当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 以下参数配置为例子: spark-submit --master yarn-cluster   #使用集群调度模式(一般使用这个参数) --num-executors  132      # executor 数量 --executor-cores  2        #设置单个executor能并发执行task数,根据job设置,推荐值2-16 (

前言 已完成安装Apache Hive,具体安装步骤请参照,Linux基于Hadoop2.8.0集群安装配置Hive2.1.1及基础操作 补充说明 Hive中metastore(元数据存储)的三种方式: 内嵌Derby方式Local方式Remote方式 [一].内嵌Derby方式 这个是Hive默认的启动模式,一般用于单元测试,这种存储方式有一个缺点:在同一时间只能有一个进程连接使用数据库.配置文件 hive-site.xml 中jdbc URL.驱动.用户名.密码等的配置信息执行初始化命令:s

为了将Hadoop和Spark的安装简单化,今日写下此帖. 首先,要看手头有多少机器,要安装伪分布式的Hadoop+Spark还是完全分布式的,这里分别记录. 1. 伪分布式安装 伪分布式的Hadoop是将NameNode,SecondaryNameNode,DataNode等都放在一台机器上执行,Spark同理,一般用于开发环境. 1.1 准备工作 系统准备:一台Ubuntu16.04机器,最好能够联网 准备好四个安装包:jdk-8u111-linux-x64.tar.gz,scala-2.1

1. 官网下载 wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.0.1-bin-hadoop2.7.tgz 2. 解压 tar -zxvf spark-2.0.1-bin-hadoop2.7.tgz ln -s spark-2.0.1-bin-hadoop2.7 spark2 3. 环境变量 vi /etc/profile #Spark 2.0.1export SPARK_HOME=/usr/local/spark2export PATH=$P

导语 Spark2.0于2016-07-27正式发布,伴随着更简单.更快速.更智慧的新特性,spark 已经逐步替代 hadoop 在大数据中的地位,成为大数据处理的主流标准.本文主要以代码和绘图的方式结合,对运行架构.RDD 的实现.spark 作业原理.Sort-Based Shuffle 的存储原理. Standalone 模式 HA 机制进行解析. 1.运行架构 Spark支持多种运行模式.单机部署下,既可以用本地(Local)模式运行,也可以使用伪分布式模式来运行:当以分布式集群部署的

1.背景知识 在不修改Storm任何源代码的情况下,让Storm运行在YARN上,最简单的实现方法是将Storm的各个服务组件(包括Nimbus和Supervisor),作为单独的任务运行在YARN上,当前比较有名的“Storm On YARN”实现是由yahoo!开源的,它基本实现了上述描述的功能,下面具体进行说明:(1) YARN-Storm Client提供了一系列Shell命令供用户控制YARN上的Storm服务,比如构建一个Storm集群命令如下:storm-yarn launch <

注:之前本人写了一篇SparkR的安装部署文章:SparkR安装部署及数据分析实例,当时SparkR项目还没正式入主Spark,需要自己下载SparkR安装包,但现在spark已经支持R接口,so更新了这篇文章. 1.Hadoop安装 参考: http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124800.htm http://blog.csdn.net/sa14023053/article/details/51952534 yarn-site.xml <propert

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink可以自己搭建集群模式已提供为庞大数据的计算.但在实际应用中.都是计算hdfs上的数据文件,所以更多的建立在基于hadoop集群,而hadoop集群的资源调度组件为yarn,所以Flink on yarn本身就是提供了集群模式,将flink计算的资源调度和管理交给yarn,这里详细介绍flink on yarn的配置(默认hadoop几圈是配置没有问题的) 2. 配置yarn-s

抄一个可行的Hadoop Yarn环境配置.用的官方的2.2.0版本. http://www.jdon.com/bigdata/yarn.html Hadoop 2.2新特性 将Mapreduce框架升级到Apache YARN,YARN将Map reduce工作区分为两个:JobTracker组件:实现资源管理和任务JOB:计划/监视组件:划分到单独应用中. 使用MapReduce的2.0,开发人员现在可以直接Hadoop内部基于构建应用程序.Hadoop2.2也已经在微软widnows上支持

一.安装装备 下载安装包: vmware workstations pro 12 三台centos7.1 mini 虚拟机 网络配置NAT网络如下: 二.创建hadoop用户和hadoop用户组 1. groupadd hadoop 2. useradd hadoop 3. 给hadoop用户设置密码 在root用户下:passwd hadoop设置新密码 三.关闭防火墙和selinux 1. yum install -y firewalld 2. systemctl stop firewall

