены Spark Web UI

Можно использовать страницу приложения Spark History Server в качестве URL отслеживания для запуска приложения, когда пользовательский интерфейс приложения отключен.Это может быть желательно на защищенных кластерах или для уменьшить использование памяти драйвером Spark. Чтобы настроить отслеживание через сервер истории Spark, сделать следующее:

  • На стороне приложения установите spark.yarn.historyServer.allowTracking = true в Spark. конфигурация. Это укажет Spark использовать URL сервера истории в качестве URL отслеживания, если пользовательский интерфейс приложения отключен.
  • На сервере истории Spark добавьте org.apache.spark.deploy.yarn.YarnProxyRedirectFilter к списку фильтров в искре .ui.filters конфигурация.

Имейте в виду, что информация сервера истории может не соответствовать состоянию приложения.

.

SparkR (R на Spark) - Spark 3.0.1 Документация

SparkR - это пакет R, который обеспечивает легкий интерфейс для использования Apache Spark от R. В Spark 3.0.1 SparkR предоставляет реализацию распределенного фрейма данных, поддерживает такие операции, как выбор, фильтрация, агрегирование и т. д. (аналогично кадрам данных R, dplyr), но на больших наборах данных. SparkR также поддерживает распределенные машинное обучение с использованием MLlib.

SparkDataFrame - это распределенный набор данных, организованных в именованные столбцы. Это концептуально эквивалент таблицы в реляционной базе данных или кадра данных в R, но с более богатым оптимизации под капотом. SparkDataFrames можно создать из широкого спектра источников, таких как: файлы структурированных данных, таблицы в Hive, внешние базы данных или существующие локальные фреймы данных R.

Во всех примерах на этой странице используются образцы данных, включенные в дистрибутив R или Spark, и их можно запускать с помощью ./ bin / sparkR оболочка.

Запуск: SparkSession

Точкой входа в SparkR является SparkSession , который соединяет вашу программу R с кластером Spark. Вы можете создать SparkSession , используя sparkR.session , и передать такие параметры, как имя приложения, любые зависимые пакеты Spark и т. Д. Кроме того, вы также можете работать со SparkDataFrames через SparkSession . Если вы работаете в оболочке sparkR , SparkSession уже должен быть создан для вас, и вам не нужно будет вызывать sparkR.сессия .

Запуск из RStudio

Вы также можете запустить SparkR из RStudio. Вы можете подключить свою программу R к кластеру Spark из RStudio, оболочка R, Rscript или другие среды разработки R. Для начала убедитесь, что SPARK_HOME установлен в окружении (вы можете проверить Sys.getenv), загрузите пакет SparkR и вызовите sparkR.session , как показано ниже. Он проверит установку Spark, и, если он не найден, будет автоматически загружен и кэширован. В качестве альтернативы вы также можете запустить install.зажигать вручную.

Помимо вызова sparkR.session , вы также можете указать определенные свойства драйвера Spark. Обычно эти Свойства приложения и Среда выполнения не может быть установлена ​​программно, так как драйвер JVM будет запущен, в этом случае SparkR позаботится об этом за вас. Устанавливать их, передайте их, как и другие свойства конфигурации в аргументе sparkConfig в sparkR.session () .

  если (nchar (Sys.getenv ("SPARK_HOME")) <1) { Sys.setenv (SPARK_HOME = "/ home / spark") } библиотека (SparkR, lib.loc = c (file.path (Sys.getenv ("SPARK_HOME"), "R", "lib"))) sparkR.session (master = "local [*]", sparkConfig = list (spark.driver.memory = "2g"))  

Следующие свойства драйвера Spark могут быть установлены в sparkConfig с sparkR.session из RStudio:

Название свойства Группа свойств spark-submit эквивалент
Spark.мастер Свойства приложения - мастер
spark.kerberos.keytab Свойства приложения - keytab
Spark.kerberos.principal Свойства приложения - главный
Spark.driver.memory Свойства приложения - память драйвера
Искра.driver.extraClassPath Среда выполнения - путь-класс-драйвера
Spark.driver.extraJavaOptions Среда выполнения - драйвер-java-options
Spark.driver.extraLibraryPath Среда выполнения - путь-к-драйверам

Создание фреймов SparkDataFrames

С помощью SparkSession приложения могут создавать SparkDataFrame из локального фрейма данных R, из таблицы Hive или из других источников данных.

Из локальных фреймов данных

Самый простой способ создать фрейм данных - это преобразовать локальный фрейм данных R в SparkDataFrame. В частности, мы можем использовать как DataFrame или createDataFrame и передать локальный фрейм данных R для создания SparkDataFrame. В качестве примера ниже создается SparkDataFrame на основе набора данных достоверных из R.

  df <- as.DataFrame (верный) # Отображает первую часть SparkDataFrame голова (df) ## ожидают извержения ## 1 3.600 79 ## 2 1.800 54 ## 3 3.333 74  

Из источников данных

SparkR поддерживает работу с различными источниками данных через интерфейс SparkDataFrame . В этом разделе описаны общие методы загрузки и сохранения данных с использованием источников данных. Вы можете проверить руководство по программированию Spark SQL, чтобы узнать о более конкретных параметрах, доступных для встроенных источников данных.

Общий метод создания SparkDataFrames из источников данных - операций чтения.df . Этот метод принимает путь к загружаемому файлу и тип источника данных, и текущий активный сеанс SparkSession будет использоваться автоматически. SparkR поддерживает чтение файлов JSON, CSV и Parquet изначально, а с помощью пакетов, доступных из таких источников, как сторонние проекты, вы можете найти соединители источников данных для популярных форматов файлов, таких как Avro. Эти пакеты могут быть добавлены указание --packages с помощью команд spark-submit или sparkR или при инициализации SparkSession с параметром sparkPackages в интерактивной оболочке R или из RStudio.

  sparkR.session (sparkPackages = "org.apache.spark: spark-avro_2.12: 3.0.1")  

Мы можем увидеть, как использовать источники данных, на примере входного файла JSON. Обратите внимание, что здесь используется файл , а не , типичный файл JSON. Каждая строка в файле должна содержать отдельный автономный действительный объект JSON. Для получения дополнительной информации см. Текстовый формат JSON Lines, также называемый JSON с разделителями на новую строку. Как следствие, обычный многострочный файл JSON чаще всего выходит из строя.

  человек <- read.df ("./ examples / src / main / resources / people.json", "json") голова (люди) ## возраст имя ## 1 NA Майкл ## 2 30 Энди ## 3 19 Джастин # SparkR автоматически выводит схему из файла JSON printSchema (люди) # корень # | - возраст: длинный (nullable = true) # | - имя: строка (nullable = true) # Аналогично, с помощью read.json можно читать несколько файлов people <- read.json (c ("./ examples / src / main / resources / people.json", "./examples/src/main/resources/people2.json "))  

API источников данных изначально поддерживает входные файлы в формате CSV. Для получения дополнительной информации обратитесь к документации API SparkR read.df.

  df <- read.df (csvPath, "csv", header = "true", inferSchema = "true", na.strings = "NA")  

API источников данных также можно использовать для сохранения SparkDataFrames в файлы различных форматов. Например, мы можем сохранить SparkDataFrame из предыдущего примера. в файл Parquet с использованием записи .df .

  write.df (people, path = "people.parquet", source = "parquet", mode = "overwrite")  

Из таблиц Hive

Вы также можете создавать SparkDataFrames из таблиц Hive. Для этого нам нужно создать SparkSession с поддержкой Hive, который может обращаться к таблицам в Hive MetaStore. Обратите внимание, что Spark должен был быть построен с поддержкой Hive, и более подробную информацию можно найти в руководстве по программированию SQL. В SparkR по умолчанию он пытается создать SparkSession с включенной поддержкой Hive ( enableHiveSupport = TRUE ).

