一.集群规划 这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群,其中三台主机上均部署 Worker 服务.同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务,Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Master. 二.前置条件 搭建 Spark 集群前,需要保证 JDK 环境.Zookeeper 集群和

记录一下版本问题: spark与scala版本对应问题: 1.官网会给出,如下,spark2.3.1默认需要scala2.11版本 2.在maven依赖网中也可以看到,如下 3.关于idea开发版本中也可以看到所需要依赖的scala版本 通常在file->project structure->global libraries 右侧,点击加号将scala sdk加入后,最右侧有个下拉框,可以看到此idea支持的一些scala版本号 如果通过加入的scala sdk版本超出idea所需要的scal

在阅读一些博客和资料中,发现安装spark与Scala是要严格遵守两者的版本对应关系,如果版本不对应会在之后的使用中出现许多问题. 在安装时,我们可以在spark的官网中查到对应的Scala版本号,如spark2.4.4中对应的版本号为Scala2.11 spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html,其中可以得到所需的版本信息 图中对应spark2.4.4需要使用Scala2.11版本,所以在下载安装时需要注意 Spark官网相关说明中也有涉及ht

CDH版本的zookeeper环境搭建 下载 下载地址 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 修改配置文件 创建ZooKeeper数据存放目录 mkdir -p /export/servers/zookeeper-3.4.5-cdh5.14.0/zkdatas 修改ZooKeeper配置文件 cd /export/servers/zookeeper-3.4.5-cdh5.14.0/conf cp zoo_sample.cfg zoo.cfg ->备份一个

apache的各个软件各个版本下载:  http://archive.apache.org/dist/ 1.下载spark. sudo tar -zxf ~/下载/spark-2.0.2-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/ cd /usr/local sudo mv ./spark-2.0.2-bin-without-hadoop/ ./spark sudo chown -R ubuntu ./spark 2.在Mster节点主机的终端中执行如下命令: v

0.8 [consumers, admin, config, controller, brokers, controller_epoch] 这些节点都归于谁管理 consumers: 0.8版本的客户端Consumer admin:管理命令的脚本:kafka-preferred-replica-election.sh, config:管理命令的脚本:kafka-topics.sh controller:所有的broker监控这个. brokers:kafka-topics.sh建立topic c

一.什么是Spring Cloud 官方的说法就是Spring Cloud 给开发者提供一套按照一定套路快速开发分布式系统的工具. 具体点就是Spring Boot实现的微服务架构开发工具.它为微服务架构中涉及的配置管理.服务治理.断路器.智能路由.微代理.控制总线.全局锁.决策竞选.分布式会话和集群状态管理等操作提供了一种简单的开发方式. 说明:Spring Cloud基于Spring Boot,通过提供一堆库,可以在添加到类路径时增强应用程序的行为.也就是说只能集成到Spring Boot项

三台CentOS:Host0,Host1,Host2 在三台中分别安装zookeeper-server yum install zookeeper-server -y 修改zookeeper的配置文件(/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg) 因为zookeeper集群共有3个节点,所以在配置文件中添加server.0,server.1,server.2 # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or

需要的软件包:zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6.tar.gz  1.将软件包上传到Linux系统指定目录下: /opt/softwares/cdh 2.解压到指定的目录:/opt/modules/cdh/ $ tar -zxvf /opt/softwares/zookeeper-3.4.5-cdh5.3.6.tar.gz  -C  /opt/modules/cdh/ 3.进入zookkeeper目录,创建存放数据的目录 $ mkdir zkData 4.在conf目录里 $ cp

这篇博客是基于Spark Streaming整合Kafka-0.8.2.1官方文档. 本文主要讲解了Spark Streaming如何从Kafka接收数据.Spark Streaming从Kafka接收数据主要有两种办法,一种是基于Kafka high-level API实现的基于Receivers的接收方式,另一种是从Spark 1.3版本之后新增的无Receivers的方式.这两种方式的代码编写,性能表现都不相同.本文后续部分对这两种方式逐一进行分析. 一.基于Receiver的模式 这种模

摘要: 随着大数据技术的发展,实时流计算.机器学习.图计算等领域成为较热的研究方向,而Spark作为大数据处理的“利器”有着较为成熟的生态圈,能够一站式解决类似场景的问题.那你知道Spark生态系统有哪些组件吗?下面让我们跟着本文一同了解下这些不可或缺的组件.本文选自<图解Spark:核心技术与案例实战> Spark 生态系统以Spark Core 为核心,能够读取传统文件(如文本文件).HDFS.Amazon S3.Alluxio 和NoSQL 等数据源,利用Standalone.YARN

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

原文地址:https://my.oschina.net/tearsky/blog/629201 摘要: 1.Operation category READ is not supported in state standby 2.配置spark.deploy.recoveryMode选项为ZOOKEEPER 3.多Master如何配置 4.No Space Left on the device(Shuffle临时文件过多) 5.java.lang.OutOfMemory, unable to cr

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

1.安装JDK及配置java环境变量 本文使用版本为jdk1.7.0_79,过程略 2.安装scala 本文使用版本为2.11.8,过程略 3.安装spark 本文使用版本为spark-2.0.1-bin-hadoop2.7,解压后路径:D:\spark-2.0.1-bin-hadoop2.7,注意:Spark的文件目录路径名,不能出现空格,类似于"Program Files"这样的文件夹名是不被允许的. 配置环境变量: SPARK_HOME=D:\spark-2.0.1-bin-ha

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第二章的内容请看链接<第2章 SPARK设计理念与基本架构> 由于本书的第3章内容较多,所以打算分别开辟四篇随笔分别展现. <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理

1.Spark介绍 Spark是起源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的大数据计算平台,在2010年开源,目前是Apache软件基金会的顶级项目.随着 Spark在大数据计算领域的暂露头角,越来越多的企业开始关注和使用.2014年11月,Spark在Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中打破了由Hadoop MapReduce保持的排序记录.Spark利用1/10的节点数,把100TB数据的排序时间从72分钟提高到了23分钟. Spark在架构上包括内核部分和

自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章

本文来自Spark Streaming项目带头人 Tathagata Das的博客文章,他现在就职于Databricks公司.过去曾在UC Berkeley的AMPLab实验室进行大数据和Spark Streaming的研究工作.本文主要谈及了Spark Streaming容错的改进和零数据丢失. 以下为原文: 实时流处理系统必须要能在24/7时间内工作,因此它需要具备从各种系统故障中恢复过来的能力.最开始,Spark Streaming就支持从driver和worker故障恢复的能力.然而有些