个人笔记,问题较多 符号说明 [] 表示其中内容可以没有 su [root] 获取root权限 vi /etc/sudoers 1.点击I或Insert获得插入权限 2.在root ALL=(ALL) ALL行后面添加: usr ALL=(ALL)[NOPASSWD:]ALL 3.点击Esc, 输入 :wq! 保存. (此文件默认没有写入权限所以需要加!来写入) exit 退出root权限 将需要安装的软件拷贝到桌面 sudo tar -zxvf jdk... 解压 sudo mv jdk...…

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]$…

1.安装CUDA 1.1安装前工作 1.1.1选取实验器材 实验中的每台计算机均装有双系统.选择其中一台计算机作为master节点,配置有GeForce GTX 650显卡,拥有384个CUDA核心.另外两台计算机作为worker节点,一个配置有GeForce GTX 650显卡,另外一个配置有GeForce GTX 750 Ti显卡,拥有640个CUDA核心. 在每台计算机均创建hadoop用户并赋予root权限,本文所有的操作都将在hadoop用户下进行. 1.1.2安装前准备 用以下命令来…

前言 最近在搞hadoop+spark+python,所以就搭建了一个本地的hadoop环境,基础环境搭建地址hadoop2.7.7 分布式集群安装与配置,spark集群安装并集成到hadoop集群,没有配置的朋友可以参考文章搞一搞. 本篇博客主要说明,如何通过pycharm将程序发送到远端spark集群上进行操作处理. 注意:本地环境与远端的集群必须可以互相通信(建议配置内网虚拟机,同一网段).不然的话本地程序在接收spark集群发来的数据会报连接超时.如果本地与远端不在同一网段,这篇博客可能…

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…

一.spark启动有standalong.yarn.cluster,具体的他们之间的区别这里不在赘述,请参考官网.本文采用的是standalong模式进行搭建及将接使用. 1.首先去官网下载需要的spark版本: http://spark.apache.org/downloads.html 本例使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.7,hadoop使用的是2.7版本,spark是需要scala环境的,可以下载编译好的spark,这样就不需要自己在安装了. 同时使用了hive仓库…

摘要:本文介绍如何基于Jupyter notebook搭建Spark集群开发环境. 本文分享自华为云社区<基于Jupyter Notebook 搭建Spark集群开发环境>,作者:apr鹏鹏. 一.概念介绍: 1.Sparkmagic:它是一个在Jupyter Notebook中的通过Livy服务器 Spark REST与远程Spark群集交互工作工具.Sparkmagic项目包括一组以多种语言交互运行Spark代码的框架和一些内核,可以使用这些内核将Jupyter Notebook中的代码转…

目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境. 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+akka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+kafka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 集群框架图 本图主要是说明各个组件可以发布到不同的逻辑机器上. GSpark C…

环境准备: 在虚拟机下,大家三台Linux ubuntu 14.04 server x64 系统(下载地址:http://releases.ubuntu.com/14.04.2/ubuntu-14.04.2-server-amd64.iso): 192.168.1.200 master 192.168.1.201 node1 192.168.1.202 node2 在Master上安装Spark环境: 具体请参考我的文章:<Hadoop:搭建hadoop集群> Spark集群环境搭建: 搭建h…

Hadoop 问题1: Hadoop Slave节点 NodeManager 无法启动 解决方法: yarn-site.xml reducer取数据的方式是mapreduce_shuffle 问题2: 启动hadoop,报错Error JAVA_HOME is not set and could not be found 解决方法: 因为JAVA_HOME环境没配置正确,还有一种情况是即使各结点都正确地配置了JAVA_HOME,但在集群环境下还是报该错误. 解决方法是 在 hadoop-env.…

思路: ①先在主机s0上安装Scala和Spark,然后复制到其它两台主机s1.s2 ②分别配置三台主机环境变量,并使用source命令使之立即生效 主机映射信息如下: 192.168.32.100 s0 192.168.32.101 s1 192.168.32.102 s2 搭建目标: s0 :  Master s1 :  Worker s2 :  Worker 1.准备 Hadoop 版本:2.7.7 Scala版本:2.12.8 Spark版本:2.4.3 2.安装Hadoop 下载地址:…

在前面我们已经准备了三台服务器,并做好初始化,配置好jdk与免密登录等.并且已经安装好了hadoop集群. 如果还没有配置好的,参考我前面两篇博客: Spark集群环境搭建--服务器环境初始化:https://www.cnblogs.com/doublexi/p/15623436.html Spark集群环境搭建--Hadoop集群环境搭建:https://www.cnblogs.com/doublexi/p/15624246.html 集群规划: 搭建Spark集群 1.下载: 官网地址:ht…

