一.CPU配置: ApplicationMaster 虚拟 CPU内核 yarn.app.mapreduce.am.resource.cpu-vcores ApplicationMaster占用的cpu内核数(Gateway--资源管理 ) //一般设置1个核,如果想启动时候快一点可以多设置核数,但它不管资源分配,所以只要保证任务执行过程中不挂就可以了 容器虚拟 CPU内核 yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores //单 个NodeManager 最大能分配的c

在cdh 上安装spark on yarn 还是比较简单的,不需要独立安装什么模块或者组件. 安装服务 选择on yarn 模式:上面 Spark 在spark 服务中添加 在yarn 服务中添加 getWay 后重新 启动服务端 用hdfs 用户进入 spark bin 目录 cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/bin 执行 ./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --maste

文章发自http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4167363.html 转发请注明 注意:基于CDH进行Spark开发时,使用高版本的apache原生包即可:不需要使用CDH中的spark开发包,不然会死都不知道死的.另外,其它生态项目也如此. 补充一下: 说错了, 在IDEA开发的时候用原生包,实际往生产环境部署时默认就使用CDH的包了.

目录 为什么要重新编译? 步骤 一.下载Spark的源码 二.准备linux环境,安装必须软件 三.解压spark源码,修改配置,准备编译 四.开始编译 为什么要重新编译? 由于我们所有的环境统一使用CDH的软件版本,并且对应的CDH版本是5.14.0这个版本,所以我们也直接下载使用对应的spark5.14.0版本即可.但是由于spark对应的5.14.0的CDH版本的软件spark的版本还停留在spark1.x,并且CDH版本的spark不支持sparkSQL的功能(sparkSQL模块被阉割

一.spark的命令行模式 1.第一种进入方式:执行 pyspark进入,执行exit()退出 注意报错信息:java.lang.IllegalArgumentException: Required executor memory (1024+384 MB) is above the (最大阈值)max threshold (1024 MB) of this cluster! 表示 执行器的内存(1024+384 MB) 大于最大阈值(1024 MB) Please check the valu

目前CDH支持的spark版本都是1.x, 如果想要使用spark 2x的版本, 只能编译spark源码生成支持CDH的版本. 一.准备工作 找一台Linux主机, 由于spark源码编译会下载很多的第三方类库包, 因此需要主机能够联网. 1.安装Java, 配置环境变量, 版本为JDK1.7或者以上 下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/java-archive-downloads-javase7-521261

Apache Kyuubi(Incubating)(下文简称Kyuubi)是⼀个构建在Spark SQL之上的企业级JDBC网关,兼容HiveServer2通信协议,提供高可用.多租户能力.Kyuubi 具有可扩展的架构设计,社区正在努力使其能够支持更多通信协议(如 RESTful. MySQL)和计算引擎(如Flink). Kyuubi的愿景是让大数据平民化.一个的典型使用场景是替换HiveServer2,帮助企业把HiveQL迁移到Spark SQL,轻松获得10~100倍性能提升(具体提升

目录 前言 若干坑 总结 一.前言        近期干了一件事情,将geotrellis程序移植到CDH中(关于CDH,可以参考安装ClouderaManager以及使用ClouderaManager安装分布式集群的若干细节),本以为这是件很简单的事情,没想到跟安装CDH一样却碰到了许多的坑,很多事情真的就是这样,我们不去亲自实践觉得都是简单的,当我们真正甩开膀子去干的时候却发现会遇到各种各样的问题,但是当我们将这些一个个解决的时候,你收获的将不仅是美好的结果,更是很多通过学习无法得到的东西,

在spark安装之前,应该已经安装了hadoop原生版或者cdh,因为spark基本要基于hdfs来进行计算. 1. 下载 spark:  http://mirrors.cnnic.cn/apache//spark/spark-1.4.1/spark-1.4.1-bin-hadoop2.3.tgz scala:   http://downloads.typesafe.com/scala/2.10.5/scala-2.10.5.tgz?_ga=1.171364775.609435662.14416

一.概述 根据<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书,结合最新的spark源代码master分支进行源码阅读,对新版本的代码加上自己的一些理解,如有错误,希望指出. 1.块管理器BlockManager的实现 块管理器是Spark存储体系的核心组件,Driver Application和Executor都会创建BlockManager,源代码位置在core/org.apache.spark.storage,部分代码如下. private[spark] val externalShuff

1.resilient distributed dataset (RDD) The core programming abstraction in Spark, consisting of a fault-tolerant collection of elements that can be operated on in parallel. 2.partition A subset of the elements in an RDD. Partitions define the unit of

