HA下的Spark集群工作原理解密】的更多相关文章

实验环境: zookeeper-3.4.6 Spark:1.6.0 简介: 本篇博客将从以下几点组织文章: 一:Spark 构建高可用HA架构 二:动手实战构建高可用HA 三:提交程序测试HA 一:Spark 构建高可用HA架构  Spark本身是Master和Slave,而这这里的 Master是指Spark资源调度和分配.负责整个集群的资源调度和分配. Worker是管理单个节点的资源. 这里面的资源主要指:内存和CPU. 1. Master-Slave模型很容易出现单节点故障的问题.所以为…
author:JevonWei 版权声明:原创作品 集群工作原理 一.集群基础 1.系统的扩展方式 scale up向上扩展:提高单台服务器的性能 scale out向外扩展:多台服务器联合起来满足同一个需要 2.集群类型 LB:load balancing,负载均衡集群,通过横向扩展提高系统性能 前端 : 负载均衡器,调度器 后端 : 上游服务器(upstream server),后端服务器,"真"服务器(real server) 传输层 : ipvs(lvs) 应用层 : ngin…
1. 集群:集群(cluster )就是一组计算机,它们作为一个整体向用户提供一组网络资源,单个计算机系统就是一个集群节点(node). 2. 集群种类: <1>. 负载均衡集群(Load Balance),简称LB集群 <2>. 高可用集群(High Availability),简称HA集群 <3>. 高性能计算(High Perfermance Computing)集群,简称HPC集群 2.1 负载均衡(LB)实现手段: 硬件:F5负载均衡器 软件:LVS(4层,…
本文翻译自Elasticsearch官方指南的life inside a cluster一章. 添加故障转移(Failover)功能 仅仅执行一个节点意味着可能存在着单点失败(Single point of failure)的问题 - 由于没有冗余.幸运的是.解决问题我们仅仅须要启动还有一个节点. 启动第二个节点 为了试验当你加入第二节点时会发生什么,你须要像启动第一个节点那样启动第二个节点(參见执行ES).能够在同一个文件夹下 - 多个节点可以共享同样的文件夹. 仅仅要第二个节点也拥有和第一个…
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…
本文中的Spark集群包含三个节点,分别是Master,Worker1,Worker2. 1.在Master机器上安装Zookeeper,本文安装在/usr/etc目录下 2.在Master机器配置Zookeeper 2.1.cp /usr/etc/zookeeper-3.4.10/conf/zoo_sample.cfg /usr/etc/zookeeper-3.4.10/conf/zoo.cfg 2.2.在安装目录下创建data,logs目录:mkdir data;mkdir logs; 2.…
目录 第一节 Kafka 集群 Kafka 集群搭建 Kafka 集群快速搭建 第二节 集群管理工具 集群管理工具 集群 Issues 第三节 使用命令操纵集群 第四节 Kafka 术语说明 第五节 Kafka 集群工作原理 总结 第一节 Kafka 集群 如果你是开发, 对搭建kafka集群没什么兴趣, 可以跳过这一章, 直接看明天的内容. 如果你觉得多了解一点没有什么坏处的话, 请继续看下去. 提醒一下, 本章图多 Kafka 集群搭建 概述 kafka集群的搭建还是比较繁琐的, 虽然只是下…
(一)HA下配置spark 1,spark版本型号:spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 2,解压,修改配置环境变量 tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz mv spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 /usr/spark-2.1.0 vim /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/java export SCALA_HOME=/usr/scala export HADOOP_HOME=/usr/h…
三. Spark集群安装 3.1 下载spark安装包 下载地址spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html 这里我们使用 spark-2.1.3-bin-hadoop2.7版本. 3.2 规划安装目录 /export/servers 3.3 解压安装包 tar -zxvf spark-2.1.3-bin-hadoop2.7.tgz 3.4 重命名目录 mv spark-2.1.3-bin-hadoop2.7 spark 3.5 修改配置文件 配置…
我的Spark机群是部署在Yarn上的,因为之前Yarn的部署只是简单的完全分布式,但是后来升级到HA模式,一个主NN,一个备NN,那么Spark HistoryServer的配置也需要相应的做修改,因为不做修改会报错 Exception in thread "main" java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native…
