解决百度BMR的spark集群开启slaves结点的问题

【解决百度BMR的spark集群开启slaves结点的问题】的更多相关文章

解决百度BMR的spark集群开启slaves结点的问题

前言最近一直忙于和小伙伴倒腾着关于人工智能的比赛,一直都没有时间停下来更新更新我的博客.不过在这一个过程中,遇到了一些问题,我还是记录了下来,等到现在比较空闲了,于是一一整理出来写成博客.希望对于大家有帮助,如果在此有不对的地方,请大家指正,谢谢! 比赛遇到spark开启的问题疑惑之处在使用百度BMR的时候,出现了这样子一个比较困惑的地方.但百度那边帮我们初始化了集群之后,我们默认以为开启了spark集群了,于是就想也不想就开始跑我们的代码.可认真你就错了,发现它只是开启了local(即M…

使用fabric解决百度BMR的spark集群各节点的部署问题

前言和小伙伴的一起参加的人工智能比赛进入了决赛之后的一段时间里面,一直在构思将数据预处理过程和深度学习这个阶段合并起来.然而在合并这两部分代码的时候,遇到了一些问题,为此还特意写了脚本文件进行处理.现在比赛过去,我觉得应该把这部分的东西写出来,看看是否有其他朋友会遇到这方面问题,希望对他们有帮助.如有不对之处,请大家指正,谢谢! 比赛遇到的集群各节点的部署痛点一个前提在初赛的时候,为了快捷提供数据接口给后面的深度学习模型建立使用,我们将数据预处理独立出来,使用了最为简单的Python操作.…

Spark集群数据处理速度慢（数据本地化问题）

SparkStreaming拉取Kafka中数据,处理后入库.整个流程速度很慢,除去代码中可优化的部分,也在spark集群中找原因. 发现: 集群在处理数据时存在移动数据与移动计算的区别,也有些其他叫法,如:数据本地化.计算本地化.任务本地化等. 自己简单理解: 假设集群有6个节点,来了一批数据共12条,数据被均匀的分布在了每个节点,也就是每个节点2条.现在要开始处理这些数据. 一种情况是:某数据由哪个节点处理被随机的分配,类似A节点存了数据1和数据2却可能被要求处理C节点的数据5和数据6,C节…

spark集群搭建整理之解决亿级人群标签问题

最近在做一个人群标签的项目,也就是根据客户的一些交易行为自动给客户打标签,而这些标签更有利于我们做商品推荐,目前打上标签的数据已达5亿+, 用户量大概1亿+,项目需求就是根据各种组合条件寻找标签和人群信息. 举个例子: 集合A: ( 购买过“牙膏“的人交易金额在10-500元并且交易次数在5次的客户并且平均订单价在20 -200元) . 集合B: (购买过“牙刷”的人交易金额在5-50 并且交易次数在3次的客户并且平均订单价在10-30元). 求:<1> 获取集合A 交集合B 客户数…

解决Spark集群无法停止

执行stop-all.sh时,出现报错:no org.apache.spark.deploy.master.Master to stop,no org.apache.spark.deploy.worker.Worker to stop 原因: Spark的停止,是通过一些.pid文件来操作的. 查看spark-daemon.sh文件,其中一行:$SPARK_PID_DIR The pid files are strored . /tmp by default . $SPARK_PID_DIR存放…

Spark集群无法停止的原因分析和解决

今天想停止spark集群,发现执行stop-all.sh的时候spark的相关进程都无法停止.提示: no org.apache.spark.deploy.master.Master to stop no org.apache.spark.deploy.worker.Worker to stop 上网查了一些资料,再翻看了一下stop-all.sh,stop-master.sh,stop-slaves.sh,spark-daemon.sh,spark-daemons.sh等脚本,发现很有可能是由…