  искраR.session () sql ("СОЗДАТЬ ТАБЛИЦУ, ЕСЛИ НЕ СУЩЕСТВУЕТ src (ключ INT, значение STRING)") sql ("ЗАГРУЗИТЬ ДАННЫЕ LOCAL INPATH 'examples / src / main / resources / kv1.txt' INTO TABLE src") # Запросы могут быть выражены в HiveQL. results <- sql ("FROM src SELECT ключ, значение") # результат теперь является SparkDataFrame голова (результаты) ## ключевое значение ## 1 238 val_238 ## 2 86 val_86 ## 3 311 val_311  

Операции SparkDataFrame

SparkDataFrames поддерживает ряд функций для обработки структурированных данных.Здесь мы включаем несколько основных примеров, а полный список можно найти в документации API:

Выбор строк, столбцов

  # Создание SparkDataFrame df <- as.DataFrame (верный) # Получите основную информацию о SparkDataFrame df ## SparkDataFrame [извержения: двойное, ожидание: двойное] # Выберите только столбец "извержения" голова (выберите (df, df $ eruptions)) ## извержений ## 1 3.600 ## 2 1.800 ## 3 3.333 # Вы также можете передать имя столбца в виде строк голова (выберите (df, "извержения")) # Отфильтруйте SparkDataFrame, чтобы сохранить только строки с временем ожидания менее 50 минут голова (фильтр (df, df $ ожидание <50)) ## ожидают извержения ## 1 1.750 47 ## 2 1,750 47 ## 3 1,867 48  

Группировка, агрегирование

Кадры данных

SparkR поддерживают ряд часто используемых функций для агрегирования данных после группировки. Например, мы можем вычислить гистограмму времени ожидания в наборе данных верных , как показано ниже

  # Мы используем оператор `n` для подсчета количества раз, когда каждый раз появляется время ожидания голова (суммировать (groupBy (df, df $ ожидание), count = n (df $ ожидание))) ## счетчик ожидания ## 1 70 4 ## 2 67 1 ## 3 69 2 # Мы также можем отсортировать вывод агрегации, чтобы получить наиболее частое время ожидания wait_counts <- суммировать (groupBy (df, df $ ожидание), count = n (df $ ожидание)) голова (упорядочить (число_ ожидания, убывание (число_ ожидания))) ## счетчик ожидания ## 1 78 15 ## 2 83 14 ## 3 81 13  

Помимо стандартных агрегатов, SparkR поддерживает операторы куба OLAP куб :

  головка (agg (cube (df, "cyl", "disp", "gear"), avg (df $ mpg))) ## Cyl disp gear avg (миль на галлон) ## 1 NA 140.8 4 22,8 ## 2 4 75,7 4 30,4 ## 3 8 400,0 3 19,2 ## 4 8 318,0 3 15,5 ## 5 NA 351.0 NA 15.8 ## 6 NA 275,8 NA 16,3  
Объединение

и :

  голова (agg (rollup (df, "cyl", "disp", "gear"), avg (df $ mpg))) ## Cyl disp gear avg (миль на галлон) ## 1 4 75,7 4 30,4 ## 2 8 400,0 3 19,2 ## 3 8 318,0 3 15,5 ## 4 4 78,7 нет данных 32,4 ## 5 8 304,0 3 15,2 ## 6 4 79.0 NA 27.3  

Работа на колоннах

SparkR также предоставляет ряд функций, которые можно напрямую применять к столбцам для обработки данных и во время агрегирования.В приведенном ниже примере показано использование основных арифметических функций.

  # Преобразовать время ожидания из часов в секунды. # Обратите внимание, что мы можем назначить это новому столбцу в том же SparkDataFrame дф $ ожидание_сек <- дф $ ожидание * 60 голова (df) ## извержения в ожидании wait_secs ## 1 3.600 79 4740 ## 2 1.800 54 3240 ## 3 3.333 74 4440  

Применение пользовательской функции

В SparkR мы поддерживаем несколько видов пользовательских функций:

Запуск заданной функции в большом наборе данных с помощью dapply или dapplyCollect
приложение

Примените функцию к каждому разделу SparkDataFrame .Функция, применяемая к каждому разделу SparkDataFrame и должен иметь только один параметр, которому будет передан data.frame , соответствующий каждому разделу. Результатом функции должен быть data.frame . Схема определяет формат строки результирующего SparkDataFrame . Он должен соответствовать типам данных возвращаемого значения.

  # Преобразовать время ожидания из часов в секунды. # Обратите внимание, что мы можем применить UDF к DataFrame.schema <- structType (structField ("извержения", "двойной"), structField ("ожидание", "двойной"), structField ("ожидания_сек", "двойное")) df1 <- dapply (df, function (x) {x <- cbind (x, x $ wait * 60)}, schema) голова (собрать (df1)) ## извержения в ожидании wait_secs ## 1 3.600 79 4740 ## 2 1.800 54 3240 ## 3 3.333 74 4440 ## 4 2.283 62 3720 ## 5 4.533 85 5100 ## 6 2.883 55 3300  
dapplyCollect

Как и dapply , примените функцию к каждому разделу SparkDataFrame и соберите результат обратно.Выход функции должен быть data.frame . Но передавать схему не обязательно. Обратите внимание, что dapplyCollect может выйти из строя, если выходные данные UDF, запущенные на всех разделах, не могут быть доставлены в драйвер и помещены в память драйвера.

  # Преобразовать время ожидания из часов в секунды. # Обратите внимание, что мы можем применить UDF к DataFrame и вернуть data.frame из R ldf <- dapplyCollect ( df, function (x) { x <- cbind (x, "wait_secs" = x $ ожидание * 60) }) голова (ldf, 3) ## извержения в ожидании wait_secs ## 1 3.600 79 4740 ## 2 1.800 54 3240 ## 3 3.333 74 4440  
Запустить заданную функцию в большом наборе данных с группировкой по входным столбцам и использовать gapply или gapplyCollect
gapply

Примените функцию к каждой группе SparkDataFrame . Функция должна применяться к каждой группе SparkDataFrame и должна иметь только два параметра: ключ группировки и данные R . Кадр , соответствующий этот ключ.Группы выбираются из столбцов SparkDataFrame s. Результатом функции должен быть data.frame . Схема определяет формат строки результирующего SparkDataFrame . Он должен представлять схему вывода функции R на основе типов данных Spark. Имена столбцов возвращаемых данных data.frame устанавливаются пользователем.

