1.1 问题描述 Spark Streaming程序解析protobuf序列化的数据时,--jars 来添加依赖的protobuf-java-3.0.0.jar包,使用local模式程序正常,使用yarn模式时会报找不到方法的错误,如下所示: 1.2 解决方法 分析local模式能运行,yarn模式不能运行的原因是,用户提交的protobuf-java-3.0.0.jar与SPARK_HOME/lib下的protobuf-java-2.5.0.jar冲突了,默认会优先加载SPARK_HOME/l

1. Spark Shell测试 Spark Shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具,可以帮助我们熟悉Scala语言.即使你对Scala不熟悉,仍然可以使用这一工具.Spark Shell使得用户可以和Spark集群进行交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 测试案例1: [Spark@Master spark]$ MASTER=spark://Master:7077 bin/spark-shell //连接到集群 Spark assembly has bee

集群启动步骤:先启动HDFS系统,在启动spark集群,最后提交jar到spark集群执行. 1.hadoop启动cd /home/***/hadoop-2.7.4/sbinstart-all.sh 3.spark启动cd /home/***/spark-2.2.0/sbinstart-all.sh 4.spark提交cd /home/***/spark-2.2.0/binspark-submit --master local --class com.helloworld.kmeans /hom

如果运行Spark集群时状态一直为Accepted且不停止不报错,比如像下面这样的情况: 15/06/14 11:33:33 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state: ACCEPTED) 15/06/14 11:33:34 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state:

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

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

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j

前言 本篇演示如何使用 AWS EC2 云服务搭建集群.当然在只有一台计算机的情况下搭建完全分布式集群,还有另外几种方法:一种是本地搭建多台虚拟机,好处是免费易操控,坏处是虚拟机对宿主机配置要求较高,我就一台普通的笔记本,开两三个虚拟机实在承受不起: 另一种方案是使用 AWS EMR ,是亚马逊专门设计的集群平台,能快速启动集群,且具有较高的灵活性和扩展性,能方便地增加机器.然而其缺点是只能使用预设的软件,如下图: 如果要另外装软件,则需要使用 Bootstrap 脚本,详见 https://d

Spark 集群相关 table td{ width: 15% } 来源于官方, 可以理解为是官方译文, 外加一点自己的理解. 版本是2.4.4 本篇文章涉及到: 集群概述 master, worker, driver, executor的理解 打包提交,发布 Spark application standalone模式 SparkCluster 启动 及相关配置 资源, executor分配 开放网络端口 高可用(Zookeeper) 名词解释 Term(术语) Meaning(含义) App

第3章 Spark集群安装 3.1 Spark安装地址 1．官网地址 http://spark.apache.org/ 2．文档查看地址 https://spark.apache.org/docs/2.1.1/ 3．下载地址 https://spark.apache.org/downloads.html 3.2 Standalone模式安装 1)上传并解压spark安装包 [atguigu@hadoop102 sorfware]$ tar -zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop

目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境. 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+akka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+kafka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 集群框架图 本图主要是说明各个组件可以发布到不同的逻辑机器上. GSpark C

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

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

写此篇文章之前,已经搭建好spark集群并测试成功: spark集群搭建文章链接:http://www.cnblogs.com/mmzs/p/8193707.html 一.启动环境 由于每次都要启动,比较麻烦,所以博主写了个简单的启动脚本:第一个在root用户下,第二个在hadoop用户下执行: #!/bin/sh #提示“请输入当前时间,格式为:2017-3-2”,把用户的输入保存入变量date中 read -t 30 -p "请输入正确时间: 格式为:'09:30:56': " n

首先准备3台电脑或虚拟机,分别是Master,Worker1,Worker2,安装操作系统(本文中使用CentOS7). 1.配置集群,以下步骤在Master机器上执行 1.1.关闭防火墙:systemctl stop firewalld.service 1.2.设置机器ip为静态ip 1.2.1.修改配置 cd /etc/sysconfig/network-scripts/ vim ifcfg-eno16777736 更改内容如下: BOOTPROTO=static #配置静态IP,网关,子网

本文转自:https://www.linuxidc.com/Linux/2018-02/150886.htm 一.Spark on Standalone 1.spark集群启动后,Worker向Master注册信息 2.spark-submit命令提交程序后,driver和application也会向Master注册信息 3.创建SparkContext对象:主要的对象包含DAGScheduler和TaskScheduler 4.Driver把Application信息注册给Master后,Ma

Spark集群之yarn提交作业优化案例 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.启动Hadoop集群 1>.自定义批量管理脚本 [yinzhengjie@s101 ~]$ more `which xzk.sh` #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie #EMAIL:y1053419035@qq.com #判断用户是否传参 ];then echo "无

一.安装依赖软件Scala(所有节点) 1.下载Scala:http://www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.10.4.tgz 2.解压: [root@Hadoop-NN-01 ~]# tar -xzvf scala-2.10.4.tgz -C /usr/local/ 3.配置scala环境变量 [root@Hadoop-NN-01 ~]# vim /etc/profile export SCALA_HOME=/usr/local/scala exp

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

Hive环境的安装部署(完美安装)(集群内或集群外都适用)(含卸载自带mysql安装指定版本) Hive 安装依赖 Hadoop 的集群,它是运行在 Hadoop 的基础上. 所以在安装 Hive 之前,保证 Hadoop 集群能够成功运行. 同时,比如我这里的master.slave1和slave2组成的hadoop集群.hive的安装可以安装在任一一个节点上,当然,也可以安装在集群之外,取名为client.只需要ssh免密码通信即可. 1. 下载Hive 这里很简单,不多赘述. http:/