前提条件:安装好了docker,见我的另一篇博客,Docker安装 有两种方式, Spark官方repo里,docker文件夹下的脚本.官方的这个脚本封装很薄,尽可能把必要的信息展示出来. AMPLab开源的这个独立小项目,来打造一个spark集群.这个脚本封装很深,自带了一个DNS服务器,还有hadoop,非常自动化,缺点是很多信息看不到了. 1. 第1种方式 git clone 源码 首先要把官方repo的代码下载下来 git clone git@github.com:apache/incu…

目的 用docker实现所有服务 在spark-notebook中编写Scala代码,实时提交到spark集群中运行 在HDFS中存储数据文件,spark-notebook中直接读取 组件 Spark (Standalone模式, 1个master节点 + 可扩展的worker节点) Spark-notebook Hadoop name node Hadoop data node HDFS FileBrowser 实现 最初用了Big Data Europe的docker-spark-hadoo…

singularities/spark:2.2版本中 Hadoop版本:2.8.2 Spark版本: 2.2.1 Scala版本:2.11.8 Java版本:1.8.0_151 拉取镜像: [root@localhost docker-spark-]# docker pull singularities/spark 查看: [root@localhost docker-spark-]# docker image ls REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE do…

使用Docker-Hub中Spark排行最高的sequenceiq/spark:1.6.0. 操作: 拉取镜像: [root@localhost home]# docker pull sequenceiq/spark: Trying to pull repository docker.io/sequenceiq/spark ... 启动容器: [root@localhost home]# docker image ls REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE d…

项目需求,有一个spark-streaming的程序,读kafka的数据,需要构建一个不使用hadoop的spark 以下建立的镜像参考网络,可以稍加修改就可以使用不同的版本. 可单独启动master,worker来构建一个standaline的集群. 也可以默认启动,启动后,构建的是一个master,两个worker的集群. 使用的文件如下: start-spark spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz Dockerfile #start-spark#!/bin/bash…

从docker 仓库 pull 镜像 docker pull sequenceiq/spark:1.4.0 构建 docker 镜像 docker build –rm -t sequenceiq/spark:1.4.0 . -t 选项是你要构建的sequenceiq/spark image的tag,就好比ubuntu:13.10一样 –rm 选项是告诉Docker在构建完毕后删除暂时的Container,Dockerfile的每一行指令都会创建一个暂时的Container,一般你是不须要这些暂时…

上一篇使用Docker搭建了Hadoop的完全分布式:使用Docker搭建Hadoop集群(伪分布式与完全分布式),本次记录搭建spark集群,使用两者同时来实现之前一直未完成的项目:网站日志流量分析系统(该系统目前用虚拟机实现了离线分析模块,实时分析由于资源问题尚未完成---这次spark集群用于该项目的实时分析) 一.根据架构图搭建基础环境 ①Scala版本:2.13以及JDK版本:1.8.231,scala下载地址:https://www.scala-lang.org/download/(…

升级服务从spark2.3.0-hadoop2.8 至 spark2.4.0 hadoop3.0 一日后导致spark streaming kafka消费数据积压 服务不是传统的部署在yarn上,而是布在kubernetes(1.13.2)上 https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html 因为近期对集群有大操作,以为是集群的io瓶颈导致的积压,作了几项针对io优化,但没什么效果 一直盯着服务日志和服务器的负载情况…

1.  背景描述和需求 数据分析程序部署在Docker中,有一些分析计算需要使用Spark计算,需要把任务提交到Spark集群计算. 接收程序部署在Docker中,主机不在Hadoop集群上.与Spark集群网络互通. 需求如下 1.在Docker中可程序化向Spark集群提交任务 2.在Docker中可对Spark任务管理,状态查询和结束 2.  解决方案 在Docker中搭建一套Spark.Hadoop环境.任务通过spark-submit --master yarn --deploy-mo…

这篇文章是我来Hulu这一年做的主要工作,结合当下流行的两个开源方案Docker和YARN,提供了一套灵活的编程模型,目前支持DAG编程模型,将会支持长服务编程模型. 基于Voidbox,开发者可以很容易的写出一个分布式的框架,Docker作为运行的执行引擎,YARN作为集群资源的管理系统. 同时这篇文章也发表在Hulu官方的技术博客上:http://tech.hulu.com/blog/2015/08/06/voidbox-docker-on-yarn/ csdn在线:http://huiyi…