Hadoop生态圈-CDH与HUE使用案例 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. 一.HUE的介绍 1>.HUE的由来 HUE全称是HadoopUser Experience,看这名字就知道怎么回事了吧.没错,直白来说就是Hadoop用户体验,是一个开源的Apache Hadoop UI系统,由Cloudera Desktop演化而来,最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区,它是基于Python Web框架Django实现的.通过使用H

本地执行Spark SQL程序: package com.fc //import common.util.{phoenixConnectMode, timeUtil} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /* 每天执行 */ object costDay { def mai

在cdh 上安装spark on yarn 还是比较简单的,不需要独立安装什么模块或者组件. 安装服务 选择on yarn 模式:上面 Spark 在spark 服务中添加 在yarn 服务中添加 getWay 后重新 启动服务端 用hdfs 用户进入 spark bin 目录 cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/spark/bin 执行 ./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --maste

参考自https://blogs.msdn.microsoft.com/pliu/2016/06/18/run-hue-spark-notebook-on-cloudera/ 说明 使用Cloudera Manager部署CDH群集时,可以使用Hue Web UI运行Hive和Impala查询.但Spark笔记本没有开箱即用.在CDH上安装和配置Spark笔记本并不像现有文档中描述的那样简单.在本博客中,我们将提供有关如何在CDH上使用Livy启用Hue Spark笔记本的分步说明. 在撰写本文

不多说,直接上干货! 问题详情 如下: [root@bigdata-pro01 hue--cdh5.12.1]# ./build/env/bin/supervisor Traceback (most recent call last): File , in <module> load_entry_point('desktop==3.9.0', 'console_scripts', 'supervisor')() File , in main setup_user_info() File , i

文章发自http://www.cnblogs.com/hark0623/p/4167363.html 转发请注明 注意:基于CDH进行Spark开发时,使用高版本的apache原生包即可:不需要使用CDH中的spark开发包,不然会死都不知道死的.另外,其它生态项目也如此. 补充一下: 说错了, 在IDEA开发的时候用原生包,实际往生产环境部署时默认就使用CDH的包了.

第1章 Spark SQL 概述1.1 什么是 Spark SQL1.2 RDD vs DataFrames vs DataSet1.2.1 RDD1.2.2 DataFrame1.2.3 DataSet1.2.4 三者的共性1.2.5 三者的区别第2章 执行 Spark SQL 查询2.1 命令行查询流程2.2 IDEA 创建 Spark SQL 程序第3章 Spark SQL 解析3.1 新的起始点 SparkSession3.2 创建 DataFrames3.3 DataFrame 常用操

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3

1.执行Spark运行在yarn上的命令报错 spark-shell --master yarn-client,错误如下所示: // :: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application

一.执行Spark任务: 客户端 1.Spark Submit工具:提交Spark的任务(jar文件) (*)spark提供的用于提交Spark任务工具 (*)example:/root/training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar (*)SparkPi.scala 例子:蒙特卡罗求PI bin/spark-submit --master spark://bigdata11:7077

目录 为什么要重新编译? 步骤 一.下载Spark的源码 二.准备linux环境,安装必须软件 三.解压spark源码,修改配置,准备编译 四.开始编译 为什么要重新编译? 由于我们所有的环境统一使用CDH的软件版本,并且对应的CDH版本是5.14.0这个版本,所以我们也直接下载使用对应的spark5.14.0版本即可.但是由于spark对应的5.14.0的CDH版本的软件spark的版本还停留在spark1.x,并且CDH版本的spark不支持sparkSQL的功能(sparkSQL模块被阉割

Linux命令之Crontab定时任务,利用Crontab定时执行spark任务 一.Linux命令之Crontab定时任务 1.1 常见Crontab任务 1.1.1 安装crontab 1.1.2 查看定时任务列表 1.1.3 编辑定时任务 1.1.4 删除定时任务 1.1.5 备份定时任务 1.2 Crontab命令​执行时间的网站 1.3 crontabl实例 1.4 注意: 二.在Java程序中调用Linux命令 三.每天0点30分执行Spark任务 相关内容原文地址: CSDN:Tr