  # Определите шесть значений времени ожидания с наибольшим временем извержения в минутах. schema <- structType (structField ("ожидание", "двойной"), structField ("max_eruption", "double")) результат <- gapply ( df, "ожидание", function (key, x) { y <- данные.кадр (ключ, макс (x $ извержений)) }, схема) голова (собрать (упорядочить (результат, "max_eruption", уменьшение = ИСТИНА))) ## ожидание max_eruption ## 1 64 5.100 ## 2 69 5,067 ## 3 71 5,033 ## 4 87 5.000 ## 5 63 4.933 ## 6 89 4.900  
gapplyCollect

Как и gapply , применяет функцию к каждому разделу SparkDataFrame и собирает результат обратно в R data.frame. На выходе функции должно быть данных.рама . Но схему передавать не обязательно. Обратите внимание, что gapplyCollect может выйти из строя, если выходные данные UDF, запущенные на всем разделах, не могут быть переданы драйверу и помещены в память драйвера.

  # Определите шесть значений времени ожидания с наибольшим временем извержения в минутах. результат <- gapplyCollect ( df, "ожидание", function (key, x) { y <- data.frame (key, max (x $ eruptions)) colnames (y) <- c ("ожидание", "max_eruption") y }) head (результат [порядок (результат $ max_eruption, уменьшение = ИСТИНА),]) ## ожидание max_eruption ## 1 64 5.100 ## 2 69 5,067 ## 3 71 5,033 ## 4 87 5.000 ## 5 63 4.933 ## 6 89 4.900  
Запуск локальных функций R, распределенных с использованием spark.lapply
свечение

Подобно lapply в собственном R, spark.lapply запускает функцию над списком элементов и распределяет вычисления с помощью Spark. Применяет функцию аналогично doParallel или lapply к элементам списка.Результаты всех вычислений должно поместиться в одну машину. Если это не так, они могут сделать что-то вроде df <- createDataFrame (list) , а затем использовать приложение

  # Выполните распределенное обучение нескольких моделей с помощью spark.lapply. Здесь мы проходим # доступный только для чтения список аргументов, который определяет семейство, которым должна быть обобщенная линейная модель. семьи <- c ("гауссовский", "пуассонский") поезд <- функция (семья) { модель <- glm (длина чашечки ~ чашечка.Ширина + вид, радужная оболочка, семейство = семейство) резюме (модель) } # Возвращаем список резюме модели model.summaries <- spark.lapply (семьи, поезд) # Распечатать сводку по каждой модели печать (model.summaries)  

Жажда казни

Если включено активное выполнение, данные будут возвращены клиенту R сразу после создания SparkDataFrame . По умолчанию активное выполнение не включено, и его можно включить, задав свойство конфигурации spark.sql.repl.eagerEval.enabled - true , когда SparkSession запущен.

Максимальное количество строк и максимальное количество символов в столбце данных для отображения можно контролировать с помощью свойств конфигурации spark.sql.repl.eagerEval.maxNumRows и spark.sql.repl.eagerEval.truncate соответственно. Эти свойства эффективны, только если включено активное выполнение. Если эти свойства не заданы явно, по умолчанию будут отображаться данные размером до 20 строк и до 20 символов в столбце.

  # Запустить искровую сессию с включенным нетерпеливым исполнением sparkR.session (master = "local [*]", sparkConfig = список (spark.sql.repl.eagerEval.enabled = "истина", spark.sql.repl.eagerEval.maxNumRows = as.integer (10))) # Создаем сгруппированный и отсортированный SparkDataFrame df <- createDataFrame (верный) df2 <- организовать (суммировать (groupBy (df, df $ ожидание), count = n (df $ ожидание)), "ожидание") # Подобно R data.frame, отображает возвращенные данные вместо строки класса SparkDataFrame df2 ## + ------- + ----- + ## | ожидание | количество | ## + ------- + ----- + ## | 43.0 | 1 | ## | 45,0 | 3 | ## | 46.0 | 5 | ## | 47.0 | 4 | ## | 48.0 | 3 | ## | 49,0 | 5 | ## | 50.0 | 5 | ## | 51.0 | 6 | ## | 52,0 | 5 | ## | 53,0 | 7 | ## + ------- + ----- + ## отображаются только верхние 10 строк  

Обратите внимание, что для включения активного выполнения в оболочке sparkR добавьте свойство конфигурации spark.sql.repl.eagerEval.enabled = true в параметр --conf .

Запуск SQL-запросов из SparkR

SparkDataFrame также может быть зарегистрирован как временное представление в Spark SQL, что позволяет выполнять запросы SQL к его данным.Функция sql позволяет приложениям выполнять запросы SQL программно и возвращает результат в виде SparkDataFrame .

  # Загрузить файл JSON people <- read.df ("./ examples / src / main / resources / people.json", "json") # Зарегистрируйте этот SparkDataFrame как временное представление. createOrReplaceTempView (люди, «люди») # Операторы SQL можно запускать с помощью метода sql подростки <- sql ("ВЫБЕРИТЕ имя ИЗ людей, ГДЕ возраст> = 13 И возраст <= 19") голова (подростки) ## имя ## 1 Джастин  

Алгоритмы

SparkR в настоящее время поддерживает следующие алгоритмы машинного обучения:

Классификация
Регрессия
Дерево
.Обзор

- Документация Spark 3.0.1

Apache Spark - это единый аналитический движок для крупномасштабной обработки данных. Он предоставляет API высокого уровня на Java, Scala, Python и R, и оптимизированный движок, поддерживающий общие графики выполнения. Он также поддерживает богатый набор инструментов более высокого уровня, включая Spark SQL для SQL и обработки структурированных данных, MLlib для машинного обучения, GraphX ​​для обработки графов и структурированную потоковую передачу для инкрементных вычислений и потоковой обработки.

Безопасность в Spark по умолчанию отключена. Это может означать, что вы уязвимы для атак по умолчанию. Пожалуйста, ознакомьтесь со Spark Security перед загрузкой и запуском Spark.

Загрузите Spark со страницы загрузок веб-сайта проекта. Эта документация предназначена для Spark версии 3.0.1. Spark использует клиентские библиотеки Hadoop для HDFS и YARN. Для нескольких популярных версий Hadoop предварительно упакованы загрузки. Пользователи также могут загрузить двоичный файл «Hadoop free» и запустить Spark с любой версией Hadoop. путем дополнения пути к классам Spark.Пользователи Scala и Java могут включать Spark в свои проекты, используя его координаты Maven, а пользователи Python могут устанавливать Spark из PyPI.

Если вы хотите собрать Spark из источник, посетите Building Spark.

Spark работает как в Windows, так и в UNIX-подобных системах (например, Linux, Mac OS), и он должен работать на любой платформе, на которой работает поддерживаемая версия Java. Это должно включать JVM на x86_64 и ARM64. Его легко запустить локально на одном компьютере - все, что вам нужно, это установить java в вашей системе PATH или переменную среды JAVA_HOME , указывающую на установку Java.

Spark работает на Java 8/11, Scala 2.12, Python 2.7 + / 3.4 + и R 3.5+. Поддержка Java 8 до версии 8u92 устарела в Spark 3.0.0. Поддержка Python 2 и Python 3 до версии 3.6 устарела в Spark 3.0.0. Для Scala API - Spark 3.0.1 использует Scala 2.12. Вам нужно будет использовать совместимую версию Scala (2.12.х).

Для Java 11, -Dio.netty.tryReflectionSetAccessible = true требуется дополнительно для библиотеки Apache Arrow. Это предотвращает java.lang.UnsupportedOperationException: sun.misc.Unsafe или java.nio.DirectByteBuffer. (long, int) недоступно , когда Apache Arrow внутренне использует Netty.

