Spark执行模式 Spark 有非常多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则执行在集群中,眼下能非常好的执行在 Yarn和 Mesos 中.当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式,对于大多数情况 Standalone 模式就足够了,假设企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境.也是非常方便部署的. local(本地模式):经常使用于本地开发測试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; standalone(集群模式):典型的

上节中简单的介绍了Spark的一些概念还有Spark生态圈的一些情况,这里主要是介绍Spark运行模式与Spark Standalone模式的部署: Spark运行模式 在Spark中存在着多种运行模式,可使用本地模式运行.可使用伪分布式模式运行.使用分布式模式也存在多种模式如:Spark Mesos模式.Spark YARN模式: Spark Mesos模式:官方推荐模式,通用集群管理,有两种调度模式:粗粒度模式(Coarse-grained Mode)与细粒度模式(Fine-grained

本文介绍如何编译 spark 的源码,并且用 standalone 的方式在单机上部署 spark. 步骤如下: 1. 下载 spark 并且解压 本文选择 spark 的最新版本 2.2.0 (2017/07/01 发布)下载源码和解压的命令如下: SPARK_VERSION= wget https://github.com/apache/spark/archive/v${SPARK_VERSION}.tar.gz -O spark-${SPARK_VERSION}.tar.gz tar -z

centos7安装spark(伪分布式) spark是由scala语言开发的,首先需要安装scala. Scala安装 下载scala-2.11.8,(与spark版本要对应) 命令:wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.8/scala-2.11.8.tgz 解压到文件夹并配置环境变量 vim /etc/profile #scala export SCALA_HOME=/home/zck/software/scala export PAT

主要包括以下三部分,本文为第三部分: 一. Scala环境准备 查看二. Hadoop集群(伪分布模式)安装 查看三. Spark集群(standalone模式)安装 Spark集群(standalone模式)安装 若使用spark对本地文件进行测试学习,可以不用安装上面的hadoop环境,若要结合hdfs使用spark,则可以参考上面的步骤搭建hadoop. 1. 下载安装包并解压(如:~/tools/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7): 2. 启动服务 a.启动master

Spark 集群相关 table td{ width: 15% } 来源于官方, 可以理解为是官方译文, 外加一点自己的理解. 版本是2.4.4 本篇文章涉及到: 集群概述 master, worker, driver, executor的理解 打包提交,发布 Spark application standalone模式 SparkCluster 启动 及相关配置 资源, executor分配 开放网络端口 高可用(Zookeeper) 名词解释 Term(术语) Meaning(含义) App

1.准备工作 下载一些用到的命令 yum install -y vim yum install -y lrzsz yum install net-tools 目录约定 /opt #工作目录 /opt/install #安装包 /opt/softwar #软件包 /opt/other #其它 /opt/test #测试 cd /opt mkdir install software other test #新建目录 JDK安装 cd /opt/install #进入安装包目录 ​ rz jdk-8u

Configuration    spark-env.sh        HADOOP_CONF_DIR=/opt/data02/hadoop-2.6.0-cdh5.4.0/etc/hadoop        JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67        SCALA_HOME=/opt/modules/scala-2.10.4        ####################################################### #主节

1.什么是单机部署 一台服务器上面部署一个单机版本的zookeeper服务,用于提供服务. 2.什么是集群部署? 集群部署就是多台服务器上面各部署单独的一个zookeeper服务,然后组建一个集群 3.什么是伪集群部署? 伪集群部署就是一台服务器上面部署多个zookeeper服务,组件的一个集群 具体采用单机,集群还是伪集群,看自己需求 单机版本部署: 1.使用root用户创建安装用户,如果已经有安装用户可以忽略. useradd zookeeper  //创建zookeeper用户 passw

一,在官网下载对应的版本http://spark.apache.org/downloads.html 二在linux中解压下来的spark包   三:配置环境变量     (1)在/etc/profile文件添加如下 export SPARK_HOME=/usr/local/development/spark-2.0-hadoop2.6 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$HIV

一.JDK的安装 JDK使用root用户安装 1.1 上传安装包并解压 [root@hadoop1 soft]# tar -zxvf jdk-8u73-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/ 1.2 配置环境变量 [root@hadoop1 soft]# vi /etc/profile #JAVA export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1..0_73 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_

