1.启动spark集群. 启动Hadoop集群 cd /usr/local/hadoop/ sbin/start-all.sh 启动Spark的Master节点和所有slaves节点 cd /usr/local/spark/ sbin/start-master.sh sbin/start-slaves.sh 2.standalone模式: 向独立集群管理器提交应用,需要把spark://master:7077作为主节点参数递给spark-submit.下面我们可以运行Spark安装好以后自带的样

Exception 1:当我们将任务提交给Spark Yarn集群时,大多会出现以下异常,如下: 14/08/09 11:45:32 WARN component.AbstractLifeCycle: FAILED SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040: java.net.BindException: Address already in use java.net.BindException: Address already in use at sun.nio.

一,开发环境: 操作系统:win19 64位 IDE:IntelliJ IDEA JDK:1.8 scala:scala-2.10.6 集群:linux上cdh集群,其中spark为1.5.2,hadoop:2.6.0(其实我也想用spark最新版和hadoop的最新版,但1.6以前有spark-assembly-1.x.x-hadoop2.x.x.jar) 二,实现步骤: 1,设置maven的pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集

准备工作 需要有三台主机,其中一台主机充当master,另外两台主机分别为slave01,slave02,并且要求三台主机处于同一个局域网下 通过命令:ifconfig 可以查看主机的IP地址,如下图所示 本集群的三台机器的IP地址如下 10.129.0.118 master 10.129.0.223 slave01 10.129.0.124 slave02 通过命令:ping IP地址 可以查看与另一台主机的连通性 如下所示 注意:在shell命令下通过CTRL+C 可以结束命令的执行 三台主

今天来分享下将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行的步骤. 第一个步骤之前,先上传文本文件,spark.txt,然用命令hadoop fs -put spark.txt /spark.txt,即可. 第一:看整个代码视图 打开WordCountCluster.java源文件,修改此处代码: 第二步: 打好jar包,步骤是右击项目文件----RunAs--Run Configurations 照图填写,然后开始拷贝工程下的jar包,如图,注意是拷贝那个依赖jar包,不是第

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

win7下eclipse远程开发hadoop程序,分为两种: (1)运行[Run As] Java Application, 打包程序为jar,上传集群执行(这里不做解释) (2)运行[Run As] Run on Hadoop 重点来说说Run on Hadoop这种方式,搭建好eclipse远程开发环境,执行Run on Hadoop,程序成功了,心里窃喜,却发现是这个样子: 我明明设置job.setNumReduceTasks(6),最终本应该有6个reduce输出,怎么成了一个? 发现这

一般我们采用win开发+linux hadoop集群的方式进行开发,使用插件:hadoop-***-eclipse-plugin. 运行程序的时候,我们一般采用run as application或者选择run as hadoop.按照这个字面理解,我们可以认为第一种是运行在本地,第二种是运行在hadoop集群上.但是实际情况是一般如果不进行配置的话,全部是在本地进行运行的.如果需要将job提交到集群上,那么需要进行必要的设置和添加部分代码. 1.copy mapred-site.xml &&am

前言 我们知道HDFS集群中,所有的文件都是存放在DN的数据块中的.那我们该怎么去查看数据块的相关属性的呢?这就是我今天分享的内容了 一.HDFS中数据块概述 1.1.HDFS集群中数据块存放位置 我们知道hadoop集群遵循的是主/从的架构,namenode很多时候都不作为文件的读写操作,只负责任务的调度和掌握数据块在哪些datanode的分布, 保存的是一些数据结构,是namespace或者类似索引之类的东西,真正的数据存储和对数据的读写是发生在datanode里的. 找到${HADOOP_

SparkStreaming-提交到集群运行 spark streaming 提交_百度搜索 SparkStreaming示例在集群中运行 - CSDN博客

Storage模块 在Spark中提及最多的是RDD,而RDD所交互的数据是通过Storage来实现和管理 Storage模块整体架构 1. 存储层 在Spark里,单节点的Storage的管理是通过block来管理的,每个Block的存储可以在内存里或者在磁盘中,在BlockManager里既可以管理内存的存储,同时也管理硬盘的存储,存储的标识是通过块的ID来区分的.   2. 集群下的架构 2.1 架构 在集群下Spark的Block的管理架构使用Master-Slave模式 Master

首先了解下资源调度管理框架Yarn. Yarn的结构(如图): Resource Manager (rm)负责调度管理整个集群上的资源,而每一个计算节点上都会有一个Node Manager(nm)来负责该节点上的计算资源,我们把计算资源抽象成一个个Container(容器),每个Container包含一定数量的cpu核数和一定大小的内存.一个应用程序由一个App Master 来管理,App Master 负责将一个程序运行在各个节点的Container中. Yarn 组件分工: 1.     

