flink idea 打包jar 并放到集群上运行 在开始之前注意前提,当前项目的scala的版本要和集群上的scala一致   我已经创建好一个wordCount的flink项目   注意项目的pom文件给这些依赖加上<scope>provided</scope>(表示执行和打包都不用此依赖,只有编译时用)不进行这些依赖的打包,因为这些依赖集群的环境都有了,不排除的话,会导致jar包很大,同时还容易很集群的依赖冲突   方法一 在pom文件里加入插件配置 <build>

======================================= 5.storm的定时器以及与mysql的整合使用 功能需求:实现每五秒钟打印出当前时间,并将发送出来的数据存入到mysql数据库当中. 详见代码. 打包到集群上运行, 打包成jar包,选择4M的那个带依赖的jar包,上传到node02上,所在路径为: /export/stormTickTimeMysql.jar 执行storm命令运行jar包: cd /export/servers/apache-storm-1.1.

Spark学习笔记3 IDEA编写scala代码并打包上传集群运行 我们在IDEA上的maven项目已经搭建完成了,现在可以写一个简单的spark代码并且打成jar包 上传至集群,来检验一下我们的spark搭建后是否真正可以使用了 1.今天就和大家写一个计算π的spark代码 下面我把已经写好了的代码放在下面,大家可以借以参考一下 package day02 import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import scala.math.r

要在Hadoop集群运行上运行JNI程序,首先要在单机上调试程序直到可以正确运行JNI程序,之后移植到Hadoop集群就是水到渠成的事情. Hadoop运行程序的方式是通过jar包,所以我们需要将所有的class文件打包成jar包.在打包的过程中,无需将动态链接库包含进去. 在集群中运行程序之前,Hadoop会首先将jar包传递到所有的节点,然后启动运行.我们可以在这个阶段将动态链接库作为附件和jar包同时传递到所有的节点.方法就是给jar命令指定-files参数.命令如下: hadoop ja

一个很久之前写的Spark作业,当时运行在local模式下.最近又开始处理这方面数据了,就打包提交集群,结果频频空指针.最开始以为是程序中有null调用了,经过排除发现是继承App导致集群运行时候无法反射获取main方法. 这个问题不难,起始我们也知道提交作业时候不能继承App,源码也看过这一部分,容易被混淆是程序的错.错误如下: Exception in thread "main" org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to

编写Spark的WordCount程序并提交到集群运行[含scala和java两个版本] 1. 开发环境 Jdk 1.7.0_72 Maven 3.2.1 Scala 2.10.6 Spark 1.6.2 Hadoop 2.6.4 IntelliJ IDEA 2016.1.1 2. 创建项目1) 新建Maven项目 2) 在pom文件中导入依赖pom.xml文件内容如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> &l

开发环境: windows10+伪分布式(虚拟机组成的集群)+IDEA(不需要装插件) 介绍: 本地开发,本地debug,不需要启动集群,不需要在集群启动hdfs yarn 需要准备什么: 1/配置win10的环境,path设置为hadoop/bin目录 2/将hadoop在win10系统下编译,替换hadoop/bin,hadoop/lib目录为对应的win10编译版本 本地运行详细步骤: 1/在run configurations里设置program arguments,即设置main方法的

flink architecture 1.可以看出,flink可以运行在本地,也可以类似spark一样on yarn或者standalone模式(与spark standalone也很相似),此外flink还可以运行在云上. 2.Runtime部分是flink的核心数据处理引擎,他将我们通过api编程的程序生成任务图(JobGraph),任务图是一个并行的数据流,含有tasks来生产和消费数据. 3.dataStrem api是用于流式处理,dataset api是用于批量处理,而任务图也就是由

对于一个企业级的应用,稳定性是首要要考虑的问题,然后才是性能,因此 HA 机制是必不可少的: 和 Hadoop 一代一样,从架构中我们可以很明显的发现 JobManager 有明显的单点问题(SPOF,single point of failure). JobManager 肩负着任务调度以及资源分配,一旦 JobManager 出现意外,其后果可想而知.Flink 对 JobManager HA 的处理方式,原理上基本和 Hadoop 一样: 对于 Standalone 来说,Flink 必须

hadoop一代集群运行代码案例 集群 一个 master,两个slave,IP分别是192.168.1.2.192.168.1.3.192.168.1.4               hadoop版本是1.2.1 一.            启动hadoop         进入hadoop的bin目录 二.建立数据文件,并上传至hdfs  1. 在文件目录为 /home/hadoop  下建立文件夹 file,并在file里面建立文件hadoop_02 cd /home/hadoop mkd