JDK的安装 JDK使用root用户安装 上传安装包并解压 [root@hadoop1 soft]# tar -zxvf jdk-8u73-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/ 配置环境变量 [root@hadoop1 soft]# vi /etc/profile #JAVA export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_73 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/

不依赖hadoop 百度分享安装包地址:http://pan.baidu.com/s/1dD4BcGT 点击打开链接 解压 并重命名: 进入spark100目录: 修改配置: Cd conf 配置单击节点,故只需要写本机的hostname就可以了. 重命名Spark-env.sh.template 为 spark-env.sh 增加配置项: export SPARK_MASTER_IP=icity1 export SPARK_MASTER_PORT=7077 export SPARK_WORKE

在opt目录创建install software test other四个目录 /opt/installed #安装包/opt/software #软件包/opt/other #其他/opt/test #测试 1.上传hadoop yum install lrzsz //安装lrzsz用于上传 cd install //进入Install文件夹 输入rz 找到本地下载好的hadoop压缩包 点击hadoop-2.7.7.tar.gz上传 因hadoop使用java编写,所以需要jdk rz jd

本文借鉴http://www.cnblogs.com/gossip/p/5977489.html,在此基础上进行了完善,使之成为一个完整版的伪分布式部署说明,在此记录一下! 一.本文目的         介绍如何在同一台虚拟机上搭建高可用的Activemq服务,集群数量包含3个Activemq,当Activemq可用数>=2时,整个集群可用.         本文Activemq的集群数量为3个,分别命名为mq1,mq2,mq3   二.概念介绍 1.伪集群       集群搭建在同一台虚拟机上

standalone hdfs:namenode是主节点进程,datanode是从节点进程 yarn:resourcemanager是主节点进程,nodemanager是从节点进程 hdfs和yarn是hadoop里面的节点进程信息 在spark里面有 master:主节点进程 worker:从节点进程 使用standalone模式: 将$SPARK_HOME/conf/目录下的slaves.template修改为slaves后添加主机名,如果有5个台机器就应该进行如下slaves的配置hado

环境信息 操作系统:macOS Mojave 10.14.6 JDK:1.8.0_211 (安装位置:/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home) hadoop:3.2.1 开通ssh 在"系统偏好设置"->"共享",设置如下: 免密码登录 执行以下命令创建秘钥: ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa 一路next,最终会在~/.s

1.单机(非分布式)模式 这种模式在一台单机上运行,没有分布式文件系统,而是直接读写本地操作系统的文件系统,一般仅用于本地MR程序的调试 2.伪分布式运行模式 这种模式也是在一台单机上运行,但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点: (NameNode,DataNode,JobTracker,TaskTracker,SecondaryNameNode) 请注意分布式运行中的这几个结点的区别: 从分布式存储的角度来说,集群中的结点由一个NameNode和若干个DataNode组成,另有一个

1.单机(非分布式)模式 这种模式在一台单机上运行,没有分布式文件系统,而是直接读写本地操作系统的文件系统. 2.伪分布式运行模式 这种模式也是在一台单机上运行,但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点: (NameNode,DataNode,JobTracker,TaskTracker,SecondaryNameNode) 请注意分布式运行中的这几个结点的区别: 从分布式存储的角度来说,集群中的结点由一个NameNode和若干个DataNode组成,另有一个SecondaryNameN

环境: 已经安装好: hadoop 2.6.4  yarn 参考: [b0001] 伪分布式 hadoop 2.6.4 准备: spark-2.0.1-bin-hadoop2.6.tgz 下载地址: http://spark.apache.org/downloads.html 说明: 官方说 2.0 后的spark 自带scala,所以接下来不用额外安装 安装spark 不一定要装hadoop,可以直接跑在linux系统上 以下所有操作都是用hadoop安装用户进行,权限不够就sudo 1. 获

一.Hadoop的三种运行模式(启动模式) 一.单机(非分布式)模式 这种模式在一台单机上运行,没有分布式文件系统,而是直接读写本地操作系统的文件系统. 默认情况下,Hadoop即处于该模式,用于开发和调式. 不对配置文件进行修改. 使用本地文件系统,而不是分布式文件系统. Hadoop不会启动NameNode.DataNode.JobTracker.TaskTracker等守护进程,Map()和Reduce()任务作为同一个进程的不同部分来执行的. 用于对MapReduce程序的逻辑进行调试,