Spark поставляется с несколькими примерами программ. Примеры Scala, Java, Python и R находятся в examples / src / main каталог . Чтобы запустить одну из программ-примеров Java или Scala, используйте bin / run-example [params] в каталоге Spark верхнего уровня. (За кадром это вызывает более общие spark-submit сценарий для запуск приложений).Например,

  ./bin/run-example SparkPi 10  

Вы также можете запускать Spark в интерактивном режиме через модифицированную версию оболочки Scala. Это отличный способ изучить фреймворк.

  ./bin/spark-shell --master local [2]  

Опция --master определяет главный URL-адрес для распределенного кластера или локальный для запуска локально с одним потоком или local [N] для локального запуска с N потоками. Вам следует начать с использования местный для тестирования.Чтобы просмотреть полный список параметров, запустите оболочку Spark с параметром --help .

Spark также предоставляет Python API. Чтобы запустить Spark в интерактивном режиме в интерпретаторе Python, используйте бин / писпарк :

  ./bin/pyspark - местный мастер [2]  

Примеры приложений также представлены на Python. Например,

  ./bin/spark-submit examples / src / main / python / pi.py 10  

Spark также предоставляет R API, начиная с версии 1.4 (включены только API DataFrames).Чтобы запустить Spark интерактивно в интерпретаторе R, используйте bin / sparkR :

  ./bin/sparkR - локальный мастер [2]  

Примеры приложений также представлены в R. Например,

  ./bin/spark-submit examples / src / main / r / dataframe.R  

Обзор кластерного режима Spark объясняет ключевые концепции работы в кластере. Spark может работать как сам по себе, так и через несколько существующих менеджеров кластера. В настоящее время он предоставляет несколько варианты размещения:

Руководства по программированию:

Документы API:

Руководства по развертыванию:

Прочие документы:

Внешние ресурсы:

.

Запуск Spark в Kubernetes - Spark 2.4.0 Документация

Spark может работать в кластерах, управляемых Kubernetes. Эта функция использует собственный Планировщик Kubernetes, добавленный в Spark.

Планировщик Kubernetes в настоящее время является экспериментальным. В будущих версиях могут быть поведенческие изменения конфигурации, образы контейнеров и точки входа.

  • Запускаемый дистрибутив Spark 2.3 или выше.
  • Работающий кластер Kubernetes версии> = 1.6 с доступом, настроенным с помощью kubectl. Если у вас еще нет работающего кластера Kubernetes, вы можете настроить тестовый кластер на своем локальном компьютере, используя миникубе.
    • Мы рекомендуем использовать последнюю версию minikube с включенным дополнением DNS.
    • Имейте в виду, что конфигурации minikube по умолчанию недостаточно для запуска приложений Spark. Мы рекомендуем 3 процессора и 4 г памяти, чтобы иметь возможность запускать простое приложение Spark с одного исполнитель.
  • У вас должны быть соответствующие разрешения для отображения, создания, редактирования и удаления стручки в вашем кластере. Вы можете убедиться, что можете перечислить эти ресурсы запустив kubectl auth can-i pods .
    • Учетным данным учетной записи службы, используемым модулями драйверов, должно быть разрешено создавать модули, службы и карты конфигурации.
  • В вашем кластере должен быть настроен Kubernetes DNS.

spark-submit можно напрямую использовать для отправки приложения Spark в кластер Kubernetes.Механизм подачи работает следующим образом:

  • Spark создает драйвер Spark, работающий в модуле Kubernetes.
  • Драйвер создает исполнителей, которые также работают в модулях Kubernetes, подключается к ним и выполняет код приложения.
  • Когда приложение завершает работу, модули-исполнители завершают работу и очищаются, но модуль драйверов сохраняется. регистрируется и остается в состоянии «завершено» в Kubernetes API до тех пор, пока в конечном итоге не будет собран или очищен вручную.

Обратите внимание, что в завершенном состоянии модуль драйвера не использует какие-либо вычислительные ресурсы или ресурсы памяти.

Планирование модулей драйверов и исполнителей осуществляется Kubernetes. Можно запланировать модули драйверов и исполнителей на подмножестве доступных узлов через селектор узлов используя для этого свойство конфигурации. Можно будет использовать более продвинутые Планирование подсказок, таких как привязка узлов и модулей, в будущей версии.

Образы Docker

Kubernetes требует, чтобы пользователи предоставляли образы, которые можно развертывать в контейнерах внутри модулей.Изображения созданы для работать в среде выполнения контейнера, которую поддерживает Kubernetes. Docker - это среда выполнения контейнера, которая часто используется с Kubernetes. Spark (начиная с версии 2.3) поставляется с Dockerfile, который можно использовать для этого. цели или настроены в соответствии с потребностями отдельного приложения. Его можно найти в kubernetes / dockerfiles / каталог.

Spark также поставляется со сценарием bin / docker-image-tool.sh , который можно использовать для создания и публикации образов Docker в использовать с бэкэндом Kubernetes.

Пример использования:

  $ ./bin/docker-image-tool.sh -r  -t сборка my-tag $ ./bin/docker-image-tool.sh -r  -t push my-tag  

Режим кластера

Для запуска Spark Pi в кластерном режиме

  $ bin / spark-submit \ --master k8s: // https: // :  \ --deploy-mode cluster \ --name искра-пи \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --conf spark.executeor.instances = 5 \ --conf spark.kubernetes.container.image =  \ локальный: ///path/to/examples.jar  

Мастер Spark, указанный либо путем передачи аргумента командной строки --master в spark-submit , либо путем установки spark.master в конфигурации приложения должен быть URL в формате k8s: // . Приставка к главная строка с k8s: // вызовет запуск приложения Spark в кластере Kubernetes с сервером API с вами связываются по адресу api_server_url .Если в URL-адресе не указан протокол HTTP, по умолчанию используется https . Например, установка мастера на k8s: //example.com: 443 эквивалентна установке на k8s: // https: //example.com: 443 , но подключиться без TLS к другому порту, мастер будет установлен на k8s: // http: //example.com: 8080 .

В режиме Kubernetes имя приложения Spark, заданное аргументом spark.app.name или аргументом --name для spark-submit по умолчанию используется для именования ресурсов Kubernetes, созданных как драйверы и исполнители.Итак, названия приложений должен состоять из буквенно-цифровых символов в нижнем регистре, и . и должен начинаться и заканчиваться буквенно-цифровым символом.

Если у вас настроен кластер Kubernetes, один из способов узнать URL-адрес apiserver - выполнить kubectl cluster-info .

  $ kubectl cluster-info Мастер Kubernetes работает по адресу http://127.0.0.1:6443  

В приведенном выше примере конкретный кластер Kubernetes можно использовать с spark-submit , указав - мастер k8s: // http: // 127.0.0.1: 6443 в качестве аргумента для spark-submit. Кроме того, также можно использовать прокси-сервер аутентификации, kubectl proxy для связи с Kubernetes API.

Локальный прокси-сервер может быть запущен:

  $ прокси kubectl  

Если локальный прокси-сервер работает на localhost: 8001, --master k8s: // http: //127.0.0.1: 8001 можно использовать в качестве аргумента для искра-представить. Наконец, обратите внимание, что в приведенном выше примере мы указываем банку с конкретным URI со схемой local: // .Этот URI является местоположением образца jar, который уже находится в образе Docker.

