本地执行 1:local环境 LocalEnvironment是Flink程序本地执行的句柄.用它在本地JVM中运行程序 - 独立运行或嵌入其他程序中. 本地环境通过该方法实例化ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment().默认情况下,它将使用尽可能多的本地线程执行,因为您的机器具有CPU核心(硬件上下文).您也可以指定所需的并行性.本地环境可以配置为使用enableLogging()/ 登录到控制台disableLogging(). 在大多数情况下

在本地调试,提交到集群上运行. 在本地程序中的Configuration中添加如下配置: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.136.128:9000"); System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop"); conf.set("mapredu

包括:    Eclipse的下载 Eclipse的安装 Eclipse的使用 本地模式或集群模式 Scala IDE for Eclipse的下载.安装和WordCount的初步使用(本地模式和集群模式) IntelliJ IDEA的下载.安装和WordCount的初步使用(本地模式和集群模式) 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经常用的是如下. Eclipse *版本 Eclipse *下载 现在啊,在业界,用java语言,开发是霸主地位. 比如,一个高级的高

文章概览: 1.前言 2.Eclipse查看远程hadoop集群文件 3.Eclipse提交远程hadoop集群任务 4.小结   1 前言 Hadoop高可用品台搭建完备后,参见<Hadoop高可用平台搭建>,下一步是在集群上跑任务,本文主要讲述Eclipse远程提交hadoop集群任务. 2 Eclipse查看远程hadoop集群文件 2.1 编译hadoop eclipse 插件 Hadoop集群文件查看可以通过webUI或hadoop Cmd,为了在Eclipse上方便增删改查集群文件

Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

storm本地运行和集群运行是存在区别的: 本地可以读取本地文件系统及java项目中的文件,但是提交集群后就不能读取了,storm只是将topology提交到了集群,所以只能在main方法中将需要读取的配置在提交topology之前读出来,然后再解析,而不是在spout和bolt中读取配置文件: 同理,外部jar包也不会提交到集群,会有ClassNotFound异常,解决办法是将依赖包全部放进集群storm目录的extlib目录下. 我用的打包方式:export->JAR file -> Ex

包括: IntelliJ IDEA的下载  IntelliJ IDEA的安装 IntelliJ IDEA中的scala插件安装 用SBT方式来创建工程 或 选择Scala方式来创建工程 本地模式或集群模式 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经常用的是如下. Eclipse *版本 Eclipse *下载 而我们知道,对于spark的scala开发啊,有为其专门设计的eclipse,Scala IDE for Eclipse Scala IDE for Eclips

包括: Scala IDE for Eclipse的下载  Scala IDE for Eclipse的安装 本地模式或集群模式 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经常用的是如下. Eclipse *版本 Eclipse *下载 而我们知道,对于spark的scala开发啊,有为其专门设计的eclipse,Scala IDE for Eclipse 1.Scala IDE for Eclipse的下载 http://scala-ide.org/ 2.Scala I

本篇内容是自学自记,现在我还不知道Service Fabric究竟是怎么个入门法,反正按照入门教程先进行本地Service Fabric集群的安装,万里路始于足下,要学习总得先把环境装好了才能开始学习是不? 首先是先决条件,具体可见 https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/service-fabric/service-fabric-quickstart-dotnet#prerequisites,按照条件将所有必需的SDK安装完毕后,我们可以在windows菜

不多说,直接上干货! IntelliJ IDEA号称当前Java开发效率最高的IDE工具.IntelliJ IDEA有两个版本:社区版(Community)和旗舰版(Ultimate).社区版时免费的.开源的,但功能较少,旗舰版提供了较多的功能,是收费的,可以试用30天. 强烈推荐,新手刚入门,可以去用社区版,但是,立马还是用旗舰版,我可是走了弯路,当然,体会到其中的棘手还是很不错! IDEA Community(社区版)再谈之无奈之下还是去安装社区版 IntelliJ IDEA(Communi

使用的ide是eclipse package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object WordCount { def main(args: Array[String]) { if (args.length < 1) {

不多说,直接上干货! 对于初学者来说,建议你先玩玩这个免费的社区版,但是,一段时间,还是去玩专业版吧,这个很简单哈,学聪明点,去搞到途径激活!可以看我的博客. 包括: IntelliJ IDEA(Community)的下载  IntelliJ IDEA(Community)的安装 IntelliJ IDEA(Community)中的scala插件安装 用SBT方式来创建工程 或 选择Scala方式来创建工程 本地模式或集群模式 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经

一.概述 在某些极端情况下,某些 NiFi 节点信息会由于用户强行 disconnect from cluster ,而出现 local flow 与 cluster 的 flow 不同步的问题. 此后,该问题节点再也无法正常同 cluster 建立连接,并且频繁报错:Failed to connect node to cluster because local flow is different than cluster flow. 二.问题解决 关于此问题,一个邮箱列表对此话题做了较为清晰的

一,复制和删除hdfs中的文件 import org.apache.hadoop.fs.{FileSystem, Path} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} /** * Created by Administrator on 2017/7/14. */ object test { def main(args: Array[String]): Unit

yarn -jar xx.jar 此时包会提交到集群上运行 也可以把jar包放到hbase 的lib下面用hbase jar 方式调用

开发环境: windows10+伪分布式(虚拟机组成的集群)+IDEA(不需要装插件) 介绍: 本地开发,本地debug,不需要启动集群,不需要在集群启动hdfs yarn 需要准备什么: 1/配置win10的环境,path设置为hadoop/bin目录 2/将hadoop在win10系统下编译,替换hadoop/bin,hadoop/lib目录为对应的win10编译版本 本地运行详细步骤: 1/在run configurations里设置program arguments,即设置main方法的

  简要说明: 使用RKE工具在192.168.3.161机器上,创建包含两个节点的Kubernetes集群,(192.168.3.162和192.168.3.163).RKE会自动在/home/用户 目录下创建kube_config_cluster.yml配置文件. 在另一台服务器上(192.168.3.160),运行Rancher server 2.0容器.运行后,使用https://192.168.3.160 地址访问Rancher Server 2.0预览版.(注意:不再是之前的8080

在eclipse下搭建hadoop后,测试wordcount程序,右击 Run on hadoop 程序跑成功后,发现“INFO - Job job_local401325246_0001 completed successfully”,程序总是在本地跑,在http://master:8088 控制台也查看不到任务. 解决办法如下: 1,将usr/local/hadoop/etc/hadoop目录下的四个配置文件拷贝到项目的src目录下 core-site.xml hdfs-site.xml y

需求 在本地搭建es+kibana+elasticsearch-head 搭建环境 mac本地,使用docker+docker-compose 方式搭建 设置docker 内存8G 搭建es和es+head # es 使用官方镜像7.5.1 # es-head 已经有人构建好镜像 version: '2.2' services: es01: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-size:7.5.1 container_name

MapReduce任务有三种运行方式: 1.windows(linux)本地调试运行,需要本地hadoop环境支持 2.本地编译成jar包,手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行. 3.本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行,实际上这种方式就是第二种方式的变种. 本例说的就是第三种方式 1)核心的部分就是Confirguration的配置 2)本地需要编译成jar包 3)运行参数在本地配置,包括输入输出参数4)出现windows下的环境配置问题,参照h