/apps/app/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/bin/spark-submit --class com.zdhy.zoc2.sparksql.core.JavaSparkSqlLogRegularApp --files /apps/app/apache-hive-1.2.1-bin/conf/hive-site.xml --driver-class-path /apps/app/apache-hive-1.2.1-bin/lib/mysql-connector-java

Spark2.1.1 一 Spark Submit本地解析 1.1 现象 提交命令: spark-submit --master local[10] --driver-memory 30g --class app.package.AppClass app-1.0.jar 进程: hadoop 225653 0.0 0.0 11256 364 ? S Aug24 0:00 bash /$spark-dir/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.SparkS

spark submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数. 使用格式:  ./bin/spark-submit \ --class <main-class> \ --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key>=<value> \ # other options <applica

不多说,直接上干货!  spark-submit在哪个位置 [spark@master ~]$ cd $SPARK_HOME/bin [spark@master bin]$ pwd /usr/local/spark/spark--bin-hadoop2./bin [spark@master bin]$ ll total -rwxr-xr-x. spark spark Feb beeline -rw-r--r--. spark spark Feb beeline.cmd -rw-r--r--. s

Spark进阶之路-Spark HA配置 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. 集群部署完了,但是有一个很大的问题,那就是Master节点存在单点故障,要解决此问题,就要借助zookeeper,并且启动至少两个Master节点来实现高可靠,配置方式比较简单.本篇博客的搭建环境是基于Standalone模式进行的(https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9458161.html) 1>.编辑spark-env.sh文件,去掉之前的ma

转自:https://github.com/keepsimplefocus/spark-sourcecodes-analysis/blob/master/markdowns/Spark%E8%AF%BB%E5%8F%96%E9%85%8D%E7%BD%AE.md Spark读取配置 我们知道,有一些配置可以在多个地方配置.以配置executor的memory为例,有以下三种方式: 1. spark-submit的--executor-memory选项 2. spark-defaults.conf

一.安装vmware虚拟机 二.在虚拟机上安装ubuntu12.04操作系统 三.安装jdk1.8.0_25 http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html 注意:下载操作系统对应版本的jdk 解压: tar -xzvf jdk-8u25-linux-i586.tar.gz 配置环境变量参数 sudo gedit /etc/profile export JAVA_HOME=/h

1.Spark1.x 属性配置方式 Spark属性提供了大部分应用程序的控制项,并且可以单独为每个应用程序进行配置. 在Spark1.0.0提供了3种方式的属性配置: SparkConf方式 SparkConf方式可以直接将属性值传递到SparkContext: SparkConf可以对某些通用属性直接配置,如master使用setMaster,appname使用setAppName: 也可以使用set()方法对属性进行键-值对配置,如set("spark.executor.memory&quo

一.Openfire服务器的配置 关于之前一直在进行的聊天app的项目,我们还没有完成,这次我们介绍一下,Openfire服务器的配置. 1.Openfire下载 Openfire下载地址:http://www.igniterealtime.org/ 在屏幕的右侧有个Openfire3.9.3,这个是目前最新的版本. 2.安装 一个是exe文件,一个是zip,我下载的是exe,下载好之后执行安装就可以了,安装完成之后,会弹出下面的窗口. 3.配置 3.1 点击Launch Admin进入配置服务

有时候第一次执行 spark submit --master local[*] 单机模式的时候,可以对linux本地路径进行输出.但是有时候提交到yarn的时候,是自动加上hdfs的路径这没问题, 但是接下来在执行  local模式的时候 出现问题了,本地绝对路径也自动加上了hdfs://的前缀. 那么解决办法是什么呢,本地路径前面加上 file:// 即可  (比如 )file:///opt/module/spark-2.1.1-yarn/input

park submit参数介绍 你可以通过spark-submit --help或者spark-shell --help来查看这些参数.   使用格式:  ./bin/spark-submit \   --class <main-class> \   --master <master-url> \   --deploy-mode <deploy-mode> \   --conf <key>=<value> \   ... # other opti

原文地址:https://www.cnblogs.com/memento/p/9148732.html Windows 上的单机版安装 下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html 本文以 Spark 2.3.0 为例 >>> 下载下来的文件是 tgz 格式的压缩文件,直接利用压缩软件将其打开,可以看见里面有一个 tar 格式的压缩文件,继续用压缩软件打开,最终如下图所示: >>> 将其中的 spark-2.3.0-bin-ha

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

Spark 的 shell 是一个强大的交互式数据分析工具. 1. 搭建Spark 2. 两个目录下面有可执行文件: bin  包含spark-shell 和 spark-submit sbin 包含 sbin/start-master.sh:在机器上启动一个master实例 sbin/start-slaves.sh:在每台机器上启动一个slave实例 sbin/start-all.sh:同时启动一个master实例和所有slave实例 sbin/stop-master.sh:停止master实

spark  history Server产生背景 以standalone运行模式为例,在运行Spark Application的时候,Spark会提供一个WEBUI列出应用程序的运行时信息:但该WEBUI随着Application的完成(成功/失败)而关闭,也就是说,Spark Application运行完(成功/失败)后,将无法查看Application的历史记录: Spark history Server就是为了应对这种情况而产生的,通过配置可以在Application执行的过程中记录下了

环境说明: 操作系统: centos7 64位 3台 centos7-1 192.168.190.130 master centos7-2 192.168.190.129 slave1 centos7-3 192.168.190.131 slave2 安装spark需要同时安装如下内容: jdk scale 1.安装jdk,配置jdk环境变量 这里不讲如何安装配置jdk,自行百度. 2.安装scala 下载scala安装包,https://www.scala-lang.org/download/

在开发完Spark作业之后,就该为作业配置合适的资源了.Spark的资源参数,基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置.很多Spark初学者,通常不知道该设置哪些必要的参数,以及如何设置这些参数,最后就只能胡乱设置,甚至压根儿不设置.资源参数设置的不合理,可能会导致没有充分利用集群资源,作业运行会极其缓慢:或者设置的资源过大,队列没有足够的资源来提供,进而导致各种异常.总之,无论是哪种情况,都会导致Spark作业的运行效率低下,甚至根本无法运行.因此我们必须对Spark作业的资源使

一.第一部分 1.spark2.1与hadoop2.7.3集成,spark on yarn模式下,需要对hadoop的配置文件yarn-site.xml增加内容,如下: <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log.server.url&l

转自:http://hadoop1989.com/2015/10/08/Spark-Configuration/ 一.Spark参数设置 二.查看Spark参数设置 三.Spark参数分类 四.Spark性能相关参数 一.Spark参数设置 Spark配置参数,一共有三种方法, 1. 在程序中,直接设置参数,例如: val conf = new SparkConf() .setMaster("local[2]") .setAppName("CountingSheep"

最佳参考链接 https://opensourceteam.gitbooks.io/bigdata/content/spark/install/spark-160-bin-hadoop26an_zhuang.html Apache Spark1.1.0部署与开发环境搭建 Spark是Apache公司推出的一种基于Hadoop Distributed File System(HDFS)的并行计算架构.与MapReduce不同,Spark并不局限于编写map和reduce两个方法,其提供了更为强大的

简述  Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法.由于spark带有Python的API,而本人比较专于Python语言.因此在此分享一下我在配置spark的方法以及心得. 配置过程 步骤一: 下