PS:局限,虽然可以指定在一台节点上执行,但是失去了高可用的优势,如果有不同类型的任务建议用多套azkaban 假如二台executor,下图中的4,5,我想将任务运行在hadoop02上,因为只有这台机器上装了tomcat 这个任务在没有被指定时,运行在hadoop03上 指定 运行exector (hadoop02 id:4) 查看运行节点

Azkaban是什么?(一) Azkaban的功能特点(二) Azkaban的架构(三) Hadoop工作流引擎之Azkaban与Oozie对比(四) 不多说,直接上干货! http://www.cnblogs.com/zlslch/category/938837.html 准备这四个 Azkaban 2.5安装 系统时区设置 安装和配置mysql Azkaban Web Server 安装 Azkaban Executor Server安装 启动验证 Azkaban web server插件安

在安装好Azkaban后,熟悉Azkaban的用法花了较长时间,也踩了一些坑,接下来将详细描述Azkaban的使用过程. 目录 一.界面介绍 二.Projects 1. 创建Command类型单一Job示例 1)创建一个Project,填写名称和描述 2)点击Create Project之后 3)创建Job 4)打包Job资源文件并上传 2. 创建Command类型多Job工作流 1)创建Project 2)上传文件 3)执行一次 4)指定定时任务 一.界面介绍 首页有6个菜单: Project

描述: azkaban主要用于离线计算任务的调度 说明: 此处Azkaban选择版本为:3.52.0,部署方式为Cluster模式,即支持多Executor计算节点,目前默认安装方式选择在同一台机器上安装web/executor两个服务. 安装步骤: 解压安装包中的azkaban目录下的`azkaban-3.52.0-bin.tar.gz`到指定的安装目录 > tar -zvxf azkaban-3.52.0-bin.tar.gz 在mysql创建azkaban元数据库,并且使用安装目录下的`c

4. Hadoop相关配置及Executor环境变量的设置 4.1 Hadoop相关配置信息 默认情况下,Spark使用HDFS作为分布式文件系统,所以需要获取Hadoop相关配置信息的代码如下: 获取的配置信息包括: 将Amazon S3文件系统的AccessKeyId和SecretAccessKey加载到Hadoop的Configuration: 将SparkConf中所有以spark.hadoop. 开头的属性都复制到Hadoop的Configuration: 将SparkConf的属性s

原文链接:http://xueliang.org/article/detail/20200712234015993 前言 在Netty的线程模型中,对于一个TCP连接的读写操作,都是由一个单线程完成的,对于刚入门Netty的新手,这完全颠覆我们熟知的多线程能够加快处理速度,缩短处理时间的常规思路. 实际上,Netty采用了异步通信模式,一个IO 线程可以并发处理N 个客户端连接和读写操作,这从根本上解决了传统同步阻塞IO 一连接一线程模型,架构的性能.弹性伸缩能力和可靠性都得到了极大的提升. 源

Azkaban是由LinkedIn开发的调度工具,可以用于调度Hadoop中的相互依赖的Job.有时候,在Hadoop集群中运行的Job是相互依赖的,某些任务需要顺序的执行,这种场景下使用Azkaban能够很好的解决问题. Azkaban有三个重要的组件构成: 关系型数据库(MySQL) AzkabanWebServer AzkabanExecutorServer 这三个组件的关系如下: 本文主要是为了快速的搭建一个可用的Azkaban系统,不会对各组件的作用和实现原理做过多分析. Azkaba

采用CDH Tarbal方式安装Hadoop集群. 1. 环境组件版本 组件名称 组件版本 用途 jdk 1.8 jdk-8u191-linux-x64 oracle jdk mysql mysql-5.7.13-linux-glibc2.5-x86_64 存放cloudera manager配置文件 zookeeper zookeeper-3.4.5-cdh5.12.2 分布式协调服务 hadoop hadoop-2.6.0-cdh5.12.2 包含HDFS和YARN,支撑分布式存储和资源管理

个人主页:http://www.linbingdong.com 简书地址:http://www.jianshu.com/p/a7f75b868568 简介 本文主要记录如何安装配置Hive on Spark,在执行以下步骤之前,请先确保已经安装Hadoop集群,Hive,MySQL,JDK,Scala,具体安装步骤不再赘述. 背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎,即Hive on mr.实际上,Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎,分别为Hive on Tez和Hi

