使用Cloudera Manager部署Spark服务 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. 1>.点击添加服务进入CM服务安装向导 2>.选择需要安装的spark服务 3>.为spark选择一个依赖环境 4>.为spark分配角色 5>.默认配置即可 6>.等待spark服务安装完成 7>.spark服务安装完毕 8>.在CM界面查看spark服务

YARN:Yet Another Resource Negotiator, Hadoop集群的资源管理器,可以对运行在Hadoop上的MapReduce V2,Spark,Impala等进行内存和CPU的分配. MapReduce过程分析 input split(输入分片)阶段:在进行Map之前,会根据输入文件的大小进行输入分片,每个输入分片对应一个Map任务.输入分片本身并不记录输入数据的内容,而是记录一个分片的长度和一个记录数据所在位置的数组.输入分片往往和HDFS的block关系密切,比如

2.1 下载Spark 略 2.2 Spark中Python和Scala的shell Spark shell可用来与分布式存储在许多机器的内存或者硬盘上的数据进行交互,并且处理过程的分发由Spark自动控制完成. 降低shell日志级别:conf目录下创建名为log4j.properties文件,将log4j.properties.template文件中内容复制到log4j.properties文件,找到log4j.rootCategory=INFO, console,将其改为log4j.roo

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序

相信通过这篇文章大家都对Cloudera Manager及CDH安装有一个整体的认识 目 录 1           准备工 作...........................................................................................................................................3 1.1       说 明................................

环境:centos6.0 虚拟机 搭建单机版本的spark 前提条件:搭建好hadoop环境 1. 下载scala进行安装 只需要设置环境变量SCALA_HOME和PATH即可 export SCALA_HOME=/home/hadoop/bigdater/scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 2. 修改hadoop的core-site.xml文件,添加用户代理控制 hadoop.proxyuser.sparkuser.hosts=* hadoop.pr

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

An ingest pattern that we commonly see being adopted at Cloudera customers is Apache Spark Streaming applications which read data from Kafka. Streaming data continuously from Kafka has many benefits such as having the capability to gather insights fa

Scala进阶之路-Spark本地模式搭建 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.Spark简介 1>.Spark的产生背景 传统式的Hadoop缺点主要有以下两点: 第一.迭代式计算效率低(一个MapReduce依赖上一个MapReduce的结果); 第二.交互式数据挖掘效率低(运行一个HIVE语句效率是极低的,第一天输入的SQL可能等到第二天才能拿到结果) Spark优化了Hadoop的两个缺点,可以将多个job合并成一个job来执行,也可以将于磁盘的交互迁移

一.安装依赖软件Scala(所有节点) 1.下载Scala:http://www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.10.4.tgz 2.解压: [root@Hadoop-NN-01 ~]# tar -xzvf scala-2.10.4.tgz -C /usr/local/ 3.配置scala环境变量 [root@Hadoop-NN-01 ~]# vim /etc/profile export SCALA_HOME=/usr/local/scala exp

Spark概述 什么是Spark (官网:http://spark.apache.org) Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基

文章全部来自:Cloudera Manager (centos)安装详细介绍http://www.aboutyun.com/thread-9190-1-1.html(出处: about云开发) 这里已经有很多关于CDH的文章,此篇虽然不是把所有的问题都描述了.但是整体的过程还算描述的比较清楚.问题导读: 1.安装需要做哪些准备? 2.如何安装CM? 3.如何通过CM安装CDH? 4.CM及CDH安装的过程都包含什么? 相信通过这篇文章大家都对Cloudera Manager及CDH安装有一个整体

文档说明 本文是针对Linux CentOS6服务器与CDH5.15的安装手册. 关于CDH和ClouderaManager CDH(Cloudera's Distribution, includingApache Hadoop),是Hadoop众多分支中的一种,由Cloudera维护,基于稳定版本的Apache Hadoop构建,并集成了很多补丁,可直接用于生产环境. ClouderaManager(本文以下简称为CM)则是为了便于在集群中进行Hadoop等大数据处理相关的服务安装和监控管理的

Structured Streaming 编程指南 概述 快速示例 Programming Model (编程模型) 基本概念 处理 Event-time 和延迟数据 容错语义 API 使用 Datasets 和 DataFrames 创建 streaming DataFrames 和 streaming Datasets Input Sources (输入源) streaming DataFrames/Datasets 的模式接口和分区 streaming DataFrames/Dataset

作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管.本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中. 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版本中已发生了一些变化,比如HA策略: 通过Spark Contributor.Spark布道者陈超我

1.   Spark概述 1.1.  什么是Spark(官网:http://spark.apache.org) Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计

文档地址:https://www.cloudera.com/documentation.html                 https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest.html   一.CDH下载: 仓库地址:                                  http://archive.cloudera.com/cm5/redhat/7/x86_64/cm/cloudera-manager.repo,

搭建单机CDH环境,并更新spark环境 1,安装VMWare Player,http://dlsw.baidu.com/sw-search-sp/soft/90/13927/VMware_player_7.0.0_2305329.1420626349.exe 2,启动BIOS虚拟化,http://www.cnblogs.com/stono/p/8323516.html 3,下载CDH QuickStart版本,https://downloads.cloudera.com/demo_vm/vmw

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

摘要:Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. Apache Spark的出现让普通人也具备了大数据及实时数据分析能力.鉴于此,本文通过动手实战操作演示带领大家快速地入门学习Spark.本文是Apache Spark入门系列教程(共四部分)的第一部分. 全文共包括四个部分: 第一部分:Spark入门,介绍如何使用Shell及RDDs

之前工作的时候经常用,隔了段时间,现在学校要用学的东西也忘了,翻翻书谢谢博客吧. 1.什么是spark? Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架