Spark机器配置计算】的更多相关文章

● Based on the recommendations mentioned above, Let's assign 5 core per executors => --executor-cores = 5 (for good HDFS throughput) ● Leave 1 core per node for Hadoop/Yarn daemons => Num cores available per node = 16-1 = 15 ● So, Total available of…
spark streaming 开发实例 本文将分以下几部分 spark 开发环境配置 如何创建spark项目 编写streaming代码示例 如何调试 环境配置: spark 原生语言是scala, 我用的是spark-1.4.1-bin-hadoop2.6,可以查阅官方说明,用的是scala-2.10.1. 网上下载 scala-2.10.1 安装包.解压即可. 配置环境变量:SCALA_HOME…
一.安装vmware虚拟机 二.在虚拟机上安装ubuntu12.04操作系统 三.安装jdk1.8.0_25 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 注意:下载操作系统对应版本的jdk 解压: tar -xzvf jdk-8u25-linux-i586.tar.gz 配置环境变量参数 sudo gedit /etc/profile export JAVA_HOME=/h…
Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas…
本章节内容: 一.在线动态计算分类最热门商品案例回顾 二.基于案例贯通Spark Streaming的运行源码 先看代码(源码场景:用户.用户的商品.商品的点击量排名,按商品.其点击量排名前三): package com.dt.spark.sparkstreaming import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext impo…
1.Spark1.x 属性配置方式 Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,并且可以单独为每个应用程序进行配置. 在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式可以直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf可以对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也可以使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.executor.memory&quo…
本期内容 : Spark Streaming+Spark SQL案例展示 基于案例贯穿Spark Streaming的运行源码 一. 案例代码阐述 : 在线动态计算电商中不同类别中最热门的商品排名,例如:手机类别中最热门的三种手机.电视类别中最热门的三种电视等. 1.案例运行代码 : import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.hive.HiveCont…
1.背景介绍 Storm以及离线数据平台的MapReduce和Hive构成了Hadoop生态对实时和离线数据处理的一套完整处理解决方案.除了此套解决方案之外,还有一种非常流行的而且完整的离线和 实时数据处理方案.这种方案就是Spark.Spark本质上是对Hadoop特别是MapReduce的补充.优化和完善,尤其是数据处理速度.易用性.迭代计算和复杂数据分析等方面. Spark Streaming 作为Spark整体解决方案中实时数据处理部分,本质上仍然是基于Spark的弹性分布式数据集(Re…
系统架构介绍 整个实时监控系统的架构是先由 Flume 收集服务器产生的日志 Log 和前端埋点数据, 然后实时把这些信息发送到 Kafka 分布式发布订阅消息系统,接着由 Spark Streaming 消费 Kafka 中的消息,同时消费记录由 Zookeeper 集群统一管理,这样即使 Kafka 宕机重启后也能找到上次的消费记录继而进行消费.在这里 Spark Streaming 首先从 MySQL 读取规则然后进行 ETL 清洗并计算多个聚合指标,最后将结果的一部分存储到 Hbase…
https://juejin.im/post/5b091ee35188253892389683 大型跨境电商JVM调优经历 前提:某大型跨境电商业务发展非常快,线上机器扩容也很频繁,但是对于线上机器的运行情况,特别是jvm内存的情况,一直没有一个统一的标准来给到各个应用服务的owner.经过618大促之后,和运维的同学讨论了下,希望将线上服务器的jvm参数标准化,可以以一个统一的方式给到各个应用,提升线上服务器的稳定性,同时减少大家都去调整jvm参数的时间.参考了之前在淘宝天猫工作的公司的经历:…