参考  设置环境变量R_LIBS将R包安装到自定义路径   实际上是可以解决问题的, #环境变量完成以后,启动(重启)R,运行 .libPaths() 加载R包时,发现路径仍然未变成自定义的. 那么参考  quantreg软件包加载失败.是要改路径么?新手求帮忙 开启R的时候用管理者身份打开[鼠标右键RStudio→以管理者身份运行],再运行,就会发现路径自定义成功. .libPaths()

用Apache + mod_jk + tomcat来实现tomcat集群的负载均衡的 如果出现了问题,可以用cmd  cd到Apache安装文件的bin下,运行httpd文件,错误信息就会打印出来. 我这里出现的问题是  Include conf/mod_jk.conf无法加载该配置文件(英文翻译过来就是这个问题) 为什么呢? 经过反复的检查发现是我建立的关于mode_jk.conf文件跟work.properties文件格式不对, 经过检查,用文本文件创建了这两个文件之后,文件的后缀名都是.c

本文来自边缘计算k3s社区 作者简介 Cello Spring,瑞士人.从电子起步,拥有电子工程学位.尔后开始关注计算机领域,在软件开发领域拥有多年的工作经验. Traefik是一个十分可靠的云原生动态反向代理.轻量级Kubernetes发行版K3s早在去年就已经内置Traefik,将其作为集群的默认反向代理和Ingress Controller.然而,在本文成文时K3s中的默认内置Traefik版本为v1.7.14.这一版本固然也能很好地运行,但还是少了一些有用的功能.我最想用的功能是为正在使

一:打包成jar 1.修改代码 2.使用maven打包 但是目录中有中文,会出现打包错误 3.第二种方式 4.下一步 5.下一步 6.下一步 7.下一步 8.下一步 9.完成 二:在集群上运行(local模式) 1.上传 2.学习spark-submit的使用方式 3.运行(local模式) 4.运行结果 三:集群上运行(standalone模式) 1.DeoloyMode 表示Driver执行的位置. client如果是参数,则表示driver执行在执行spark-submit命令的机器上.

有关这个问题,似乎这个在某些时候,用python写好,且spark没有响应的算法支持, 能否能在YARN集群上 运行PySpark方式, 将python分析程序提交上去? Spark Application可以直接运行在YARN集群上,这种运行模式,会将资源的管理与协调统一交给YARN集群去处理,这样能够实现构建于YARN集群之上Application的多样性,比如可以运行MapReduc程序,可以运行HBase集群,也可以运行Storm集群,还可以运行使用Python开发机器学习应用程序,等等

目前Kubernetes为Ubuntu提供的kube-up脚本,不支持15.10以及16.04这两个使用systemd作为init系统的版本. 这里详细介绍一下如何以非Docker方式在Ubuntu16.04集群上手动安装部署Kubernetes的过程. 环境信息 组件 版本 etcd 2.3.1 Flannel 0.5.5 kubernetes 1.5.1 主机信息 主机 IP OS k8s-master 172.12.24.36 ubuntu 16.04 k8s-node01 172.12.

上一篇博文如何在Eclipse下搭建Hadoop开发环境,今天给大家介绍一下如何分别分别在Eclipse和Hadoop集群上运行我们的MapReduce程序! 1. 在Eclipse环境下运行MapReduce程序(WordCount程序) 首先看一下我的项目结构和WordCount程序: 其中word.txt将作为我们测试的输入文件,内容如下: 程序代码如下所示: package com.hadoop.WordCount; import java.io.IOException; import

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

一.简介 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,来扩展程序的计算能力.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

Spark集群master节点:      192.168.168.200 Eclipse运行windows主机: 192.168.168.100 场景: 为了测试在Eclipse上开发的代码在Spark集群上运行的情况,比如:内存.cores.stdout以及相应的变量传递是否正常! 生产环境是把在Eclipse上开发的代码打包放到Spark集群上,然后使用spark-submit提交运行.当然我们也可以启动远程调试, 但是这样就会造成每次测试代码,我们都需要把jar包复制到Spark集群机器

0. 说明 将 IDEA 下的项目导出为 Jar 包,部署到 Spark 集群上运行. 1. 打包程序 1.0 前提 搭建好 Spark 集群,完成代码的编写. 1.1 修改代码 [添加内容,判断参数的有效性] // 判断参数的有效性 if (args == null || args.length == 0) { throw new Exception("需要指定文件路径") ; } [注释掉 conf.setMaster("...")] // 不用写,在提交代码的