作者:Jack47 PS:如果喜欢我写的文章,欢迎关注我的微信公众账号程序员杰克,两边的文章会同步,也可以添加我的RSS订阅源. 注:本文主要内容翻译自understanding-the-parallelism-of-a-storm-topology 本篇文章介绍了Storm拓扑的并发模型.介绍了Worker进程,Executor(线程)和Task(任务)之间的关系,如何按照需要配置他们.本文基于Storm 0.8.1版本,最新发布版本已经到了0.9.5了. 对于不了解Storm的朋友,可以先去

未经本人同意严禁转载,徽沪一郎. 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络都会由操作系统负责释放掉,但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除,就会留下一地鸡毛,浪费有效的存储空间. 部署时的第三方依赖 再提出具体的疑问之前,先回顾

Spark之命令 1.spark运行模式有4种: a.local 多有用测试, b. standalone:spark 集群模式,使用spark自己的调度方式. c. Yarn: 对MapreduceV1升级的经典版本,支持spark. d.Mesos:类似Yarn的资源调度框架,提供了有效的.跨分布式应用或框架的资源隔离和共享,可以运行hadoop.spark等框架 2.spark local 模式(shell ) Spark local模式(shell运行) windows: 执行spark

AsyncTask相信从事Android开发的同学都不陌生,基本都应该用到了,和以前一样我们还是先来看看此类的summary.AsyncTask 可以确保更合理.容易的使用UI线程.这个类是设计用来执行一个后台操作然后将结果发布到UI线程,但却使你不必直接操作Thread 和Handler(其实内部已经为你封装好了而已).AsyncTask是围绕Thread和Handler而设计的一个Helper类,它的目标并不是提供 一个generic的Thread框架.AsyncTask的理想使用情况是针对

前提:安装好jdk1.7,hadoop 安装步骤: 1.安装scala 下载地址:http://www.scala-lang.org/download/ 配置环境变量: export SCALA_HOME=/..../scala export PATH=.:$SCALA_HOME/bin   .... 验证:scala -version 2.安装spark 使用自己编译过的对应自己hadoop的spark 配置环境变量: export SPARK_HOME=/.../spark export P

SparkStreaming 分析 (基于1.5版本源码) SparkStreaming 介绍 SparkStreaming是一个流式批处理框架,它的核心执行引擎是Spark,适合处理实时数据与历史数据混合处理的场景.其处理流程如下: 1.    接收实时流数据并持久化 2.    将实时流以时间片切分成多个批次 3.    将每块(一个批次)的数据做为RDD,并用RDD操作处理数据 4.    每块数据生成一个SparkJob,提交Spark进行处理,并返回结果 Dstream 介绍 Spar

Future是Java 5添加的类,用来描述一个异步计算的结果.你可以使用isDone方法检查计算是否完成,或者使用get阻塞住调用线程,直到计算完成返回结果,你也可以使用cancel方法停止任务的执行. public class BasicFuture { public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException { ExecutorService es = Executors.

Dagger2是第一个使用生成代码的方式实现依赖注入的框架.作为Dagger的升级版本,自然有它的优势,优先注重的是执行效率.本文着重介绍Dagger2.官方据点传送门: https://google.github.io/dagger//users-guide.html 首先来看一下依赖注入和控制反转 在软件工程领域,DI是一种实现控制反转用来解决依赖的设计模式,依赖是一个可以被使用的对象(服务),注入是把依赖传递给依赖它的对象(客户),即要使用它的对象,这样,服务就成了客户组成的一部分.传递服

Netty作为一个Java生态中的网络组件有着举足轻重的位置,各种开源中间件都使用Netty进行网络通信,比如Dubbo.RocketMQ.可以说Netty是对Java NIO的封装,比如ByteBuf.channel等的封装让网络编程更简单. 在介绍Netty服务器启动之前需要简单了解两件事: reactor线程模型 linux中的IO多路复用 reactor线程模型 关于reactor线程模型请参考这篇文章,通过不同的配置Netty可以实现对应的三种reactor线程模型 reactor单线

我们以Test Framework为例子解释Framework的启动方式. Test Framework的代码在src/examples/test_framework.cpp中的main函数 首先要指定executor的uri   配置ExecutorInfo   配置FrameworkInfo   创建TestScheduler和MesosSchedulerDriver     运行MesosSchedulerDriver   MesosSchedulerDriver是写Framework的S

无论服务端或客户端启动时都用到了NioEventLoopGroup,从名字就可以看出来它是NioEventLoop的组合,是Netty多线程的基石. 类结构 NioEventLoopGroup继承自MultithreadEventLoopGroup,多提供了两个方法setIoRatio和rebuildSelectors,一个用于设置NioEventLoop用于IO处理的时间占比,另一个是重新构建Selectors,来处理epoll空轮询导致CPU100%的bug.这个两个的用处在介绍NioEve