集群运行故障分析(空间不足.时钟误差.状态不良) 调整空间.同步时间.重启 修复后: 各个数据节点容量分布情况

SparkStreaming-提交到集群运行 spark streaming 提交_百度搜索 SparkStreaming示例在集群中运行 - CSDN博客

使用的ide是eclipse package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object WordCount { def main(args: Array[String]) { if (args.length < 1) {

Hadoop的运行模式分为3种:本地运行模式,伪分布运行模式,集群运行模式,相应概念如下: 1.独立模式即本地运行模式(standalone或local mode)无需运行任何守护进程(daemon),所有程序都在单个JVM上执行.由于在本机模式下测试和调试MapReduce程序较为方便,因此,这种模式适宜用在开发阶段. 单机模式是Hadoop的默认模式.当首次解压Hadoop的源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,便保守地选择了最小配置.在这种默认模式下所有3个XML文件均为空.当配置文

Intel MPI环境利用hostfile多主机运行下报错 HYDU_process_mfile_token (../../utils/args/args.c:523): token slots not supported at this time HYDU_parse_hostfile (../../utils/args/args.c:597): unable to process token mfile_fn (../../ui/mpich/utils.c:446): error parsi

1.几种运行模式介绍 Spark几种运行模式: 1)Local 2)Standalone 3)Yarn 4)Mesos 下载IDEA并安装,可以百度一下免费文档. 2.spark Standalone模式配置并测试 1)jdk1.8已经安装 2)scala2.11.8已经安装 3)Hadoop2.5.0已经安装 4)安装Spark Standalone a)配置slave vi slaves bigdata-pro01.kfk.com bigdata-pro02.kfk.com bigdata-

1.几种运行模式介绍 Spark几种运行模式: 1)Local 2)Standalone 3)Yarn 4)Mesos 下载IDEA并安装,可以百度一下免费文档. 2.spark Standalone模式配置并测试 1)jdk1.8已经安装 2)scala2.11.8已经安装 3)Hadoop2.5.0已经安装 4)安装Spark Standalone a)配置slave vi slaves bigdata-pro01.kfk.com bigdata-pro02.kfk.com bigdata-

Hadoop详解(02)Hadoop集群运行环境搭建 虚拟机环境准备 虚拟机节点数:3台 操作系统版本:CentOS-7.6-x86-1810 虚拟机 内存4G,硬盘99G IP地址分配 192.168.194.102 hadoop102 192.168.194.103 hadoop103 192.168.194.104 hadoop104 安装必要环境 yum install -y epel-release yum install -y psmisc nc net-tools rsync vi

1 Flink的前世今生(生态很重要) 原文:https://blog.csdn.net/shenshouniu/article/details/84439459 很多人可能都是在 2015 年才听到 Flink 这个词,其实早在 2008 年,Flink 的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目, 在 2014 被 Apache 孵化器所接受,然后迅速地成为了 ASF(Apache Software Foundation)的顶级项目之一. Apache Flink is an open sour

windows环境下编写hadoop程序 新建:File->new->Project->Maven->next GroupId 和ArtifactId 随便写(还是建议规范点)->finfsh 会生成pom.xml,文件内容如下 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0&qu

对于这里的打包,总结: (1)     最简单的,也是为了适应公司里,还是要用maven,当然spark那边sbt,maven都可以.但是maven居多. Eclipse/MyEclipse下如何Maven管理多个Mapreduce程序?(企业级水平) IDEA里如何多种方式打jar包,然后上传到集群 Spark编程环境搭建(基于Intellij IDEA的Ultimate版本)(包含Java和Scala版的WordCount)(博主强烈推荐) (2)     将整个项目打jar包进去,只需指定