Режим клиента

Начиная с Spark 2.4.0, можно запускать приложения Spark в Kubernetes в клиентском режиме. Когда ваше приложение работает в клиентском режиме, драйвер может работать внутри модуля или на физическом хосте. При запуске приложения в клиентском режиме рекомендуется учитывать следующие факторы:

Сеть в режиме клиента

Исполнители

Spark должны иметь возможность подключаться к драйверу Spark через имя хоста и порт, который маршрутизируется из Spark. исполнители.Конкретная конфигурация сети, которая потребуется для работы Spark в клиентском режиме, зависит от настроить. Если вы запустите свой драйвер внутри модуля Kubernetes, вы можете использовать безголовый сервис, чтобы позволить вашему модуль драйверов должен быть маршрутизируемым от исполнителей по стабильному имени хоста. При развертывании вашей автономной службы убедитесь, что селектор меток службы будет соответствовать только модулю драйвера и никаким другим модулям; рекомендуется назначить свой драйвер pod достаточно уникальной метки и использовать эту метку в селекторе меток безголовой службы.Укажите драйвер имя хоста через spark.driver.host и порт вашего драйвера spark на spark.driver.port .

Сборка мусора модуля исполнителя в клиентском режиме

Если вы запускаете драйвер Spark в модуле, настоятельно рекомендуется установить spark.driver.pod.name в качестве имени этого модуля. Если это свойство установлено, планировщик Spark развернет модули-исполнители с OwnerReference, который, в свою очередь, Убедитесь, что после удаления модуля драйвера из кластера все модули-исполнители приложения также будут удалены.Драйвер будет искать модуль с заданным именем в пространстве имен, указанном в spark.kubernetes.namespace , и ссылка OwnerReference, указывающая на этот модуль, будет добавлена ​​в список OwnerReferences каждого модуля-исполнителя. Будьте осторожны, чтобы избежать установка OwnerReference на модуль, который на самом деле не является этим модулем драйвера, иначе исполнители могут быть прекращены преждевременно при удалении не того модуля.

Если ваше приложение не запущено внутри модуля или если spark.driver.pod.name не установлен, когда ваше приложение фактически выполняются в модуле, имейте в виду, что модули исполнителя могут не удаляться должным образом из кластера, когда приложение выходит.Планировщик Spark пытается удалить эти модули, но если сетевой запрос к серверу API не выполняется по любой причине эти модули останутся в кластере. Процессы-исполнители должны завершиться, если они не могут достичь драйвер, поэтому модули-исполнители не должны потреблять вычислительные ресурсы (ЦП и память) в кластере после вашего приложения выходы.

Параметры аутентификации

Используйте точный префикс spark.kubernetes.authenticate для параметров аутентификации Kubernetes в клиентском режиме.

Управление зависимостями

Если все зависимости вашего приложения размещены в удаленных местах, таких как HDFS или HTTP-серверы, они могут упоминаться по их соответствующим удаленным URI. Кроме того, зависимости приложений могут быть предварительно смонтированы в пользовательские образы Docker. Эти зависимости могут быть добавлены в путь к классам путем ссылки на них с помощью URI local: // и / или установки SPARK_EXTRA_CLASSPATH Переменная среды в ваших файлах Docker. Схема local: // также требуется при обращении к зависимости в специально созданных образах Docker в spark-submit .Обратите внимание, что при использовании зависимостей приложения из представления локальная файловая система клиента в настоящее время еще не поддерживается.

Секретное управление

Kubernetes Secrets можно использовать для предоставления учетных данных для Приложение Spark для доступа к защищенным службам. Чтобы смонтировать указанный пользователем секрет в контейнер драйвера, пользователи могут использовать свойство конфигурации формы spark.kubernetes.driver.secrets. [SecretName] = <путь монтирования> . Точно так же свойство конфигурации формы искры.kubernetes.executor.secrets. [SecretName] = <путь монтирования> можно использовать для монтирования указанный пользователем секрет в контейнеры исполнителя. Обратите внимание, что предполагается, что монтируемый секрет находится в том же пространство имен как у модулей драйвера и исполнителя. Например, чтобы установить секрет с именем spark-secret на путь / etc / secrets как в контейнере драйвера, так и в контейнере исполнителя, добавьте в команду spark-submit следующие параметры:

  --conf искра.kubernetes.driver.secrets.spark-secret = / и т.д. / секреты --conf spark.kubernetes.executor.secrets.spark-secret = / etc / secrets  

Чтобы использовать секрет через переменную среды, используйте следующие параметры команды spark-submit :

  --conf spark.kubernetes.driver.secretKeyRef.ENV_NAME = имя: ключ --conf spark.kubernetes.executor.secretKeyRef.ENV_NAME = имя: ключ  

Использование томов Kubernetes

Начиная с Spark 2.4.0, пользователи могут монтировать следующие типы томов Kubernetes в модули драйверов и исполнителей:

  • hostPath: монтирует файл или каталог из файловой системы хост-узла в под.
  • emptyDir: изначально пустой том, создаваемый, когда модуль назначается узлу.
  • persistentVolumeClaim: используется для монтирования PersistentVolume в модуль.

Чтобы смонтировать том любого из перечисленных выше типов в модуль драйвера, используйте следующее свойство конфигурации:

  --conf spark.kubernetes.driver.volumes. [VolumeType]. [VolumeName] .mount.path = <путь монтирования> --conf spark.kubernetes.driver.volumes. [VolumeType]. [VolumeName].mount.readOnly = <истина | ложь>  

В частности, VolumeType может принимать одно из следующих значений: hostPath , emptyDir и persistentVolumeClaim . Имя тома - это имя, которое вы хотите использовать для тома в поле томов в спецификации модуля.

У каждого поддерживаемого типа томов могут быть определенные параметры конфигурации, которые можно указать с помощью свойств конфигурации следующего вида:

  искра.kubernetes.driver.volumes. [VolumeType]. [VolumeName] .options. [OptionName] = <значение>  

Например, имя утверждения persistentVolumeClaim с именем тома checkpointpvc может быть указано с использованием следующего свойства:

  spark.kubernetes.driver.volumes.persistentVolumeClaim.checkpointpvc.options.claimName = контрольная точка-пвх-заявка  

В свойствах конфигурации для подключения томов к модулям исполнителей используется префикс spark.kubernetes.executor. вместо spark.kubernetes.driver. . Полный список доступных параметров для каждого поддерживаемого типа томов см. В разделе «Свойства Spark» ниже.

Самоанализ и отладка

Это различные способы, с помощью которых вы можете исследовать запущенное / завершенное приложение Spark, отслеживать ход выполнения и принять меры.

Доступ к журналам

Доступ к журналам

можно получить с помощью API Kubernetes и интерфейса командной строки kubectl .Когда приложение Spark запущено, возможно для потоковой передачи журналов из приложения, используя:

  $ kubectl -n = <пространство имен> журналы -f <имя-модуля-драйвера>  

К тем же журналам можно получить доступ через Панель управления Kubernetes, если она установлена ​​на кластер.

Доступ к пользовательскому интерфейсу драйвера

Пользовательский интерфейс, связанный с любым приложением, может быть доступен локально с помощью kubectl порт-вперед .

