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1 服务器分布 服务器 说明 192.168.1.100 NameNode 192.168.1.101 DataNode 192.168.1.102 DataNode 2 软件环境 2.1 安装JDK,添加环境变量 2.2 安装Scala,添加环境变量 2.3 SSH免密码登陆,A登陆A,A登陆B,可参考http://blog.csdn.net/codepeak/article/details/14447627 ssh-keygen -t rsa -P '' cat ~./ssh/id_rsa.…
yarn版本:hadoop2.7.0 spark版本:spark1.4.0 0.前期环境准备: jdk 1.8.0_45 hadoop2.7.0 Apache Maven 3.3.3 1.编译spark on yarn 下载地址:http://mirrors.cnnic.cn/apache/spark/spark-1.4.1/spark-1.4.1.tgz 解压后进入spark-1.4.1 执行如下命令,Setting up Maven’s Memory Usage export MAVEN_O…
网上关于spark的安装说明很多了,这里就以spark  pre-build with user provided hadoop 安装包为例讲解, 下载spark  pre-build with user provided hadoop,这里版本为2.1.0 假设集群节点为 192.168.1.12(slave1) 192.168.1.13(slave2) 192.168.1.14(master) 假设这三个节点均实现ssh免密码登陆. 在master节点上,解压安装包,然后进入目录 cd sp…
说白了 Spark on YARN模式的安装,它是非常的简单,只需要下载编译好Spark安装包,在一台带有Hadoop YARN客户端的的机器上运行即可.  Spark on YARN简介与运行wordcount(master.slave1和slave2)(博主推荐) Spark on YARN分为两种: YARN cluster(YARN standalone,0.9版本以前)和 YARN client.    如果需要返回数据到client就用YARN client模式. 如果数据存储到hd…
CDH对我们已经封装了,我们如果需要Spark on Yarn,只需要yum安装几个包就可以了. 前面的文章我有写过如果搭建自己内网的CDH Yum服务器,请参考<CDH 5.5.1 Yum源服务器搭建>http://www.cnblogs.com/luguoyuanf/p/56187ea1049f4011f4798ae157608f1a.html 如果没有内网Yarn服务器的,请使用Cloudera的yum服务器. wget https://archive.cloudera.com/cdh5…
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…
Spark on YARN的原理就是依靠yarn来调度Spark,比默认的Spark运行模式性能要好的多,前提是首先部署好hadoop HDFS并且运行在yarn上,然后就可以开始部署spark on yarn了,假设现在准备环境已经部署完毕,这里是在CDH 环境下部署Spark 除了上面的环境准备,安装Spark前,还应该保证Scala正常安装,基于Scala的情况下,就可以开始部署Spark了, 首先还是解压Spark,安装位置就是/bigdata/spark -bin-hadoop2..t…
clone 源码 git clone git://github.com/apache/spark.git maven编译源码 国外镜像比较慢,此处修改maven仓库的镜像为阿里云镜像: <mirrors> <mirror> <id>alimaven</id> <name>aliyun maven</name> <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/…
Spark on Yarn 1. Spark on Yarn模式优点 与其他计算框架共享集群资源(eg.Spark框架与MapReduce框架同时运行,如果不用Yarn进行资源分配,MapReduce分到的内存资源会很少,效率低下):资源按需分配,进而提高集群资源利用率等. 相较于Spark自带的Standalone模式,Yarn的资源分配更加细致 Application部署简化,例如Spark,Storm等多种框架的应用由客户端提交后,由Yarn负责资源的管理和调度,利用Container作为…
原文:http://www.aboutyun.com/thread-9425-1-1.html 问题导读1.Connection Refused可能原因是什么?2.如何判断内存溢出,该如何解决?扩展:3.你认为/etc/hosts配置错误,会对集群有什么影响? 1 概述     Spark的on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现.     在…