Twitter Storm: 在生产集群上运行topology 发表于 2011 年 10 月 07 日 由 xumingming 作者: xumingming | 可以转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://xumingming.sinaapp.com/185/twitter-storm-在生产集群上运行topology/ 本文翻译自: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Running-topologi

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

http://f.dataguru.cn/thread-240156-1-1.html 软件版本:Nutch 1.7, Hadoop 1.2.1, CentOS 6.5, JDK 1.7 前面的3篇文章中,Nutch 快速入门(Nutch 1.7),Nutch 快速入门(Nutch 2.2.1),在Eclipse里运行Nutch,Nutch都是跑在单机上,本文把Nutch部署到Hadoop集群上,在真正的分布式Hadoop集群上跑. 前提 学会了搭建一个分布式Hadoop集群,见在CentOS上

原文地址:http://cn.soulmachine.me/blog/20140204/ 把Nutch爬虫部署到Hadoop集群上 Feb 4th, 2014 | Comments 软件版本:Nutch 1.7, Hadoop 1.2.1, CentOS 6.5, JDK 1.7 前面的3篇文章中,Nutch 快速入门(Nutch 1.7),Nutch 快速入门(Nutch 2.2.1),在Eclipse里运行Nutch,Nutch都是跑在单机上,本文把Nutch部署到Hadoop集群上,在真正

There are two types of people in the world. I hate both of them. Hadoop集群上搭建Ranger 在搭建Ranger工程之前,需要完成https://www.cnblogs.com/taojietaoge/p/10803537.html 中的搭建Hadoop集群步骤. 准备到Ranger官网下载ranger的源码:http://ranger.apache.org/download.html 1.Ranger编译 Ranger编译

flink idea 打包jar 并放到集群上运行 在开始之前注意前提,当前项目的scala的版本要和集群上的scala一致   我已经创建好一个wordCount的flink项目   注意项目的pom文件给这些依赖加上<scope>provided</scope>(表示执行和打包都不用此依赖,只有编译时用)不进行这些依赖的打包,因为这些依赖集群的环境都有了,不排除的话,会导致jar包很大,同时还容易很集群的依赖冲突   方法一 在pom文件里加入插件配置 <build>

导读:不知道大家有没有意识到一个现实:大部分时候,我们已经不像以前一样,通过命令行,或者可视窗口来使用一个系统了. 前言 现在我们上微博.或者网购,操作的其实不是眼前这台设备,而是一个又一个集群.通常,这样的集群拥有成百上千个节点,每个节点是一台物理机或虚拟机.集群一般远离用户,坐落在数据中心.为了让这些节点互相协作,对外提供一致且高效的服务,集群需要操作系统.Kubernetes 就是这样的操作系统. 比较 Kubernetes 和单机操作系统,Kubernetes 相当于内核,它负责集群软硬

*以下内容由<Spark快速大数据分析>整理所得. 读书笔记的第四部分是讲的是Spark在集群上运行的知识点. 一.Spark应用组件介绍 二.Spark在集群运行过程 三.Spark配置 四.Spark资源分配 一.Spark应用组件介绍 Spark应用组件有三个:驱动器.集群管理器和执行器. 驱动器节点:有两个职责:把用户转为任务和为执行器节点调度任务. 执行器节点:负责在Spark作业中运作任务. 集群管理器:Spark依赖于集群管理器来启动执行器节点. 集群管理器:为了方便多人调度时合

fesh个人实践,欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3898991.html Hbase 是Apache Hadoop的数据库,能够对大数据提供随机.实时的读写访问功能,具有开源.分布式.可扩展及面向列存储的特点.由于Hbase架构是基于其他文件存储系统的,因此在分布式模式下安装Hadoop是必须的.本文参考官方文档,安装部署一个完全分布式的Hbase集群.@_@ 一.基本环境 操作系统:Ubuntu14.04 Server-x64 JD

hadoop是基于java的数据计算平台,引入第三方库,例如C语言实现的开发包将会大大增强数据分析的效率和能力. 通常在是用一些工具的时候都要用到一些配置文件.资源文件等.接下来,借一个例子来说明hadoop上面如何使用JNI.以及调用资源文件. 首先介绍一下ICTClass,ICTClass是中国科学院开发的一个分词软件(ICTClass官网).该套软件采用C/C++编写.ICTClass虽然支持java,但是必须使用到的JNI技术.因此,在使用ICTClass之前需要配置好JNI资源以及IC