  $ kubectl port-forward <имя-модуля-драйвера> 4040: 4040  

Затем пользовательский интерфейс драйвера Spark будет доступен по адресу http: // localhost: 4040 .

Отладка

Может быть несколько видов сбоев. Если сервер API Kubernetes отклоняет запрос, сделанный с помощью spark-submit, или в соединении отказано по другой причине, логика отправки должна указывать на обнаруженную ошибку. Однако если есть являются ошибками во время работы приложения, часто лучший способ исследовать это через Kubernetes CLI.

Чтобы получить основную информацию о решениях по планированию, принятых для модуля драйвера, вы можете запустить:

  $ kubectl describe pod   

Если модуль обнаружил ошибку времени выполнения, состояние можно дополнительно проверить с помощью:

  $ журналы kubectl   

Статус и журналы отказавших модулей-исполнителей можно проверить аналогичным образом.Наконец, удаление модуля драйвера очистит всю искру приложение, включая всех исполнителей, связанную службу и т. д. Модуль драйверов можно рассматривать как представление Kubernetes приложение Spark.

Особенности Kubernetes

Пространства имен

В Kubernetes есть концепция пространств имен. Пространства имен - это способы разделения ресурсов кластера между несколькими пользователями (через квоту ресурсов). Spark на Kubernetes может использовать пространства имен для запуска приложений Spark. Это можно использовать через искру .kubernetes.namespace конфигурация.

Kubernetes позволяет использовать ResourceQuota для установки ограничений на ресурсы, количество объектов и т. д. в отдельных пространствах имен. Пространства имен и ResourceQuota могут использоваться в сочетании с администратор для управления совместным использованием и распределением ресурсов в кластере Kubernetes, в котором запущены приложения Spark.

RBAC

В кластерах Kubernetes с включенным RBAC пользователи могут настраивать Роли RBAC и учетные записи служб Kubernetes, используемые различными компонентами Spark в Kubernetes для доступа к Kubernetes. API-сервер.

Модуль драйвера Spark использует учетную запись службы Kubernetes для доступа к серверу API Kubernetes для создания и отслеживания исполнителя. стручки. Учетная запись службы, используемая модулем драйвера, должна иметь соответствующее разрешение, чтобы водитель мог выполнять это работает. В частности, как минимум, сервисному аккаунту должен быть предоставлен Роль или ClusterRole , которая позволяет водителю капсулы для создания контейнеров и сервисов. По умолчанию модулю драйвера автоматически назначается служебная учетная запись по умолчанию в пространство имен, указанное искрой .kubernetes.namespace , если при создании модуля не указана учетная запись службы.

В зависимости от версии и настроек развернутого Kubernetes эта учетная запись службы по умолчанию может иметь или не иметь роль который позволяет модулям драйверов создавать модули и службы в Kubernetes по умолчанию. Политики RBAC. Иногда пользователям может потребоваться указать настраиваемый сервисный аккаунт, которому назначена нужная роль. Spark в Kubernetes поддерживает указание настраиваемой учетной записи службы для может использоваться модулем драйвера через свойство конфигурации искра.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName = <имя учетной записи службы> . Например, сделать так, чтобы модуль драйвера используйте учетную запись службы spark , пользователь просто добавляет следующую опцию в команду spark-submit :

  --conf spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName = spark  

Для создания настраиваемой учетной записи службы пользователь может использовать команду kubectl create serviceaccount . Например, следующая команда создает учетную запись службы с именем spark :

  $ kubectl create serviceaccount spark  

Чтобы предоставить сервисному аккаунту роль или ClusterRole , требуется RoleBinding или ClusterRoleBinding .Создать RoleBinding или ClusterRoleBinding , пользователь может использовать kubectl create rolebinding (или clusterrolebinding для ClusterRoleBinding ) команду. Например, следующая команда создает edit ClusterRole в по умолчанию пространство имен и предоставляет его учетной записи службы Spark , созданной выше:

  $ kubectl create clusterrolebinding spark-role --clusterrole = edit --serviceaccount = default: spark --namespace = default  

Обратите внимание, что роль может использоваться только для предоставления доступа к ресурсам (например, модулям) в пределах одного пространства имен, тогда как ClusterRole можно использовать для предоставления доступа к ресурсам в области кластера (например, узлам), а также к ресурсам в пространстве имен (например, поды) во всех пространствах имен.Для Spark в Kubernetes, поскольку драйвер всегда создает модули-исполнители в в том же пространстве имен достаточно Role , хотя пользователи могут использовать вместо этого ClusterRole . Для получения дополнительной информации о Авторизация RBAC и настройка учетных записей служб Kubernetes для подов см. В Использование авторизации RBAC и Настройте учетные записи служб для модулей.

Работа будущего

Есть несколько функций Spark в Kubernetes, над которыми в настоящее время работают или планируется работа.Ожидается, что эти функции в конечном итоге войдут в будущие версии интеграции Spark-Kubernetes.

Некоторые из них включают:

  • Служба динамического распределения ресурсов и внешнего перемешивания
  • Управление зависимостями локальных файлов
  • Управление приложениями Spark
  • Очереди заданий и управление ресурсами

См. Страницу конфигурации для получения информации о конфигурациях Spark. Следующие конфигурации специфичен для Spark в Kubernetes.