一.Scala安装 因为spark的版本原因,所以Scala我用的2.11.7. 下载目录http://www.scala-lang.org/download/ 拷贝到要安装的地址,我的地址是/usr/local 解压tar zxvf scala-2.11.7.tgz 修改gedit /etc/profile. export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.11.7export PATH=/usr/local/scala-2.11.7/bin:$PATH 然后测试 s

不多说,直接上干货! 我这里,采取的是ubuntu 16.04系统,当然大家也可以在CentOS6.5里,这些都是小事 CentOS 6.5的安装详解 hadoop-2.6.0.tar.gz + spark-1.5.2-bin-hadoop2.6.tgz的集群搭建(单节点)(Ubuntu系统) 大数据搭建各个子项目时配置文件技巧(适合CentOS和Ubuntu系统)(博主推荐) 新建用户组.用户.用户密码.删除用户组.用户(适合CentOS.Ubuntu系统) VMware里Ubuntu-16.

hive on spark真的很折腾人啊!!!!!!! 一.软件准备阶段 maven3.3.9 spark2.0.0 hive2.3.3 hadoop2.7.6 二.下载源码spark2.0.0,编译 下载地址:http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/ 编译: ./dev/make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-pr

MapReduce On Yarn的配置详解和日常维护 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. 一.MapReduce运维概述 MapReduce on YARN的运维主要是针对CPU和内存资源的运维. 二.MapReduce配置详解 1>.以下参数讲解以社区版2.6.0的参数名和默认值为准(配置文件为:hdfs-default.xml / hdfs-site.xml ) MapReduce 参考链接:http://hadoop.apache.org/docs/r2.6

目录 前言 升级spark到2.0 将geotrellis最新版部署到spark2.0(CDH) 总结 一.前言        事情总是变化这么快,前面刚写了一篇博客介绍如何将geotrellis移植导CDH中(见geotrellis使用(二十四)将Geotrellis移植到CDH中必须要填的若干个坑),刚各种折腾几天,就又跑不起来了,查找一番,发现是由于将geotrellis升级到最新版造成的,所以不得不赶紧再救火.原来是最新版以及以后的版本geotrellis都不再支持spark2.0以下版

1.  配置节点bonnie1 hadoop环境 (1) 下载hadoop- 2.6.0 并解压缩 [root@bonnie1 ~]# wget http://apache.fayea.com/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local [root@bonnie1 ~]# cd /usr/local/ [root@bonnie1 local]# tar -xvf hadoop-2.6.0.tar (2) 配置环境变量

Spark2.0编译 1 前言 Spark2.0正式版于今天正式发布,本文基于CDH5.0.2的Spark编译. 2 编译步骤 #2.1 下载源码 wget https://github.com/apache/spark/archive/v2.0.0.tar.gz #2.2 解压配置 基于CDH5.0.2配置pom文件,添加 <profile> <id>cdh5.0.2</id> <properties> <hadoop.version>2.3.

      Spark作为当前主流的分布式计算框架,其高效性.通用性.易用性使其得到广泛的关注,本系列博客不会介绍其原理.安装与使用相关知识,将会从源码角度进行深度分析,理解其背后的设计精髓,以便后续在Spark使用以及设计类似产品提供相关经验,下面开始进入正题.        本系列博客将从集群各端点的设计原理.通信方式.启动流程,以及用户任务提交后,任务的集群加载.分解.调度的方式两个方面进行解读.   首先,从脚本开始             详见<[Spark2.0源码学习]-2.一切从

下载hadoop http://hadoop.apache.org/releases.html --> http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6.5/hadoop-2.6.5.tar.gz 安装hadoop,配置HADOOP_HOME, 把${HADOOP_HOME}/bin放到path 下载spark http://spark.apache.org/downloads.html --> https:

内存计算平台spark在今年6月份的时候正式发布了spark2.0,相比上一版本的spark1.6版本,在内存优化,数据组织,流计算等方面都做出了较大的改变,同时更加注重基于DataFrame数据组织的MLlib,更加注重机器学习整个过程的管道化. 当然,作为使用者,特别是需要运用到线上的系统,大部分厂家还是会继续选择已经稳定的spark1.6版本,并且在spark2.0逐渐成熟之后才会开始考虑系统组件的升级.作为开发者,还是有必要先行一步,去了解spark2.0的一些特性和使用,及思考/借鉴一

用户提交任务到yarn时有可能遇到下面的错误: 1) Requested user anything is not whitelisted and has id 980,which is below the minimum allowed 1000 这是因为yarn中配置min.user.id=1000,yarn认为id小于1000的是超级用户,yarn禁止超级用户提交任务: Each account must have a user ID that is greater than or equ