Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135912.html 目录 存储系统 本地磁盘 内存 网络 CPU核数 Spark开发人员收到的最常见的问题就是如何为Spark做硬件配置.然而恰当的硬件配置取决于你的应用环境,所以我们推荐考虑如下几个要素. 存储系统 因为大部分Spark作业很可能要从外部存储系统(如HDFS.HBase)读取数据,所以,把Spark平台尽可能

一.VMnet1和VMnet8路由器 VMware-workstation软件选择默认安装时,会自动创建VMnet1和VMnet8路由器设备.(安装失败使用CCleaner清理vm软件) VMnet1对应仅主机模式.如果在网络适配器-网络连接里面选择仅主机模式,那么Linux的虚拟网卡就会接入VMnet1路由设备,应该使用VMnet1设备子网IP段,一般情况下使用DHCP获取的IP地址就在子网IP段范围. VMnet8对应NAT模式.如果在网络适配器-网络连接里面选择NAT模式,那么Linux的

1. 从官网下载Spark安装包,解压到自己的安装目录下(默认已经安装好JDK,JDK安装可自行查找): spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html 2. 进入系统命令行界面,进入安装目录下,如"/安装目录/spark-1.6.0-bin-hadoop-2.6.0 ",输入命令"./bin/pyspark"验证pyspark能否运行,再输入命令“./bin/spark-shell”,查看scala环境能否运行.成功的

脚本内容: <# .SYNOPSIS This script grab all ARM VM VHD file in the subscription and caculate VHD size. .DESCRIPTION This script grab all ARM VM VHD file in the subscription and caculate VHD size. .Example .\Get-ArmVMDiskSize.ps1 -subscriptionid xxxxxxx-x

查询主机系统ip 使用virtualbox 设置网络模式为桥接模式 设置静态 ip 与网关 关闭防火墙 sudo ufw disable

安装环境: 虚拟机:VMware® Workstation 8.0.1(网络桥接) OS:CentOS 7 JDK版本:jdk-7u79-linux-x64.tar Scala版本:scala-2.11.7 Spark版本:spark-1.4.0-bin-hadoop2.4 用户:hadoop安装Centos时创建的,属于管理员组 第一步:配置SSH 使用hadoop登录系统,在终端运行: yum install openssh-server 如果提示: 则是因为yum服务被占用,需要强制解锁:

本课主题 JVM 內存使用架构剖析 Spark 1.6.x 和 Spark 2.x 的 JVM 剖析 Spark 1.6.x 以前 on Yarn 计算内存使用案例 Spark Unified Memory 的运行原理和机制 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所

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因为听说服务器端大多都是LINUX/UNIX,LINUX是程序员必须适应的编程环境,所以今天折腾了一下,给笔记本装了个LINUX虚拟机,并顺便给WINDOWS和LINUX都配置了PYTHON环境. 这里把参考的文和注意事项记录一下备查. 1)WIN下配置LINUX虚拟机 参考LINUX.中国新手指南:手把手安装Ubuntu文章,安装成功. 配置:windows8.1 + VirtualBox + Ubuntu 注意事项: 如果用Virtualbox安装Ubuntu,发现无法选择64位系统,那么可

参考原文:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 运行文件有几个G大,默认的spark的内存设置就不行了,需要重新设置.还没有看Spark源码,只能先搜搜相关的博客解决问题. 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client 模式. yarn-cluster模式.当在YARN上运行Spark作业,每个Sp

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

在MacOs上配置hadoop和spark环境 Setting up Hadoop with Spark on MacOs Instructions 准备环境 如果没有brew,先google怎样安装brew 先uninstall老版本的Hadoop brew cleanup hadoop 然后更新homebrew formulae brew update brew upgrade brew cleanup 检查版本信息 brew info hadoop brew info apache-spa

1. 虚拟机设置中点击安装2. 虚拟机中挂载VMware Tools镜像3. 解压安装4. 配置共享目录5. 有关VMware Tools 1. 虚拟机设置中点击安装 VMware workstation中,右键点击虚拟机console,点击"安装VMware Tools",此时屏幕提示,装载VMware Tools的CD已经连接到虚拟机中,挂载后,解压,然后执行脚本安装. 2. 虚拟机中挂载VMware Tools镜像 console中,执行df -h,发现还没有挂载. 创建挂载点:

