Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和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map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar

java+hadoop+spark+hbase+scala 在/etc/profile 下面加上如下环境变量 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_102 export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib export PATH=$JAVA_HOME/bin:/usr

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .简介 1.1 Spark简介 年6月进入Apache成为孵化项目,8个月后成为Apache顶级项目,速度之快足见过人之处,Spark以其先进的设计理念,迅速成为社区的热门项目,围绕着Spark推出了Spark SQL.Spark Streaming.MLLib和GraphX等组件,也就是BDAS(伯克利数据分析栈),这些组件逐渐形成大数据处理一站式解决平台.从各方面报道来看Spark抱负并非池鱼,

五一一天在家搭建好了集群,要上班了来不及整理,待下周周末有时间好好整理整理一个完整的搭建hadoop生态圈的集群的系列 若出现license information(license not accepted),即说明需要同意许可信息,输入1-回车-2-回车-c-回车-c回车,即可解决. 1.关闭防火墙 Centos7的防火墙与以前版本有很大区别,CentOs7这个版本的防火墙默认是使用的firewall,与之前的版本使用iptables不一样. 关闭防火墙:sudo systemctl stop

Spark集群基于ZooKeeper的搭建:http://www.dataguru.cn/thread-333245-1-1.html Spark需要修改的地方: 进入spark的配置目录,参照下面代码修改spark-env.sh export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node4:2181,node3:2181 -Dspark.deploy

1.  安装VM14的方法在 人工智能标签中的<跨平台踩的大坑有提到> 2. CentOS分区设置: /boot:1024M,标准分区格式创建. swap:4096M,标准分区格式创建. /:剩余所有空间,采用lvm卷组格式创建 其他按需要设置就好, 配置好后使用 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736 设置网络连接; HWADDR=00:0C:29:B3:AE:0E TYPE=Ethernet BOOTPROTO=static

之前的几篇博客中记录的Hadoop.Spark和Hbase部署过程虽然看起来是没多大问题,但是之后在上面跑任务的时候出现了各种各样的配置问题.庆幸有将问题记录下来,可以整理出这篇部署整合篇. 确保集群的每台机器用户名都为cloud(或者一样) 为了避免过多重复的解释,这里仅仅示意了怎么配置,关于配置的详情解释可自行百度,必应之~或者参考: hadoop2.2.0集群安装和配置 HBase集群的安装部署 Spark(一)– Standalone HA的部署 修改各个节点上的/etc/hosts文件

1 配置 1.1 开发环境: HBase:hbase-1.0.0-cdh5.4.5.tar.gz Hadoop:hadoop-2.6.0-cdh5.4.5.tar.gz ZooKeeper:zookeeper-3.4.5-cdh5.4.5.tar.gz Spark:spark-2.1.0-bin-hadoop2.6 1.2 Spark的配置 Jar包:需要HBase的Jar如下(经过测试,正常运行,但是是否存在冗余的Jar并未证实,若发现多余的jar可自行进行删除) spark-env.sh 添

hdfs: hdfs官方文档 深入理解HDFS的架构和原理 https://blog.csdn.net/kezhong_wxl/article/details/76573901 HDFS原理解析(总体架构,读写操作流程) http://www.cnblogs.com/duanxz/p/3874009.html 经典漫画讲解HDFS原理 https://blog.csdn.net/scdxmoe/article/details/50904881 独家 | 一文读懂Hadoop(二)HDFS(上)

Docker搭建大数据集群 给出一个完全分布式hadoop+spark集群搭建完整文档,从环境准备(包括机器名,ip映射步骤,ssh免密,Java等)开始,包括zookeeper,hadoop,hive,spark,eclipse/idea安装全过程,3-4节点,集群部署自己确定,比如集群涉及的多种角色namenode,secondary namenode, datanode,resourcemanager等的节点分配,并用表格形式给出.给出可访问的ip,用户名密码.(阿里云直接给公网ip,校园

1.用到的maven依赖 <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-hive_2.11</artifactId> <version>1.6.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.elasticsearch</groupId&g

1,something: 1,arc land 506  git branch 507  git status 508  git reset multicloud/qcloud/cluster_management/spark_cluster/dependent_file/spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz 509  git status 510  git add multicloud/qcloud/tools/ssh.py 511  git status 512  gi

