spark集群架构官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html 集群架构 我们先看这张图 这张图把spark架构拆分成了两块内容: 1)spark应用程序:即左边的DriverProgram这块; 2)spark 集群:即右边的ClusterManager和另外两个Worker Node; 这样的结构,我们大概可以猜测一下spark是怎么工作的.首先我们会编写一个spark程序,然后启动spark集群,这个spark

Spark高可用集群搭建 node1    node2    node3   1.node1修改spark-env.sh,注释掉hadoop(就不用开启Hadoop集群了),添加如下语句 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.

实验版本:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 本次实验主要是想在已有的Hadoop集群上使用Spark,无需过多配置 1.下载&解压到一台使用spark的机器上即可 2.修改配置文件 vi ./conf/spark-env.sh export HADOOP_HOME=/share/apps/hadoop export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop 3.测试验证spark正常运行 ./bin/spark-submit --maste

06.部署Spark程序到集群上运行 6.1 修改程序代码 修改文件加载路径 在spark集群上执行程序时,如果加载文件需要确保路径是所有节点能否访问到的路径,因此通常是hdfs路径地址.所以需要修改代码中文件加载路径为hdfs路径: ... //指定hdfs路径 sc.textFile("hdfs://mycluster/user/centos/1.txt") ... ​ 修改master地址 SparkConf中需要指定master地址,如果是集群上运行,也可以不指定,运行时可以通

  Spark简介 官网地址:http://spark.apache.org/ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎. 从右侧最后一条新闻看,Spark也用于AI人工智能 spark是一个实现快速通用的集群计算平台.它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.它扩展了广泛使用的MapReduce计算 模型.高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理.spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算,及时依赖

kubernetes 集群添加node节点 注意,我们并不需要把新增的node ip加入到证书里重新生成!!! 下面我们以添加node03为例 一.添加集群里个节点的hostname并设置好对应主机名 [root@izj6c35dldj2al3fw5p1p5z ~]# cat /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost

spark 简介 建议先阅读我的博客 大数据基础架构 spark 一个通用的计算引擎,专门为大规模数据处理而设计,与 mapreduce 类似,不同的是,mapreduce 把中间结果 写入 hdfs,而 spark 直接写入 内存,这使得它能够实现实时计算. spark 由 scala 语言开发,他能够和 scala 完美结合,同时实现了 java.python.R 等接口. 搭建模式 spark 有 3 种搭建模式 local 模式:即单机模式,这种安装加压即可,具体安装方法穿插在 Stan

Spark概述 什么是Spark (官网:http://spark.apache.org) Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基

一.创建用户 # useradd spark # passwd spark 二.下载软件 JDK,Scala,SBT,Maven 版本信息如下: JDK jdk-7u79-linux-x64.gz Scala scala-2.10.5.tgz SBT sbt-0.13.7.zip Maven apache-maven-3.2.5-bin.tar.gz 注意:如果只是安装Spark环境,则只需JDK和Scala即可,SBT和Maven是为了后续的源码编译. 三.解压上述文件并进行环境变量配置 #

运行Spark服务,需要在每个节点上部署Spark. 可以先从主节点上将配置修改好,然后把Spark直接scp到其他目录. 关键配置 修改conf/spark-env.sh文件: export JAVA_HOME=/usr/java/latest export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.4.1/etc/hadoop/ export SPARK_MASTER_IP=master 以上是必要的几个配置,详细的配置说明,请参见官网的Document. 修改conf/s

1.部署环境 OS:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.4 (Santiago) Hadoop:Hadoop 2.4.1 Hive:0.11.0 JDK:1.7.0_60 Python:2.6.6(spark集群需要python2.6以上,否则无法在spark集群上运行py) Spark:0.9.1(最新版是1.1.0) Shark:0.9.1(目前最新的版本,但是只能够兼容到spark-0.9.1,见shark 0.9.1 release) Zo

写在前面一: 本文具体总结Spark分布式集群的安装步骤,帮助想要学习Spark的技术爱好者高速搭建Spark的学习研究环境. 写在前面二: 使用软件说明 约定,Spark相关软件存放文件夹:/usr/local/yujianxin/spark, Hadoop相关软件存放文件夹: /home/yujianxin/hadoop. Spark集群示意图 一.详细安装步骤 1.安装jdk 2.安装Hadoop集群,參考http://blog.csdn.net/aaronhadoop/article/d

