之前已经写过很多次部署spark 的博客,但是之前部署都是照瓢画葫芦,不得其中的细节,并且以前都是部署spark on yarn 部署环境 scala 2.10.2,jdk 1.6,spark 版本1.3.1 下载地址:https://spark.apache.org/downloads.html 两台ubuntu14.04 x64桌面版,其中ubuntu1 做master , ubuntu2 做slave, spark 版本为 1.3.1 部署spark 前,首先要做的配置两台机器的信任关系,…

本文介绍如何编译 spark 的源码,并且用 standalone 的方式在单机上部署 spark. 步骤如下: 1. 下载 spark 并且解压 本文选择 spark 的最新版本 2.2.0 (2017/07/01 发布)下载源码和解压的命令如下: SPARK_VERSION= wget https://github.com/apache/spark/archive/v${SPARK_VERSION}.tar.gz -O spark-${SPARK_VERSION}.tar.gz tar -z…

Spark的运行模式多种多样,在单机上既可以以本地模式运行,也可以以伪分布式模式运行.而当以分布式的方式运行在Cluster集群中时,底层的资源调度可以使用Mesos 或者是Hadoop Yarn ,也可以使用Spark自带的Standalone Deploy模式 Spark处于活跃的开发过程中,代码变动频繁,所以本文尽量不涉及具体的代码分析,仅从结构和流程的角度进行阐述. 运行模式列表 基本上,Spark的运行模式取决于传递给SparkContext的MASTER环境变量的值,个别模式还需要辅…

第2章 Spark角色介绍及运行模式 2.1 集群角色 从物理部署层面上来看,Spark主要分为两种类型的节点,Master节点和Worker节点:Master节点主要运行集群管理器的中心化部分,所承载的作用是分配Application到Worker节点,维护Worker节点,Driver,Application的状态.Worker节点负责具体的业务运行. 从Spark程序运行的层面来看,Spark主要分为驱动器节点和执行器节点. 2.2 运行模式 1)Local模式: Local模式就是运行在…

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进阶之路-Standalone模式搭建 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Spark的集群的准备环境 1>.master节点信息(s101) 2>.worker节点信息(s102) 3>.worker节点信息(s103) 4>.worker节点信息(s104) 二.Spark的Standalone模式搭建 1>.下载Spark安装包 Spark下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/ …

06.部署Spark程序到集群上运行 6.1 修改程序代码 修改文件加载路径 在spark集群上执行程序时,如果加载文件需要确保路径是所有节点能否访问到的路径,因此通常是hdfs路径地址.所以需要修改代码中文件加载路径为hdfs路径: ... //指定hdfs路径 sc.textFile("hdfs://mycluster/user/centos/1.txt") ... ​ 修改master地址 SparkConf中需要指定master地址,如果是集群上运行,也可以不指定,运行时可以通…

使用Cloudera Manager部署Spark服务 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 1>.点击添加服务进入CM服务安装向导 2>.选择需要安装的spark服务 3>.为spark选择一个依赖环境 4>.为spark分配角色 5>.默认配置即可 6>.等待spark服务安装完成 7>.spark服务安装完毕 8>.在CM界面查看spark服务…

spark的两种提交模式:yarn-cluster . yarn-client 图解…

之前在 大话Spark(2)里讲过Spark Yarn-Client的运行模式,有同学反馈与Cluster模式没有对比, 这里我重新整理了三张图分别看下Standalone,Yarn-Client 和 Yarn-Cluster的运行流程. 1.独立(Standalone)运行模式  独立运行模式是Spark自身实现的资源调度框架,由客户端.Master节点和多个Worker节点组成.其中SparkContext既可以运行在Master节点上,也可以运行在客户端. Worker节点可以通过Exe…