1.模拟Kill掉已经启动的VNC服务 1)启动桌面1的服务 [root@testdb ~]# vncserver :1 New 'testdb:1 (root)' desktop is testdb:1 Starting applications specified in /root/.vnc/xstartup Log file is /root/.vnc/testdb:1.log 2)手工杀掉已经启动的VNC服务进程 [root@testdb ~]# ps -ef | grep -i vnc

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

不少同学抱怨,在集群的GPU节点上运行caffe程序时,经常出现"Out of Memory"的情况.实际上,如果我们在提交caffe程序到某个GPU节点的同时,指定该节点某个比较空闲的gpu id,便可以避免"Out of Memory"的情况.步骤如下: 1. 在提交任务前,制作一个带有“nvidia-smi”命令的run_gpu.sh文件 #!/bin/bash #$ -V #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash nvidia-smi

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

1.spark在集群上运行应用的详细过程 (1)用户通过spark-submit脚本提交应用 (2)spark-submit脚本启动驱动器程序,调用用户定义的main()方法 (3)驱动器程序与集群管理器通信,申请资源以启动执行器节点 (4)集群管理器为驱动器程序启动执行器节点 (5)驱动器进程执行用户应用中的操作.根据程序中所定义的对RDD的转化操作和行动操作,驱动器节点把工作以任务的形式发送到执行器进程 (6)任务在执行器程序中进行计算并保存结果 (7)如果驱动器程序的main()方法退出,

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

摘要: 原创出处 https://www.bysocket.com 「公众号:泥瓦匠BYSocket 」欢迎关注和转载,保留摘要,谢谢! ES 基础 ES 集群 ES 集群上业务优化 一.ES 基础 ES 的安装下载,网上一大片,我这边不在重复.可以看看我以前做的小笔记: Spring Boot 2.0 M7 整合 ES 5 .Kibana 和 X-pack 其中 ES 三大要素: 文档(Document)文档,在面向对象观念就是一个对象.在 ES 里面,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一

之前,我们已经在hadoop集群上配置了Hive,今天我们来配置下Hbase. 一.准备工作 1.ZooKeeper下载地址:http://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.10/zookeeper-3.4.10.tar.gz 2.Hbase下载地址:http://mirrors.shuosc.org/apache/hbase/stable/hbase-1.2.6-bin.tar.gz 二.ZooKeeper集群安装配置 1.下载Zo

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.

论文内容: 待整理 参考文献: An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters. Matei Zaharia 大型集群上的快速和通用数据处理架构

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

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. 在分布式环境下,Spark 集群采用的是主/ 从结构.在一个Spark 集群中,有一个节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.这个中央协调节点被称为驱动器(Driver)节点,与之对应的工作节点被称为执行器(executor)节点.驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信,它们也都作为独立的J

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

hive1.2.1在hadoop2.6.4集群上的安装 hive只需在一个节点上安装即可,这里再hadoop1上安装 1.上传hive安装包到/usr/local/目录下 2.解压 tar -zxvf /usr/local/hive-1.2.1.tar.gz  重命名 mv hive-1.2.1 hive 3.安装MySQL.具体步骤见<Linux下jdk.Tomcat.MySQL的安装> 4.配置hive (1)配置环境变量vi /etc/profile  添加:export HIVE_HO

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

写在前面 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 为了方便,这篇文章里的例子均为伪分布式运行,一般来说只要集群配置得当,在伪分布式下能够运行的程序,在真实集群上也不会有什么问题. 为了更好地模拟集群环境,我们可以在mapred-site.xml中增设reducer和mapper的最大

生产环境 hadoop部署在超大内存服务器的虚拟机集群上 好 还是  几个内存较小的物理机上好? 虚拟机集群优点 虚拟化会带来一些其他方面的功能. 资源隔离.有些集群是专用的,比如给你三台设备只跑一个spark,那还算Ok.但在很多规模很小的团体中,在有限的硬件设备的情况下,又要跑spark,比如又要跑zookeeper.kafka等等,这个时候,我们希望它们之间是不会互相干扰的.假设你spark的配置没做好,内存占用太大了,你总不希望把你好端端zookeeper给影响得挂掉.那么此时虚拟机或者

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.

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

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.