    今天在看oozie时发现能在hue中执行hive 脚本,主要是hue 和 oozie结合使用,下面介绍下怎么使用的,挺恶心的,哈哈(在这里就不哔哔了) 提交oozie定时作业 1.进入hue界面,点击workflows工作流,编辑workflows 2.创建工作流 本文以hive2作业sql任务为例,拖拽hive2到action区域. 3.创建sql脚本,主要就是随随便便创建个表玩玩,别烦我哦 CREATE TABLE if NOT EXISTS dw_serv_checi_query_

前面将Cloudera Manager安装到集群上的一台主机后,并通过Cloudera manager安装了hadoop-2.6.0-CDH5.4.4.今日来测试安装的集群是否很够很好的执行mapreduce任务.测试的方法就是测试WordCount的例子. 1.在讲测试用例之前,我们首先为系统当前用户在HDFS中创建一下工作目录,并服务相应的权限. 1.1.由于我安装的时候是用的root用户,因此也就需要在hdfs中为root用户创建工作目录,并授予权限. (1)首先在HDFS中,在用户目录/

一.spark的命令行模式 1.第一种进入方式:执行 pyspark进入,执行exit()退出 注意报错信息:java.lang.IllegalArgumentException: Required executor memory (1024+384 MB) is above the (最大阈值)max threshold (1024 MB) of this cluster! 表示 执行器的内存(1024+384 MB) 大于最大阈值(1024 MB) Please check the valu

执行java调用scala 打包后的jar时候出现异常 /14 23:57:08 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient memory 15/04/14 23:57:23 WARN TaskSchedulerImpl: Initial job

2.1 命令行查询流程 打开Spark shell 例子:查询大于21岁的用户 创建如下JSON文件,注意JSON的格式: {"name":"Michael"} {"name":"Andy", "age":30} {"name":"Justin", "age":19} 2.2 IDEA创建Spark SQL程序 IDEA中程序的打包和运行方式都和S

Apache Kyuubi(Incubating)(下文简称Kyuubi)是⼀个构建在Spark SQL之上的企业级JDBC网关,兼容HiveServer2通信协议,提供高可用.多租户能力.Kyuubi 具有可扩展的架构设计,社区正在努力使其能够支持更多通信协议(如 RESTful. MySQL)和计算引擎(如Flink). Kyuubi的愿景是让大数据平民化.一个的典型使用场景是替换HiveServer2,帮助企业把HiveQL迁移到Spark SQL,轻松获得10~100倍性能提升(具体提升

不多说,直接上干货! 我的集群机器情况是 bigdatamaster(192.168.80.10).bigdataslave1(192.168.80.11)和bigdataslave2(192.168.80.12) 然后,安装目录是在/home/hadoop/app下. 官方建议在master机器上安装Hue,我这里也不例外.安装在bigdatamaster机器上. Hue版本:hue-3.9.0-cdh5.5.4 需要编译才能使用(联网) 说给大家的话:大家电脑的配置好的话,一定要安装clou

目前CDH支持的spark版本都是1.x, 如果想要使用spark 2x的版本, 只能编译spark源码生成支持CDH的版本. 一.准备工作 找一台Linux主机, 由于spark源码编译会下载很多的第三方类库包, 因此需要主机能够联网. 1.安装Java, 配置环境变量, 版本为JDK1.7或者以上 下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/java-archive-downloads-javase7-521261

引言 相对Hadoop, Spark在处理需要迭代运算的机器学习训练等任务上有着很大性能提升,同时提供了批处理.实时数据处理.机器学习以及图算法等一站式的服务,因此最近大家一起来学习Spark,特别是MLLib. Spark中使用了RDD(Resilient Distributed Datasets, 弹性分布式数据集)抽象分布式计算,即使用RDD以及对应的transform/action等操作来执行分布式计算:并且基于RDD之间的依赖关系组成 lineage以及checkpoint等机制来保证