具体问题: 不同的数据分析人员/开发团队需要不同版本的Python版本执行PySpark. 同一Python版本下,需要安装多个Python库,甚至需要不同版本的库. 针对问题2的一个解决办法是将Python依赖库打包成*.egg文件,在运行pyspark或者spark-submit时使用–py-files加载egg文件.此解决方案的问题在于许多Python库都包含native code,编译时对平台依赖,并且对于一些复杂依赖的库(如Pandas) 1.github 下载pandas https…

07.Spark集群的进程管理 7.1 概述 Spark standalone集群模式涉及master和worker两个守护进程.master进程是管理节点,worker进程是工作节点.spark提供了很多方便启动或停止进程的脚本,风格和hadoop相似. 7.2 启动脚本 #启动所有spark进程包括master和worker,该命令在maste节点执行 $>start-all.sh #启动Master进程,该命令需要在master节点执行 $>start-master.sh #启动所有wo…

Spark集群搭建 视频教程 1.优酷 2.YouTube 安装scala环境 下载地址http://www.scala-lang.org/download/ 上传scala-2.10.5.tgz到master和slave机器的hadoop用户installer目录下 两台机器都要做 [hadoop@master installer]$ ls hadoop2  hadoop-2.6.0.tar.gz  scala-2.10.5.tgz 解压 [hadoop@master installer]$…

python脚本实现集群检测和管理 场景是这样的:一个生产机房,会有很多的测试机器和生产机器(也就是30台左右吧),由于管理较为混乱导致了哪台机器有人用.哪台机器没人用都不清楚,从而产生了一个想法--利用一台机器来管理所有的机器,记录设备责任人.设备使用状态等等信息....那么,为什么选择python,python足够简单并且拥有丰富的第三方库的支持. 最初的想法 由于刚参加工作不久,对这些东西也都没有接触过,轮岗到某个部门需要做出点东西来(项目是什么还没情况,就要做出东西来,没办法硬着头皮想点…

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN(含Python实例) http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49683221 实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用Spark来把这些GPU都利用起来.听闻Docker是部署环境的神器,于是决定使用docker安装部署Spark集群来训练CNN.配置环境虽然简单,纯苦力活,但配过的人都知道,里面有太多坑了. 本文是博…

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3…

一.Spark概述 官网:http://spark.apache.org/ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎. 为大数据处理而设计的快速通用的计算引擎. Spark加州大学伯克利分校AMP实验室.不同于mapreduce的是一个Spark任务的中间结果保存到内存中. 空间换时间. Spark启用的是内存分布式数据集. 用scala语言实现,与spark紧密继承.用scala可以轻松的处理分布式数据集. Spark并不是为了替代hadoop,而为了补充hadoop. S…

一.概述 关于Spark是什么.为什么学习Spark等等,在这就不说了,直接看这个:http://spark.apache.org, 我就直接说一下Spark的一些优势: 1.快 与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上,基于硬盘的运算也要快10倍以上.Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流. 2.易用 Spark支持Java.Python和Scala的API,还支持超过80种高级算法,使用户可以快速构建不同的应用.而且Sp…

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集…