一.环境准备 1. 机器: 3 台虚拟机 机器 角色  l-qta3.sp.beta.cn0 NameNode,ResourceManager,spark的master l-querydiff1.sp.beta.cn0 DataNode,NodeManager,Worker l-bgautotest2.sp.beta.cn0 DataNode,NodeManager,Worker 2. jdk版本 [xx@l-qta3.sp.beta.cn0 ~]$ java -versionjava vers

文中的所有操作都是在之前的文章spark集群的搭建基础上建立的,重复操作已经简写: 之前的配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 本篇文章还要添加master02和CloudDeskTop两个节点,并配置好运行环境: 一.流程: 1.在搭建高可用集群之前需要先配置高可用,首先在master01上: [hadoop@master01 ~]$ cd /software/spark-2.1.1/conf/ [hadoop@master01 conf]$ vi s

 测试 cmd     spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar   spark 2.0以后  就没有这个 jar.需要下载 ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://sparknode1:7077 ./lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10 ./bin/spark-shell --master spar

Kubernetes集群中移除Node在master节点上执行: kubectl drain swarm1 --delete-local-data --force --ignore-daemonsets kubectl delete node swarm1 在node2上执行: kubeadm reset 实例操作: [root@compass-control-master3]:~# kubectl get node NAME STATUS ROLES AGE VERSION kube-mast

1.首先添加hdfs的节点,将安装包上传到服务器,设置好环境变量.配置文件按之前spark集群搭建的那里进行修改. 设置完成后,要对新节点新型格式化: # hdfs  dfs  namenode  -format 生成公钥.私钥,配置免密登录: ssh-keygen   -t rsa 一直回车就好了,会在用户的家目录下生成.ssh目录,里面有公钥和私钥.需要处建一个新的文件叫authorized_keys,将自己的公钥和master服务器上的公钥都放到这个文件里面,并将自己的公钥copy到mas

在前面的Spark发展历程和基本概念中介绍了Spark的一些基本概念,熟悉了这些基本概念对于集群的搭建是很有必要的.我们可以了解到每个参数配置的作用是什么.这里将详细介绍Spark集群搭建以及xml参数配置.Spark的集群搭建分为分布式与伪分布式,分布式主要是与hadoop Yarn集群配合使用,伪分布式主要是单独使用作为测试. Spark完全分布式搭建 由于Hadoop和Spark集群占用的内存较高,这种完全分布式集群的搭建对于跑应用来说太吃力,如果有服务器可以尝试,这里采用虚拟机方式实验,

1.HDFS 修复 问题描述:其他部门在yarn平台上跑spark 程序错误的生成了海量的不到100K的小文件,导致namenode压力过大,其中一个namenode宕机后,没有及时发现 使得edits文件大量积累,在namenode1宕机后,namenode2 随后在凌晨1点也宕机. 原因分析:NameNode 内存设置太低,之前内存设置在1G,后调高namenode 堆内存,调高到18G.编写程序的人员不应该生成海量的小文件落地HDFS,大量的小文件不适合存储在HDFS上. 问题解决方案:提

简介 Spark是一个针对于大规模数据处理的统一分析引擎.其处理速度比MapReduce快很多.其特征有: 1.速度快 spark比mapreduce在内存中快100x,比mapreduce在磁盘中快10x spark比mapreduce快的主要2个原因: 1)spark的job中间结果数据可以保存在内存中,mapreduce的job中间结果数据只能够保存在磁盘.后面又有其他的job需要依赖于前面job的输出结果,对于spark来说,直接可以从内存获取得到, 大大减少磁盘io操作,对于mapre

最近学习Spark,因此想把相关内容记录下来,方便他人参考,也方便自己回忆吧 spark开发环境的介绍资料很多,大同小异,很多不能一次配置成功,我以自己的实际操作过程为准,详细记录下来. 1.基本运行环境 spark的运行需要java和scala的支持,因此首先需要配置java.scala运行环境,网上资料很多,也很简单 详细内容参见上一篇博客(http://blog.csdn.net/hit0803107/article/details/52794875) 我使用的是jdk1.8.0_91,s