转载:http://www.cnblogs.com/jcchoiling/p/6494652.html 引言 Spark 从1.6.x 开始对 JVM 的内存使用作出了一种全新的改变,Spark 1.6.x 以前是基于静态固定的JVM内存使用架构和运行机制,如果你不知道 Spark 到底对 JVM 是怎么使用,你怎么可以很有信心地或者是完全确定地掌握和控制数据的缓存空间呢,所以掌握Spark对JVM的内存使用内幕是至关重要的.很多人对 Spark 的印象是:它是基于内存的,而且可以缓存一大堆数据

兄弟连大数据培训和大家一起探究Jupyter配置 Spark 开发环境 简介 为Jupyter配置Spark开发环境,可以安装全家桶–Spark Kernel或Toree,也可按需安装相关组件. 考虑到一般人更喜欢一步到位,并且Toree将会代替Spark Kernel,故直接且仅需安装Toree即可,不过下面还是给出了所有的安装方法. Spark Kernel的安装 参照Spark Kernel支持的语言,安装好Spark Kernel后,其默认可以支持Scala,Python,R,SQL,对

          在配置Hadoop之前,应该先做以下配置   1.更改主机名 首先更改主机名,目的是为了方便管理.  输入:hostname  查看本机的名称  使用 hostname 修改当前主机名.  hostname test1 然后输入:vim /etc/sysconfig/network 修改主机名称 将HOSTNAME 的名称更改为你想要设置的名称   注:主机名称更改之后,要重启(reboot)才会生效. 输入:vim /etc/hosts 添加 主机IP 和对应的主机名称,做

eclipse在对spark的支持上并不友好,所以需要新下载并安装IntelliJ IDEA 2019.1.我下载安装的是专业版的,直接在网上搜索了破解码进行破解. 1. 配置java和scala IDE的配置是我陌生的,所以可能会有一些错误的多余的操作. 安装scala插件:选择Plugins-搜索scala—安装scala插件—重启 重启后选择新建项目,可以在项目选择中找到scala.我新建的是scala-IDE项目,在新建界面选择java SDK(java jdk目录)和SCALA SDK

出一期用于连接远程Ubuntu系统并配置pytorch环境的教学.2021-07-07 13:35:57- 现在的矿难导致显卡大幅度的涨价对很多要做深度学习领域的小伙伴们非常的不友好,配置设备固然要掏空钱包,那么租个云GPU变成个非常经济的选择! 但是用黑框命令行操控的Linux系统对很对习惯了用wingdows的同学显的十分不友好! 于是乎,我出了今天这期教程! Xshell 7(win系统)是一个用于MS Windows平台的强大的SSH.TELNET和RLOGIN终端仿真软件.它使得用户能

大数据情结 还记得上次跳槽期间,与很多猎头都有聊过,其中有一个猎头告诉我,整个IT跳槽都比较频繁,但是相对来说,做大数据的比较"懒"一些,不太愿意动.后来在一篇文中中也证实了这一观点,分析说大数据领域从业者普遍认为这是一个有前景,有潜力的方向,大多数希望有所积累,所以跳槽意愿不是很强烈. 14年的时候开始接触Hadoop,在Windows下搭了好几次环境,单机版.伪分布式和分布式都搭建过.那时候需要在Windows下装个虚拟机,在虚拟机中再装个Ubuntu,之后在Ubuntu上开始装j

Spark摘说 Spark的环境搭建涉及三个部分,一是linux系统基础环境搭建,二是Hadoop集群安装,三是Spark集群安装.在这里,主要介绍Spark在Centos系统上的准备工作--linux系统基础环境搭建.这个主要包括: 运行环境说明:硬软件环境.集群网络环境.Linux使用工具(xshell和xftp) 样板机环境搭建:安装操作系统及创建hadoop用户.设置系统环境(机器名,IP地址,Host映射文件,关闭防火墙.SElinux).配置运行环境(更新OpenSSL--可选,修改

Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext.Transformations.Actions. 1 Spark简介 1.1 什么是spark Spark:基于内存计算的大数据并行计算框架,用于构建大型的.低延迟的数据分析应用程序. Spark特点: 运行速度快:使用先进的DAG(有向无环图)执行引擎,以支持循环数据流与内存计算,基于内存的执行