Spark其实是Hadoop生态圈的一部分,需要用到Hadoop的HDFS.YARN等组件. 为了方便我们的使用,Spark官方已经为我们将Hadoop与scala组件集成到spark里的安装包,解压开箱即可使用,给我们提供了很大的方便. 如果我们只是本地学习的spark,又不想搭建复杂的hadoop集群,就可以使用该安装包. spark-3.2.0-bin-hadoop3.2-scala2.13.tgz 但是,如果是生产环境,想要搭建集群,或者后面想要自定义一些hadoop配置,就可以单独搭建…

Spark也是属于Hadoop生态圈的一部分,需要用到Hadoop框架里的HDFS存储和YARN调度,可以用Spark来替换MR做分布式计算引擎. 接下来,讲解一下spark集群环境的搭建部署. 一.集群规划 我们这里使用三台Linux服务器来搭建一个Spark集群.各个组件的分布规划如下: 二.服务器环境初始化 系统初始化: 1.设置系统IP (三台机器都要设置) 每个人的环境都不一样,根据自己的网络环境,设置自己三台机器的ip,最好设置为静态ip,不要每次都从DHCP获取,避免ip发生变动.…

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…

Spark 集群相关 table td{ width: 15% } 来源于官方, 可以理解为是官方译文, 外加一点自己的理解. 版本是2.4.4 本篇文章涉及到: 集群概述 master, worker, driver, executor的理解 打包提交,发布 Spark application standalone模式 SparkCluster 启动 及相关配置 资源, executor分配 开放网络端口 高可用(Zookeeper) 名词解释 Term(术语) Meaning(含义) App…

在spark安装之前,应该已经安装了hadoop原生版或者cdh,因为spark基本要基于hdfs来进行计算. 1. 下载 spark:  http://mirrors.cnnic.cn/apache//spark/spark-1.4.1/spark-1.4.1-bin-hadoop2.3.tgz scala:   http://downloads.typesafe.com/scala/2.10.5/scala-2.10.5.tgz?_ga=1.171364775.609435662.14416…

前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中,我们已经写好了一个Spark的应用. 本文的目标是写一个基于akka的scala工程,在一个spark standalone的集群环境中运行. akka是什么? akka的作用 akka的名字是action kernel的回文.根据官方定义:akk…

前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 本文的目标是写一个Spark应用,并可以在集群中测试. 创建一个Scala的工程- SimpleAPP 建一个目录SimpleAPP mkdir SimpleAPP mkdir -p SimpleAPP/src/main/scala 建一个SimpleAPP/src/main/scala/SimpleApp.scala文件 这个程序会进行MapReduc…

前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用中,我们已经写好了一个Spark的应用. 本文的目标是写一个基于kafka的scala工程,在一个spark standalone的集群环境中运行. 项目结构和文件说明 说明 这个工程包含了两个应用. 一个Consumer应用:CusomerApp -…

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…

最近耳闻Spark风生水起,这两天利用休息时间研究了一下,果然还是给人不少惊喜.可惜,笔者不善JAVA,只有PYTHON和SCALA接口.花了不少时间从零开始认识PYTHON和SCALA,不少时间答了VIM的IDE,总算走入正途.下面将一些SPARK集群搭建心得简单写一下.期间也零星碰到不少问题. //spark 1,去mirror站点下138M大小的编译好的包,去下SCALA 2.9.X,HADOOP该启动的启动 2,配置各种$HOME和$PATH配置$SPARK_HOME/conf/spar…

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…

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…

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.搭建集群组建方案:master:PCS101,slave:PCS102.PCS103 搭建方式一:Standalone 步骤一:解压文件 改名 [root@PCS101 src]# -bin-hadoop2..tgz -C /usr/local [root@PCS101 local]#…

0. 说明 将 IDEA 下的项目导出为 Jar 包,部署到 Spark 集群上运行. 1. 打包程序 1.0 前提 搭建好 Spark 集群,完成代码的编写. 1.1 修改代码 [添加内容,判断参数的有效性] // 判断参数的有效性 if (args == null || args.length == 0) { throw new Exception("需要指定文件路径") ; } [注释掉 conf.setMaster("...")] // 不用写,在提交代码的…

Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展计算能力.Spark可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器)上运行,所以Spark应用既能够适应专用集群,又能用于共享的云计算环境. Spark运行时架构 Spark在分布式环境中的架构如下图: 在分布式环境下,Spark集群采用的是主/从结构.在Spark集群,驱动器节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.执行器节点是工作节点,作为独立的Ja…

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…