一.spark的命令行模式 1.第一种进入方式:执行 pyspark进入,执行exit()退出 注意报错信息:java.lang.IllegalArgumentException: Required executor memory (1024+384 MB) is above the (最大阈值)max threshold (1024 MB) of this cluster! 表示 执行器的内存(1024+384 MB) 大于最大阈值(1024 MB) Please check the valu…

0.绪论 之前完全没有接触过大数据相关的东西,都是书上啊,媒体上各种吹嘘啊,我对大数据,集群啊,分布式计算等等概念真是高山仰止,充满了仰望之情,觉得这些东西是这样的: 当我搭建的过程中,发现这些东西是这样的: 对于初学者来说,我认为缺点如下: 1.需要控制,配置的东西太多,并且配置对应并不是很清晰(以后优化集群是否会有很高含金量?) 2.整个集群,我觉的从硬件到软件整体来说还是稳定性有待提高,尤其CDH 集群这块一会这个主机失去联系,一会NameNode挂,一会monitor挂,整个使用过程就是…

2017年2月22日, 星期三 Cloudera Manager安装_搭建CDH集群 cpu   内存16G 内存12G 内存8G 默认单核单线 CDH1_node9 Server  || Agent 10G 6G 5G CDH2_node10 Agent 2G 1-1.5G 1G CDH3_node11 Agent 2G 1-1.5G 1G 1. • 系统环境准备 1.网络配置  vi /etc/sysconfig/network vi /etc/hosts 2.SSH免密钥登录 虚拟机的环境…

1. 硬件准备     使用了五台机器,其中两台8c16g,三台4c8g.一台4c8g用于搭建cmServer和NFS服务端,另外4台作为cloudera-manager agent部署CDH集群. ip 主要服务/角色 hostname(hosts配置与此一致) 机器规格 10.2.223.237 cmServer NFS server v-xstest-849-171208-cdh-1.hx 4c8g200g 10.2.223.239 Namenode,resouceManager,Hbas…

CDH集群中YARN的参数配置 前言:Hadoop 2.0之后,原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架,升级为MapReduceV2(Yarn)版本,也就是把资源调度和任务分发两块分离开来.而在最新的CDH版本中,同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2(Yarn)两个版本,如果集群中需要使用Yarn做统一的资源调度,建议使用Yarn. CDH对Yarn的部分参数做了少了修改,并且添加了相关的中文说明,本文着重介绍了CDH中相比 MapReduceV1一些参…

一.系统centOS7以上,至少三台主机 添加ip 主机名映射关系:(每台主机都要做) vim /etc/hosts 127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4 ::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6 10.0.8.107 master 10.0.8.108 node1 10.0.8.1…

前言 由于项目数据安全的需要,这段时间看了下hadoop的distcp的命令使用,不断的纠结的问度娘,度娘告诉我的结果也让我很纠结,都是抄来抄去, 还好在牺牲大量的时间的基础上还终于搞出来了,顺便写这个随笔,记录下. 环境 目前我们是两套同版本的CDH集群,集群内的节点通信使用的私网,提供浮动ip对外通信,也就是说,两个集群间的私网是不互通的,只能通过浮动ip 进行通信. 操作 使用hadoop提供的distcp命令进行数据迁移 (数据源集群source和目标集群target版本相同) 迁移hd…

body { border: 1px solid #ddd; outline: 1300px solid #fff; margin: 16px auto; } body .markdown-body { padding: 30px; } @font-face { font-family: fontawesome-mini; src: url(data:font/woff;charset=utf-8;base64,d09GRgABAAAAAAzUABAAAAAAFNgAAQAAAAAAAAAAAA…

1) 拉下来 ES集群  spark集群 两套快速部署环境, 并只用docker跑起来,并保存到私库. 2)弄清楚怎么样打包 linux镜像(或者说制作). 3)试着改一下,让它们跑在集群里面. 4) 弄清楚 Dockerfile 怎么制作镜像 docker-compose 里面的启动项 及 与 mesos里面怎么对应起来. 5)写一个spack程序 及在ES环境里造少量数据查一下. ES 环境docker :参考贴子来跑的,https://cloud.tencent.com/developer…

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