1.官网下载 下载地址:https://github.com/alibaba/DataX DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台,实现包括 MySQL.Oracle.SqlServer.Postgre.HDFS.Hive.ADS.HBase.TableStore(OTS).MaxCompute(ODPS).DRDS 等各种异构数据源之间高效的数据同步功能. 支持的数据源:https://github.com/alibaba/DataX/wiki/DataX-all-dat

[摘要] Spark社区在2.3版本开始,已经可以很好的支持跑着Kubernetes上了.这样对于统一资源池,提高整体资源利用率,降低运维成本(特别是技术栈归一)有着非常大的帮助.这些趋势是一个大数据人不得不重视的信号,所以提前开始了解并考虑起来吧:-) 1      大数据邂逅云计算 相信玩Spark的你已经注意到最新的Spark版本已经支持不做任何修改可以直接跑在K8S上了,即以kubernetes容器集群作为Cluster Manager的实现.其实早在2017年底Spark 2.2版本开

一.下载示例代码: git clone https://github.com/melphi/spark-examples.git 从示例代码中可以看到 pox中引入了 Spark开发所需要的依赖. 二.把代码导入 IDE IDE应该会识别这是 Maven项目,在IDE中打包: 打包后,在项目根目录中,target文件夹内会生成文件 first-example-1.0-SNAPSHOT.jar 运行该程序 命令为: bin/spark-submit --class org.sparkexample

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1..0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala- (必须写) export HADOOP_H

不多说,直接上干货! 问题详情 电脑8G,目前搭建3节点的spark集群,采用YARN模式. master分配2G,slave1分配1G,slave2分配1G.(在安装虚拟机时) export SPARK_WORKER_MERMORY=1g  (在spark-env.sh) export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60 (必须写) export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.5 (必须写) export H

./bin/spark-shell --master yarn 2019-07-01 12:20:13 WARN NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use

写在前面: 1.我们使用的是Hadoop2.2.0,Spark 1.0. 2.这里使用的样例是经典的求pai程序来演示这个开发过程. 3.我们暂时使用java程序来开发,按照需要后面改用scala来开发. 4.我们使用的IDE是IntelliJ IDEA,采用maven来做项目管理. 一.项目创建 1.1 运行IDE,通过下面命令 ~/idea-IC-133.696/idea.sh 1.2 创建一个maven项目. 1.2 新建的项目添加库文件. 1) scala中lib的安装路径,如我们的路径

1.测试或实验性质的本地运行模式(单机) 该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上是否有问题. 其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core.如果不指定N,则默认是1个线程(该线程有1个core). 如果是local[*],则代表 Run Spark locally with as many worker threads as logical cores on your machine.(在本地运行Spark,在

当spark跑在yarn上时 单个executor执行时,数据量过大时会导致executor的memory不足而使得rdd  最后lost,最终导致任务执行失败 其中会抛出如图异常信息 如图中异常所示 对应解决方法可以加上对应的参数调优(这个配置可以在总的处理数据量在几百TB或者1~3PB级别的数据处理时解决executor-memory不足问题) --num-executors=512 --executor-cores=8 --executor-memory=32g --driver-memo

一.第一部分 1.spark2.1与hadoop2.7.3集成,spark on yarn模式下,需要对hadoop的配置文件yarn-site.xml增加内容,如下: <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log.server.url&l

一.第一部分 1.spark2.1与hadoop2.7.3集成,spark on yarn模式下,需要对hadoop的配置文件yarn-site.xml增加内容,如下: <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log.server.url&l

说白了 Spark on YARN模式的安装,它是非常的简单,只需要下载编译好Spark安装包,在一台带有Hadoop YARN客户端的的机器上运行即可.  Spark on YARN简介与运行wordcount(master.slave1和slave2)(博主推荐) Spark on YARN分为两种: YARN cluster(YARN standalone,0.9版本以前)和 YARN client.    如果需要返回数据到client就用YARN client模式. 如果数据存储到hd