调试资源分配   Spark 的用户邮件邮件列表中经常会出现 "我有一个500个节点的集群,为什么但是我的应用一次只有两个 task 在执行",鉴于 Spark 控制资源使用的参数的数量,这些问题不应该出现.但是在本章中,你将学会压榨出你集群的每一分资源.推荐的配置将根据不同的集群管理系统(YARN.Mesos.Spark Standalone)而有所不同,我们将主要集中在YARN 上,因为这个Cloudera 推荐的方式.Spark(以及YARN) 需要关心的两项主要的资源是 CPU

当你开始编写 Apache Spark 代码或者浏览公开的 API 的时候,你会遇到各种各样术语,比如transformation,action,RDD(resilient distributed dataset) 等等. 了解到这些是编写 Spark 代码的基础. 同样,当你任务开始失败或者你需要透过web界面去了解自己的应用为何如此费时的时候,你需要去了解一些新的名词: job, stage, task.对于这些新术语的理解有助于编写良好 Spark 代码.这里的良好主要指更快的 Spark

Spark参数详解 (Spark1.6) 参考文档:Spark官网 在Spark的web UI在"Environment"选项卡中列出Spark属性.这是一个很有用的地方,可以检查以确保属性设置正确.注意,只有通过spark-defaults.conf, SparkConf, 或者 command line配置过的属性才会出现 .对于所有其他配置属性,控制内部设置的大多数属性具有合理的默认值,在没有额外配置的额情况下,可以假定使用默认值. 应用级别的参数 参数名称 默认值 释义 注释

即将上线的Spark服务器面临的一系列填坑笔记 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 把kafka和flume倒腾玩了,以为可以轻松一段时间了,没想到使用CDH部署的spark也出现一些列的问题,真让人脑仁疼啊,硬着头皮一个一个的去填坑.......... 一.因配置文件不同,导致无权限访问hdfs目录. 报错信息如下: 18/10/19 00:36:23 ERROR spark.SparkContext: Error initializing SparkContex

本章内容: 1.功能描述 本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情,用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类,足以说明SparkContext的重要性:这里先摘抄SparkContext源码注释来简单介绍介绍SparkContext,注释的第一句话就是说SparkContext为Spark的主要入口点,简明扼要,如把Spark集群当作服务端那Spark Driver就是客户端,SparkContext则是客户端的核心:如注释所说

一.安装依赖软件Scala(所有节点) 1.下载Scala:http://www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.10.4.tgz 2.解压: [root@Hadoop-NN-01 ~]# tar -xzvf scala-2.10.4.tgz -C /usr/local/ 3.配置scala环境变量 [root@Hadoop-NN-01 ~]# vim /etc/profile export SCALA_HOME=/usr/local/scala exp

参考http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html Spark提供三个位置来配置系统: Spark属性控制大多数应用程序参数,可以使用SparkConf对象或通过Java系统属性进行设置. 可以使用环境变量通过conf/spark-env.sh每个节点上的脚本来设置每台机器的设置,例如IP地址. 日志记录可以通过配置log4j.properties. Spark属性控制大多数应用程序设置,并为每个应用程序单独配置.这些属性可以直接在一

spark streaming从指定offset处消费Kafka数据 -- : 770人阅读 评论() 收藏 举报 分类: spark() 原文地址:http://blog.csdn.net/high2011/article/details/53706446 首先很感谢原文作者,看到这篇文章我少走了很多弯路,转载此文章是为了保留一份供复习用,请大家支持原作者,移步到上面的连接去看,谢谢 一.情景:当Spark streaming程序意外退出时,数据仍然再往Kafka中推送,然而由于Kafka默认

前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz +hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐)  Spark运行模式概述 Spark On YARN模式 这是一种很有前景的部署模式.但限于YARN自身的发展,目前仅支持粗粒度模式(Coarse-grained Mode).这是由于YARN上的Container资源是不可以动态伸缩的,一旦Container启动之后,可使用的资源不能再发生

使用spark引擎查询hive有以下几种方式:1>使用spark-sql(spark sql cli)2>使用spark-thrift提交查询sql3>使用hive on spark(即hive本身设置执行引擎为spark)针对第一种情况:1>ambari 已经支持,不需要特殊配置:2>cdh不支持spark sql cli,原因是cdh自带的spark,spark-sql和spark-R是阉割版本的,如果需要使用spark sql cli,需要下载原生的编译好的spark包