作者:Syn良子 出处:http://www.cnblogs.com/cssdongl 转载请注明出处 一.传统方式 这种方式就是常用的TableInputFormat和TableOutputFormat来读写hbase,如下代码所示 简单解释下,用sc.newAPIHadoopRDD根据conf中配置好的scan来从Hbase的数据列族中读取包含(ImmutableBytesWritable, Result)的RDD, 随后取出rowkey和value的键值对儿利用StatCounter进行一

引言 在之前的大数据学习系列中,搭建了Hadoop+Spark+HBase+Hive 环境以及一些测试.其实要说的话,我开始学习大数据的时候,搭建的就是集群,并不是单机模式和伪分布式.至于为什么先写单机的搭建,是因为作为个人学习的话,单机已足以,好吧,说实话是自己的电脑不行,使用虚拟机实在太卡了... 整个的集群搭建是在公司的测试服务搭建的,在搭建的时候遇到各种各样的坑,当然也收获颇多.在成功搭建大数据集群之后,零零散散的做了写笔记,然后重新将这些笔记整理了下来.于是就有了本篇博文. 其实我在搭

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

项目背景 spark sql读hbase据说官网如今在写,但还没稳定,所以我基于hbase-rdd这个项目进行了一个封装,当中会区分是否为2进制,假设是就在配置文件里指定为#b,如long#b,还实用了个公司封装的Byte转其它类型,这个假设别人用须要自己实现一套方案.假设我们完毕这一步,将会得到一个DataFrame,后面就能够registerTmpTable,正常使用了使用hiveContext,是由于有一定的orc文件.我这套方案是兼容hbase和hfile的.比方: val conf =

Spark Streaming接收Kafka数据存储到Hbase fly spark hbase kafka 主要参考了这篇文章https://yq.aliyun.com/articles/60712([点我])(https://yq.aliyun.com/articles/60712), 不过这篇文章使用的spark貌似是spark1.x的.我这里主要是改为了spark2.x的方式 kafka生产数据 闲话少叙,直接上代码: import java.util.{Properties, UUID

1. 现有的三方包不能完全支持 - 官方:hbase-spark,不能设置 timestamp - unicredit/hbase-rdd:接口太复杂,不能同时支持多个 family 2. HFile 得是有序的,排序依据 KeyValue.KVComparator,于是我们自定义一个 Comparator,内部调用 KeyValue.KVComparator 3. 如果没有自定义 partitioner,极有可能出现以下异常ERROR: "java.io.IOException: Retry

最近看到明风的关于数据挖掘平台下实用Spark和Yarn来做推荐的PPT,感觉很赞,现在基于大数据和快速计算方面技术的发展很快,随着Apache基金会上发布的一个个项目,感觉真的新技术将会不断出现在大家的面前. 作为技术发烧友,作为一个看客,来围观下,不过从PPT中列出来的技术来看,未来的发展趋势还是说是有的,而且还是很有发展前景的. 现在Spark和Yarn也就发布2年多的时间,随着社区力量的跟上,不断的将之前的项目都放到一个更好的资源架构的整合上来实现.特别是放到内存上来实现,在速度和效率上

Spark是时下非常热门的大数据计算框架,以其卓越的性能优势.独特的架构.易用的用户接口和丰富的分析计算库,正在工业界获得越来越广泛的应用.与Hadoop.HBase生态圈的众多项目一样,Spark的运行离不开JVM的支持.由于Spark立足于内存计算,常常需要在内存中存放大量数据,因此也更依赖JVM的垃圾回收机制(GC).并且同时,它也支持兼容批处理和流式处理,对于程序吞吐量和延迟都有较高要求,因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要.本文主要讲述如何针对Spark应用程序配置JV

作者:仲浩   出处:<程序员>电子刊5月B   摘要:Spark立足内存计算,常常需要在内存中存放大量数据,因此也更依赖JVM的垃圾回收机制.与此同时,它也兼容批处理和流式处理,对于程序吞吐量和延迟都有较高要求,因此GC参数的调优在Spark应用实践中显得尤为重要. Spark是时下非常热门的大数据计算框架,以其卓越的性能优势.独特的架构.易用的用户接口和丰富的分析计算库,正在工业界获得越来越广泛的应用.与Hadoop.HBase生态圈的众多项目一样,Spark的运行离不开JVM的支持.由于