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…

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 Streaming揭秘 Day30 集群模式下SparkStreaming日志分析 今天通过集群运行模式观察.研究和透彻的刨析SparkStreaming的日志和web监控台. Day28已经分析过local模式下的日志,集群模式会比较类似,这次主要是对集群模式在的web监控台,进行统一的深度刨析. 我们从wordcount程序开始,代码如下,为了展示出SparkStreaming在集群中的运行,Batch Duration设置为5分钟. 系统作业 为了观察持续运行的情况,我们运行了…

Spark Streaming揭秘 Day31 集群模式下SparkStreaming日志分析(续) 今天延续昨天的内容,主要对为什么一个处理会分解成多个Job执行进行解析. 让我们跟踪下Job调用过程. 从框架代码开始 我们从生成Job开始,generateJobs方法产生了Job,之后,提交了一个JobSet来进行处理. JobSet会根据输出情况来确定Job数量,有多少个输出就有多少个Job,在我们的演示代码中,只有一个outputDStream,所以job是一个.jobExecutor…

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…

参照<Spark实战高手之路>学习的,书籍电子版在51CTO网站 资料链接 Hadoop下载[链接](http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-1.2.1/) JDK下载[链接](http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html) 1.安装好vmvare和Ubuntu虚拟机后,不能使用vim,出现Package has no installation c…

前言 在安装后hadoop之后,接下来需要安装的就是Spark. scala-2.11.7下载与安装 具体步骤参见上一篇博文 Spark下载 为了方便,我直接是进入到了/usr/local文件夹下面进行下载spark-2.2.0 wget https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz Spark安装之前的准备 文件的解压与改名 tar -zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz…

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…