Свойства искры
Имя свойства По умолчанию Значение
spark.kubernetes.namespace по умолчанию Пространство имен, которое будет использоваться для запуска модулей драйвера и исполнителя.
spark.kubernetes.container.image (нет) Образ контейнера для использования в приложении Spark.Обычно это форма example.com/repo/spark:v1.0.0 . Эта конфигурация является обязательной и должна предоставляться пользователем, если явно не указано иное. изображения предоставляются для каждого типа контейнера.
spark.kubernetes.driver.container.image (значение spark.kubernetes.container.image) Пользовательский образ контейнера для использования в драйвере.
искры. Кубернетес.Executionor.container.image (значение spark.kubernetes.container.image) Пользовательский образ контейнера для использования исполнителями.
spark.kubernetes.container.image.pullPolicy Если не присутствует Политика извлечения образов контейнера, используемая при извлечении образов в Kubernetes.
spark.kubernetes.container.image.pullSecrets Разделенный запятыми список секретов Kubernetes, используемых для получения изображений из частных реестров изображений.
spark.kubernetes.allocation.batch.size 5 Количество модулей, запускаемых одновременно в каждом раунде распределения модулей исполнителя.
spark.kubernetes.allocation.batch.delay Пора ждать между каждым раундом распределения модулей исполнителя. Указание значений менее 1 секунды может привести к чрезмерная загрузка ЦП на искровом драйвере.
spark.kubernetes.authenticate.submission.caCertFile (нет) Путь к файлу сертификата ЦС для подключения к серверу Kubernetes API через TLS при запуске драйвера. Этот файл должен находиться на диске отправившей машины. Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не предоставляйте схема). В клиентском режиме используйте вместо него spark.kubernetes.authenticate.caCertFile .
искра.kubernetes.authenticate.submission.clientKeyFile (нет) Путь к файлу клиентского ключа для аутентификации на сервере Kubernetes API при запуске драйвера. Этот файл должен находиться на диске отправившей машины. Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не предоставляйте схема). В клиентском режиме используйте вместо него spark.kubernetes.authenticate.clientKeyFile .
spark.kubernetes.authenticate.submission.clientCertFile (нет) Путь к файлу сертификата клиента для аутентификации на сервере Kubernetes API при запуске драйвера. Этот файл должен находиться на диске отправившей машины. Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не приведу схему). В клиентском режиме используйте вместо него spark.kubernetes.authenticate.clientCertFile .
spark.kubernetes.authenticate.submission.oauthToken (нет) Токен OAuth для использования при аутентификации на сервере API Kubernetes при запуске драйвера.Запись что, в отличие от других вариантов аутентификации, ожидается, что это будет точное строковое значение токена, который будет использоваться для аутентификация. В клиентском режиме используйте вместо него spark.kubernetes.authenticate.oauthToken .
spark.kubernetes.authenticate.submission.oauthTokenFile (нет) Путь к файлу токена OAuth, содержащему токен, который будет использоваться при аутентификации на сервере API Kubernetes при запуске драйвера.Этот файл должен находиться на диске отправившей машины. Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не приведу схему). В клиентском режиме используйте вместо него spark.kubernetes.authenticate.oauthTokenFile .
spark.kubernetes.authenticate.driver.caCertFile (нет) Путь к файлу сертификата ЦС для подключения к серверу Kubernetes API через TLS из модуля драйвера при запросе исполнители. Этот файл должен быть расположен на диске отправившей машины и будет загружен в модуль драйверов.Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не предоставляйте схему). В клиентском режиме используйте spark.kubernetes.authenticate.caCertFile вместо этого.
spark.kubernetes.authenticate.driver.clientKeyFile (нет) Путь к файлу клиентского ключа для аутентификации на сервере Kubernetes API из модуля драйвера при запросе исполнители. Этот файл должен находиться на диске отправившего компьютера и будет загружен в модуль драйверов как секрет Kubernetes.Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не предоставляйте схему). В клиентском режиме используйте вместо него spark.kubernetes.authenticate.clientKeyFile .
spark.kubernetes.authenticate.driver.clientCertFile (нет) Путь к файлу сертификата клиента для аутентификации на сервере Kubernetes API из модуля драйвера при запрашивающие исполнителей. Этот файл должен находиться на диске отправившей машины и будет загружен на модуль драйвера как секрет Kubernetes.Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не предоставляйте схему). В клиентском режиме используйте вместо него spark.kubernetes.authenticate.clientCertFile .
spark.kubernetes.authenticate.driver.oauthToken (нет) Токен OAuth для использования при аутентификации на сервере Kubernetes API из модуля драйвера, когда запрашивающие исполнителей. Обратите внимание, что в отличие от других параметров аутентификации, это должно быть точное строковое значение токен, который будет использоваться для аутентификации.Это значение токена загружается в модуль драйвера как секрет Kubernetes. В клиентском режиме используйте вместо него spark.kubernetes.authenticate.oauthToken .
spark.kubernetes.authenticate.driver.oauthTokenFile (нет) Путь к файлу токена OAuth, содержащему токен, который будет использоваться при аутентификации на сервере Kubernetes API из модуля драйвера, когда запрашивающие исполнителей. Обратите внимание, что в отличие от других параметров аутентификации, этот файл должен содержать точное строковое значение токен, который будет использоваться для аутентификации.Это значение токена загружается в модуль драйвера как секрет. В клиентском режиме используйте spark.kubernetes.authenticate.oauthTokenFile вместо этого.
spark.kubernetes.authenticate.driver.mounted.caCertFile (нет) Путь к файлу сертификата ЦС для подключения к серверу Kubernetes API через TLS из модуля драйвера при запросе исполнители. Этот путь должен быть доступен из модуля драйверов. Укажите это как путь, а не как URI (т.е.е. схему не приводим). В клиентском режиме используйте spark.kubernetes.authenticate.caCertFile вместо этого.
spark.kubernetes.authenticate.driver.mounted.clientKeyFile (нет) Путь к файлу клиентского ключа для аутентификации на сервере Kubernetes API из модуля драйвера при запросе исполнители. Этот путь должен быть доступен из модуля драйверов. Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не предоставляйте схему).В клиентском режиме используйте spark.kubernetes.authenticate.clientKeyFile вместо .
spark.kubernetes.authenticate.driver.mounted.clientCertFile (нет) Путь к файлу сертификата клиента для аутентификации на сервере Kubernetes API из модуля драйвера при запрашивающие исполнителей. Этот путь должен быть доступен из модуля драйверов. Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не предоставляйте схему).В клиентском режиме используйте spark.kubernetes.authenticate.clientCertFile вместо этого.
spark.kubernetes.authenticate.driver.mounted.oauthTokenFile (нет) Путь к файлу, содержащему токен OAuth, который будет использоваться при аутентификации на сервере Kubernetes API из модуля драйвера, когда запрашивающие исполнителей. Этот путь должен быть доступен из модуля драйверов. Обратите внимание, что в отличие от других параметров проверки подлинности, этот файл должен содержать точное строковое значение используемого токена. для аутентификации.В клиентском режиме используйте вместо него spark.kubernetes.authenticate.oauthTokenFile .
spark.kubernetes.authenticate.driver.serviceAccountName по умолчанию Учетная запись службы, которая используется при запуске модуля драйвера. Модуль драйвера использует эту учетную запись службы при запросе модули исполнителя с сервера API. Обратите внимание, что это нельзя указать вместе с файлом сертификата CA, файлом ключа клиента, файл сертификата клиента и / или токен OAuth.В клиентском режиме вместо этого используйте spark.kubernetes.authenticate.serviceAccountName .
spark.kubernetes.authenticate.caCertFile (нет) В клиентском режиме путь к файлу сертификата CA для подключения к серверу Kubernetes API через TLS, когда запрашивающие исполнителей. Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не предоставляйте схему).