现在越来越多的场景,都是Spark跑在Hadoop集群中,所以为了做到资源能够均衡调度,会使用YARN来做为Spark的Cluster Manager,来为Spark的应用程序分配资源. 在执行Spark应用程序前,要启动Hadoop的各种服务.由于已经有了资源管理器,所以不需要启动Spark的Master.Worker守护进程.相关配置的修改,请自行研究. 使用如下命令执行应用程序 提交应用程序后,各节点会启动相关的JVM进程,如下: 在Resource Manager节点上提交应用程序,会生

为什么要提出这个问题? spark跑YARN模式或Client模式提交任务不成功(application state: ACCEPTED) 然后执行 [spark@master spark--bin-hadoop2.]$ su root Password: [root@master spark--bin-hadoop2.]# echo > /proc/sys/vm/drop_caches [root@master spark--bin-hadoop2.]# echo > /proc/sys/v

Spark在偷换概念,Hadoop跑硬盘,Spark跑内存,地球人都知道,内存的速度可是远超硬盘一个量级,超过100倍又有什么奇怪的.如果要比,咱们都拿硬盘来跑跑看!

之前记录Yarn:Hadoop2.0之YARN组件,这次使用Docker搭建Spark On  Yarn 一.各运行模式 1.单机模式 该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上没有问题.其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core.如果不指定N,则默认是1个线程(该线程拥有1个core) 指令实例: 1)spark-shell --master local 2)spark-shell --master local

王振华,趣头条大数据总监,趣头条大数据负责人 曹佳清,趣头条大数据离线团队高级研发工程师,曾就职于饿了么大数据INF团队负责存储层和计算层组件研发,目前负责趣头条大数据计算层组件Spark的建设 范振,花名辰繁,阿里云计算平台EMR高级技术专家,目前主要关注开源大数据技术以及云原生技术. 1. 业务场景与现状 趣头条是一家依赖大数据的科技公司,在2018-2019年经历了业务的高速发展,主App和其他创新App的日活增加了10倍以上,相应的大数据系统也从最初的100台机器增加到了1000台以上规

点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler 精彩回顾 近期,初灵科技的大数据开发工程师钟霈合在社区活动的线上 Meetup 上中,给大家分享了<基于 Apache DolphinScheduler 对千亿级数据的应用实践>主题演讲. 我们对于千亿级数据量的数据同步需求,进行分析和选型后,初灵科技最终决定使用DolphinScheduler进行任务调度,同时需要周期性调度 DataX.SparkSQL

Ubuntn16.04.3安装Hadoop3.0+scale2.12+spark2.2 对比参照此博文.bovenson 前言:因为安装的Hadoop.Scale是基于JAVA的应用程序,所以必须先安装JDK.Spark是利用scale语言搭建,因此安装完jdk还需要安装scale才能让spark跑起来. 一.安装JDK 下载jdk,点击下载: 因为接下来安装的Hadoop版本是3.0所以这里安装1.8JDK 用户权限限制我们可以切换到root账户执行以下操作 l  新建一个文件夹存放jvm相关

应届生小祖参加了个需求分析会回来后跟我说被产品怼了一句: "不就是写SQL吗,要那么久吗" 我去,欺负我小弟,这我肯定不能忍呀,于是我写了一篇文章发在了公司的wiki 贴出来给大家看看,省略了一些敏感的内容.当然内部版言辞也会温和一点,嘻嘻 在哪里写SQL? 这个问题高级点的问法是用哪种SQL引擎? SparkSQL.Hive.Phoenix.Drill.Impala.Presto.Druid.Kylin (这里的SQL引擎是广义的,大家不必钻牛角尖) 我用一句话概括下这几个东西,先不

上周我们这个10人的小团队开发的推荐拉新系统, 日拉新人数已接近4万人.过去几个月这个系统从无到有, 拉新从日增几千稳步增长到日增几万, 同事们几个月来,每天工作13个小时以上,洗澡时间都没有, 有时就住在公司, 回家怕吵到家人,只能睡客厅地板, 周日也不能保证休息. 大家的全力投入,不懈努力才能有这个结果. 非常感慨团队产生的的化学反应, 和惊人的生产效率. 产品稳定后,最近全面转入大数据分析, 和机器学习阶段, 开始做真正的增长黑客实践. spark, R, scala都是刚刚开始深入地学习