MapReduce任务有三种运行方式: 1.windows(linux)本地调试运行,需要本地hadoop环境支持 2.本地编译成jar包,手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行. 3.本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行,实际上这种方式就是第二种方式的变种. 本例说的就是第三种方式 1)核心的部分就是Confirguration的配置 2)本地需要编译成jar包 3)运行参数在本地配置,包括输入输出参数4)出现windows下的环境配置问题,参照h

spark最新版公布了.之前的版本号就已经集成了graphx,这个版本号还改了一些bug. 我做了简单測试,只是网上关于集群模式执行spark资料太少了,仅仅有关于EC2(见參考资料1)的.可是还非常旧,好多命令都有变化了.非常讨厌写安装类的博客不注明当前使用软件的版本号,这是常识好不好?! 我的平台配置: spark:0.9.1 scala:2.10.4 hadoop:1.0.4 jdk:1.7.0 master node:1 worker node:16 1. spark 0\.9\.1的部

如果你使用Kubernetes作为应用程序的操作平台,那么你应该会遇到一些有关使用集群的方式的基本问题: 你应该有多少集群? 它们应该多大? 它们应该包含什么? 本文将深入讨论这些问题,并分析你所拥有的一些选择的利弊. 问题所在 作为一个软件创建者,你应该开发并运行了多个应用程序.而且,你应该在不同的环境中运行这些应用程序的多个实例--例如,你应该有开发.测试以及生产环境.那么,不同的环境和应用程序的组合,我们可以得到一个"矩阵": 在以上例子中,有3个应用程序和3个环境,两两组合为9

若当连接到Spark的master之后,若集群中没有分布式文件系统,Spark会在集群中每一台机器上加载数据,所以要确保Spark集群中每个节点上都有完整数据. 通常可以选择把数据放到HDFS.S3或者类似的分布式文件系统去避免这个问题.

我们在开发mpi程序时,由于其是分布式程序,我们在单个节点上完成编码后,需要将代码拷贝到整个集群进行测试.集群之间的文件拷贝可以通过scp命令完成.但是scp命令是针对两个节点之间文件互传设计,为了将代码拷贝到所有的机器,我们需要多次调用scp命令.一个好的方法是将拷贝命令写成脚本,让其自动完成. 首次拷贝时,我们可以让scp拷贝整个工作目录到集群中,当项目较小时这种方法没有影响,但是当项目规模变大,拷贝将变得很费时.其实我们每次只对某个文件进行修改,然后重新编译进行测试.所以这时就没有必要将整

真正的落地部署都是希望程序跑在集群下,而不是单机版下测测玩玩,所以这篇就来聊一下怎么使用docker swarm进行部署,因为是swarm是docker自带的, 所以部署起来还是非常简单的. 一:前置条件 准备三台centos机器: 192.168.23.154 manager 192.168.23.155 work1 192.168.23.156 work2 二:构建集群 1.  manger节点上使用 docker swarm init 即可创建只有一个master节点的集群. [root@

1.免秘钥登录配置: ssh-keygen cd .ssh touch authorized_keys cat id_rsa.pub > authorized_keys chmod 600 authorized_keys 2.环境工具 2.1环境 系统 urbuntu jdk 1.7.0_79 scala 2.10.4 hadoop 2.6.0 spark 1.6.2 2.2打包工具 IDEA + sbt1.2打包工具 3.打包 3.1安装插件 需要预先安装scala插件,点击File ->S

提交Spark程序到集群与提交MapReduce程序到集群一样,首先要将写好的Spark程序打成jar包,再在Spark-submit下通过命令提交. Step1:打包程序 Intellij IDEA进行打包步骤: Step2:提交任务 ./spark-submit  --class com.jz.bigdata.DecisionTree --master spark:master:7077 --executor-memory 2g --num-executors 5  /bigdata/Dec