###windows下链接hadoop集群 1.假如在linux机器上已经搭建好hadoop集群 2.在windows上把hadoop的压缩包解压到一个没有空格的目录下,比如是D盘根目录 3.配置环境变量HADOOP_HOME=D:\hadoop-2.7.7Path下添加 %HADOOP_HOME%\bin 4.下载相似版本的文件hadoop.dll #存放在C:\Windows\System32 目录下winutils.exe #存放在%HADOOP_HOME%\bin 目录下 #下载地址:h…
1.安装CUDA 1.1安装前工作 1.1.1选取实验器材 实验中的每台计算机均装有双系统.选择其中一台计算机作为master节点,配置有GeForce GTX 650显卡,拥有384个CUDA核心.另外两台计算机作为worker节点,一个配置有GeForce GTX 650显卡,另外一个配置有GeForce GTX 750 Ti显卡,拥有640个CUDA核心. 在每台计算机均创建hadoop用户并赋予root权限,本文所有的操作都将在hadoop用户下进行. 1.1.2安装前准备 用以下命令来…
本文主要讲解如何在Linux环境下安装Spark集群,安装之前我们需要Linux已经安装了JDK和Scala,因为Spark集群依赖这些.下面就如何安装Spark进行讲解说明. 一.安装环境 操作系统:Red Hat Enterprise Linux 6 64 位(版本号6.6) JDK版本:1.8 Scala版本:2.12.2 Spark版本:2.2.0 172.18.3.135 主节点 172.18.3.136 从节点 172.18.3.137 从节点 之后的操作如果是用普通用户操作的话也必…
相关文章链接 CentOS6安装各种大数据软件 第一章:各个软件版本介绍 CentOS6安装各种大数据软件 第二章:Linux各个软件启动命令 CentOS6安装各种大数据软件 第三章:Linux基础软件的安装 CentOS6安装各种大数据软件 第四章:Hadoop分布式集群配置 CentOS6安装各种大数据软件 第五章:Kafka集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第六章:HBase分布式集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第七章:Flume安装与配置 CentOS6安装各…
Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展计算能力.Spark可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器)上运行,所以Spark应用既能够适应专用集群,又能用于共享的云计算环境. Spark运行时架构 Spark在分布式环境中的架构如下图: 在分布式环境下,Spark集群采用的是主/从结构.在Spark集群,驱动器节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.执行器节点是工作节点,作为独立的Ja…
一.Spark集群基础概念 将DAG划分为多个stage阶段,遵循以下原则: 1.将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段. 2.当遇到shuffle操作,就意味着上一个stage阶段结束,下一个stage阶段开始 关于RDD中的分区,在默认情况下(也就是未指明分区数的情况) 1.如果从HDFS中读取数据创建RDD,在默认情况下 二.spark架构原理 1.Spark架构原理 Driver 进程                    编写的Spark程序就在Driver上, 由Dr…
原文链接:Spark集群基于Zookeeper的HA搭建部署笔记 1.环境介绍 (1)操作系统RHEL6.2-64 (2)两个节点:spark1(192.168.232.147),spark2(192.168.232.152) (3)两个节点上都装好了Hadoop 2.2集群 2.安装Zookeeper (1)下载Zookeeper:http://apache.claz.org/zookeeper ... keeper-3.4.5.tar.gz (2)解压到/root/install/目录下 (…
环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.搭建集群组建方案:master:PCS101,slave:PCS102.PCS103 搭建方式一:Standalone 步骤一:解压文件 改名 [root@PCS101 src]# -bin-hadoop2..tgz -C /usr/local [root@PCS101 local]#…
一.前期准备 前期的环境准备,在Linux系统下要有Hadoop系统,spark伪分布式或者分布式,具体的教程可以查阅我的这两篇博客: Hadoop2.0伪分布式平台环境搭建 Spark2.4.0伪分布式环境搭建 然后在spark伪分布式的环境下必须出现如下八个节点才算spark环境搭建好. 然后再在本地windows系统下有一个简单的词频统计程序. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext im…