spark.kubernetes.authenticate.clientKeyFile (нет) В клиентском режиме путь к файлу клиентского ключа для аутентификации на сервере Kubernetes API. при запросе исполнителей.Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не предоставляйте схему).
spark.kubernetes.authenticate.clientCertFile (нет) В клиентском режиме путь к файлу сертификата клиента для аутентификации на сервере Kubernetes API. при запросе исполнителей. Укажите это как путь, а не как URI (т.е. не предоставляйте схему).
spark.kubernetes.authenticate.oauthToken (нет) В клиентском режиме токен OAuth для использования при аутентификации на сервере API Kubernetes, когда запрашивающие исполнителей.Обратите внимание, что в отличие от других параметров аутентификации, это должно быть точное строковое значение токен, который будет использоваться для аутентификации.
spark.kubernetes.authenticate.oauthTokenFile (нет) В клиентском режиме путь к файлу, содержащему токен OAuth, который будет использоваться при аутентификации с помощью Kubernetes API. сервер при запросе исполнителей.
spark.kubernetes.driver.label. [LabelName] (нет) Добавьте этикетку, указанную LabelName , в модуль драйвера.Например, spark.kubernetes.driver.label.something = true . Обратите внимание, что Spark также добавляет свои собственные метки в модуль драйверов. для бухгалтерских целей.
spark.kubernetes.driver.annotation. [AnnotationName] (нет) Добавьте аннотацию, указанную AnnotationName , в модуль драйвера. Например, spark.kubernetes.driver.annotation.something = true .
искра.kubernetes.executor.label. [LabelName] (нет) Добавьте метку, указанную в LabelName , в модули исполнителя. Например, spark.kubernetes.executor.label.something = true . Обратите внимание, что Spark также добавляет свои собственные метки в модуль драйверов. для бухгалтерских целей.
spark.kubernetes.executor.annotation. [AnnotationName] (нет) Добавьте аннотацию, указанную в AnnotationName , в модули исполнителя.Например, spark.kubernetes.executor.annotation.something = true .
spark.kubernetes.driver.pod.name (нет) Имя модуля драйвера. В кластерном режиме, если он не установлен, имя модуля драйвера устанавливается на «spark.app.name». с суффиксом текущей метки времени, чтобы избежать конфликтов имен. В клиентском режиме, если ваше приложение запущено внутри модуля настоятельно рекомендуется установить это имя модуля, в котором работает ваш драйвер.Установка этого значение в клиентском режиме позволяет драйверу стать владельцем его модулей-исполнителей, что, в свою очередь, позволяет исполнителю поды, которые кластер собирает мусор.
spark.kubernetes.executor.lostCheck.maxAttempts 10 Сколько раз водитель пытается выяснить причину проигрыша конкретного исполнителя. Причина потери используется, чтобы определить, вызван ли сбой исполнителя фреймворком или ошибкой приложения. который, в свою очередь, определяет, будет ли исполнитель удален и заменен или переведен в состояние сбоя для отладки.
spark.kubernetes.submission.waitAppCompletion истина В кластерном режиме - следует ли ждать завершения работы приложения перед выходом из процесса запуска. Когда изменено на false, программа запуска работает в режиме «запустил и забыл» при запуске задания Spark.
spark.kubernetes.report.interval Интервал между отчетами о текущем состоянии задания Spark в кластерном режиме.
искр.кубернетес.драйвер.лимит. Ядер (нет) Укажите жесткое ограничение ЦП для модуля драйвера.
spark.kubernetes.executor.request.cores (нет) Укажите запрос процессора для каждого модуля исполнителя. Ценности соответствуют соглашению Kubernetes. Примеры значений включают 0,1, 500 м, 1,5, 5 и т. Д., При этом определение единиц ЦП задокументировано в единицах ЦП.Это отличается от spark.executor.cores : он используется только и имеет приоритет над spark.executor.cores для указания запроса процессора модуля исполнителя, если он установлен. Задача параллелизм, например, количество задач, которые исполнитель может запускать одновременно, не зависит от этого.
spark.kubernetes.executor.limit.cores (нет) Укажите жесткое ограничение ЦП для каждого модуля исполнителя, запущенного для приложения Spark.
spark.kubernetes.node.selector. [LabelKey] (нет) Добавляет к селектору узлов модуля драйвера и модуля исполнителя с ключом labelKey и значением как значение конфигурации. Например, установка spark.kubernetes.node.selector.identifier на myIdentifier приведет к тому, что модуль драйвера и исполнители будут иметь селектор узлов с ключом , идентификатором и значением myIdentifier .Можно добавить несколько ключей селектора узлов, задав несколько конфигураций с этим префиксом.
spark.kubernetes.driverEnv. [EnvironmentVariableName] (нет) Добавьте переменную среды, указанную в EnvironmentVariableName , в Драйвер процесса. Пользователь может указать несколько из них, чтобы установить несколько переменных среды.
spark.kubernetes.driver.secrets. [SecretName] (нет) Добавьте Kubernetes Secret с именем SecretName в модуль драйвера по пути, указанному в значении.Например, spark.kubernetes.driver.secrets.spark-secret = / etc / secrets .
spark.kubernetes.executor.secrets. [SecretName] (нет) Добавьте Kubernetes Secret с именем SecretName в модуль исполнителя по пути, указанному в значении. Например, spark.kubernetes.executor.secrets.spark-secret = / etc / secrets .
spark.kubernetes.driver.secretKeyRef.[EnvName] (нет) Добавьте в качестве переменной среды в контейнер драйвера с именем EnvName (с учетом регистра) значение, на которое ссылается ключ , ключ в данных указанного Kubernetes Secret. Например, spark.kubernetes.driver.secretKeyRef.ENV_VAR = spark-secret: ключ .
spark.kubernetes.executor.secretKeyRef. [EnvName] (нет) Добавьте в качестве переменной среды в контейнер исполнителя с именем EnvName (с учетом регистра) значение, на которое ссылается ключ , ключ в данных указанного Kubernetes Secret.Например, spark.kubernetes.executor.secrets.ENV_VAR = spark-secret: ключ .
spark.kubernetes.driver.volumes. [VolumeType]. [VolumeName] .mount.path (нет) Добавьте том Kubernetes с именем VolumeName типа VolumeType в модуль драйвера по пути, указанному в значении. Например, spark.kubernetes.driver.volumes.persistentVolumeClaim.checkpointpvc.mount.path = / checkpoint .
spark.kubernetes.driver.volumes. [VolumeType]. [VolumeName] .mount.readOnly (нет) Укажите, доступен ли смонтированный том только для чтения. Например, spark.kubernetes.driver.volumes.persistentVolumeClaim.checkpointpvc.mount.readOnly = false .
spark.kubernetes.driver.volumes. [VolumeType]. [VolumeName] .options. [OptionName] (нет) Настроить параметры тома Kubernetes, передаваемые Kubernetes с OptionName в качестве ключа с указанным значением, должны соответствовать формату параметров Kubernetes.Например, spark.kubernetes.driver.volumes.persistentVolumeClaim.checkpointpvc.options.claimName = spark-pvc-претензия .
spark.kubernetes.executor.volumes. [VolumeType]. [VolumeName] .mount.path (нет) Добавьте том Kubernetes с именем VolumeName типа VolumeType в модуль исполнителя по пути, указанному в значении. Например, spark.kubernetes.executor.volumes.persistentVolumeClaim.checkpointpvc.mount.path = / контрольная точка .
spark.kubernetes.executor.volumes. [VolumeType]. [VolumeName] .mount.readOnly ложный Укажите, доступен ли смонтированный том только для чтения. Например, spark.kubernetes.executor.volumes.persistentVolumeClaim.checkpointpvc.mount.readOnly = false .
spark.kubernetes.executor.volumes. [VolumeType]. [VolumeName] .options. [OptionName] (нет) Настройте параметры объема Kubernetes, передаваемые Kubernetes, с OptionName в качестве ключа с указанным значением.Например, spark.kubernetes.executor.volumes.persistentVolumeClaim.checkpointpvc.options.claimName = spark-pvc-претензия .
spark.kubernetes.memoryOverheadFactor 0,1 Это устанавливает коэффициент накладных расходов памяти, который будет выделять память для памяти, отличной от JVM, включая выделение памяти вне кучи, задачи, не связанные с JVM, и различные системные процессы. Для заданий на основе JVM это значение по умолчанию равно 0,10 и 0.40 для рабочих мест, не связанных с JVM. Это делается, поскольку для задач, не связанных с JVM, требуется больше пространства кучи, отличного от JVM, и такие задачи обычно завершаются с ошибкой «Превышен объем памяти». Это предваряет эту ошибку более высоким значением по умолчанию.
spark.kubernetes.pyspark.python Версия "2" Это устанавливает основную версию Python образа докера, используемого для запуска контейнеров драйвера и исполнителя. Может быть 2 или 3.
.

Смотрите также