Hadoop ha CDH5.15.1-hadoop集群启动后,两个namenode都是standby模式 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. 一说起周五,想必大家都特别开心对吧?其实我也很开心呀-眼看还剩下一个小时就下班了.然而在这一个小时内,我都心里活动真的是跌宕起伏呀-不是因为放假,而是身为一名大数据运维技术人员需要替公司大数据生态圈中面临都各种问题. 这不,遇到了一个奇葩的问题,让我花了接近一个小时才处理完呢!深感惭愧啊,要是有小伙伴遇到跟我同样的问题,别慌…
RDD是什么? RDD (resilientdistributed dataset),指的是一个只读的,可分区的分布式数据集,这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中,在多次计算间重用. RDD内部可以有许多分区(partitions),每个分区又拥有大量的记录(records). 五个特征: dependencies:建立RDD的依赖关系,主要rdd之间是宽窄依赖的关系,具有窄依赖关系的rdd可以在同一个stage中进行计算. partition:一个rdd会有若干个分区,分区的大小决定了对这个…
LVS之1---工作原理 LVS 介绍 LVS:Linux Virtual Server,Linux虚拟服务器,负载调度器,是一个由章文嵩(花名 正明)博士从1998年开始发起的自由软件项目. 软件作用:通过LVS提供的负载均衡技术和Linux操作系统实现一个高性能.高可用的服务器群集,它具有良好可靠性.可扩展性和可操作性.从而以低廉的成本实现最优的服务性能.可以实现高可伸缩的.高可用的网络服务,例如WWW服务.Cache服务.DNS服务.FTP服务.MAIL服务.视频/音频点播服务等. LVS…
Spark是一个内存迭代式运算框架,通过RDD来描述数据从哪里来,数据用那个算子计算,计算完的数据保存到哪里,RDD之间的依赖关系.他只是一个运算框架,和storm一样只做运算,不做存储. Spark程序可以运行在Yarn.standalone.mesos等平台上,standalone是Spark提供的一个分布式运行平台,分为master和worker两个角色. Standalone模式安装:只要修改一个文件即可 Spark-env.sh为: (master没有做HA) #指定JAVA_HOME…
spark集群安装配置 一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu1…
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…
Hadoop 和 Spark 的关系 Spark 运算比 Hadoop 的 MapReduce 框架快的原因是因为 Hadoop 在一次 MapReduce 运算之后,会将数据的运算结果从内存写入到磁盘中,第二次 Mapredue 运算时在从磁盘中读取数据,所以其瓶颈在2次运算间的多余 IO 消耗. Spark 则是将数据一直缓存在内存中,直到计算得到最后的结果,再将结果写入到磁盘,所以多次运算的情况下, Spark 是比较快的. 其优化了迭代式工作负载 Hadoop的局限 Spark的改进 抽…
转载自: http://blog.csdn.net/swing2008/article/details/60869183 转自:http://www.cnblogs.com/tgzhu/p/5818374.html Apache Spark是一个围绕速度.易用性和复杂分析构建的大数据处理框架,最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,并于2010年成为Apache的开源项目之一,与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比,Spark有如下优势: Spark提…
一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu14.04中配置Spark…
由于自己的电脑配置普普通通,在VM虚拟机中搭建的集群规模也就是6个节点左右,再多就会卡的不行 碰巧接触了Docker这种轻量级的容器虚拟化技术,理论上在普通PC机上搭建的集群规模可以达到很高(具体能有多少个也没有实际测试过) 于是就准备在Docker上搭建Spark集群 由于是Docker新手,在操作过程中遇到了不少麻烦 刚开始在网上找的资料都是直接从DockerHub上拉取别人已经建好的镜像使用 问题多多,下载速度慢,下载异常,运行异常,配置异常等等等等... 好不容易下载了一个可以用的镜像,…
Spark集群搭建 local本地模式 下载安装包解压即可使用,测试(2.2版本)./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar 100 local[1]:1代表线程数100:spark类中需要的一个参数,越大计算的越准 集群搭建过程中,基本上是哪台机器上有datanode,就在哪台机器上装一个s…