本地执行 1:local环境 LocalEnvironment是Flink程序本地执行的句柄.用它在本地JVM中运行程序 - 独立运行或嵌入其他程序中. 本地环境通过该方法实例化ExecutionEnvironment.createLocalEnvironment().默认情况下,它将使用尽可能多的本地线程执行,因为您的机器具有CPU核心(硬件上下文).您也可以指定所需的并行性.本地环境可以配置为使用enableLogging()/ 登录到控制台disableLogging(). 在大多数情况下

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

包括:    Eclipse的下载 Eclipse的安装 Eclipse的使用 本地模式或集群模式 Scala IDE for Eclipse的下载.安装和WordCount的初步使用(本地模式和集群模式) IntelliJ IDEA的下载.安装和WordCount的初步使用(本地模式和集群模式) 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经常用的是如下. Eclipse *版本 Eclipse *下载 现在啊,在业界,用java语言,开发是霸主地位. 比如,一个高级的高

Flink的高可用集群环境 Flink简介 Flink核心是一个流式的数据流执行引擎,其针对数据流的分布式计算提供了数据分布,数据通信以及容错机制等功能. 因现在主要Flink这一块做先关方面的学习,因此准备要开通Apache Flink专栏这一块定期发布一些文章.今天在自己的博客因为专栏无法申请通过,所以先在此记录第一篇关于Flink部署的文章. 在这里顺便打个小广告,Flink社区第一季线下meetup,已在上海,北京举办.接下来分别会在成都和深圳举办接下来的几期,也希望小伙伴们踊跃的加入到

storm本地运行和集群运行是存在区别的: 本地可以读取本地文件系统及java项目中的文件,但是提交集群后就不能读取了,storm只是将topology提交到了集群,所以只能在main方法中将需要读取的配置在提交topology之前读出来,然后再解析,而不是在spout和bolt中读取配置文件: 同理,外部jar包也不会提交到集群,会有ClassNotFound异常,解决办法是将依赖包全部放进集群storm目录的extlib目录下. 我用的打包方式:export->JAR file -> Ex

包括: IntelliJ IDEA的下载  IntelliJ IDEA的安装 IntelliJ IDEA中的scala插件安装 用SBT方式来创建工程 或 选择Scala方式来创建工程 本地模式或集群模式 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经常用的是如下. Eclipse *版本 Eclipse *下载 而我们知道,对于spark的scala开发啊,有为其专门设计的eclipse,Scala IDE for Eclipse Scala IDE for Eclips

包括: Scala IDE for Eclipse的下载  Scala IDE for Eclipse的安装 本地模式或集群模式 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经常用的是如下. Eclipse *版本 Eclipse *下载 而我们知道,对于spark的scala开发啊,有为其专门设计的eclipse,Scala IDE for Eclipse 1.Scala IDE for Eclipse的下载 http://scala-ide.org/ 2.Scala I

我们在阅读一些源码的时候,如果能调试源代码将会大大的提高我们的阅读效率.最近在学习zookeeper源码,分享下如何调试zookeeper集群. zookeeper代码,调试环境搭建 1.下载zookeeper3.4.9拷贝3份 为 node0, node1, node22.修改zoo.cfg添加server.1=127.0.0.1:3330:4440server.2=127.0.0.1:3331:4441server.3=127.0.0.1:3332:4442修改dataDir=/tmp/zo

本篇内容是自学自记,现在我还不知道Service Fabric究竟是怎么个入门法,反正按照入门教程先进行本地Service Fabric集群的安装,万里路始于足下,要学习总得先把环境装好了才能开始学习是不? 首先是先决条件,具体可见 https://docs.microsoft.com/zh-cn/azure/service-fabric/service-fabric-quickstart-dotnet#prerequisites,按照条件将所有必需的SDK安装完毕后,我们可以在windows菜

一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn! 2.Yarn提交任务的流程: 当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务. 3.Yarn集群的搭建 修改配置文件

网上提交 scala spark 任务的攻略非常多,官方文档其实也非常详细仔细的介绍了 spark-submit 的用法.但是对于 python 的提交提及得非常少,能查阅到的资料非常少导致是有非常多的坑需要踩. 官方文档对于任务提交有这么一段介绍,但是初次使用者依然会非常疑惑: Bundling Your Application’s Dependencies If your code depends on other projects, you will need to package the

不多说,直接上干货! IntelliJ IDEA号称当前Java开发效率最高的IDE工具.IntelliJ IDEA有两个版本:社区版(Community)和旗舰版(Ultimate).社区版时免费的.开源的,但功能较少,旗舰版提供了较多的功能,是收费的,可以试用30天. 强烈推荐,新手刚入门,可以去用社区版,但是,立马还是用旗舰版,我可是走了弯路,当然,体会到其中的棘手还是很不错! IDEA Community(社区版)再谈之无奈之下还是去安装社区版 IntelliJ IDEA(Communi

不多说,直接上干货! 对于初学者来说,建议你先玩玩这个免费的社区版,但是,一段时间,还是去玩专业版吧,这个很简单哈,学聪明点,去搞到途径激活!可以看我的博客. 包括: IntelliJ IDEA(Community)的下载  IntelliJ IDEA(Community)的安装 IntelliJ IDEA(Community)中的scala插件安装 用SBT方式来创建工程 或 选择Scala方式来创建工程 本地模式或集群模式 我们知道,对于开发而言,IDE是有很多个选择的版本.如我们大部分人经

一.概述 在某些极端情况下,某些 NiFi 节点信息会由于用户强行 disconnect from cluster ,而出现 local flow 与 cluster 的 flow 不同步的问题. 此后,该问题节点再也无法正常同 cluster 建立连接,并且频繁报错:Failed to connect node to cluster because local flow is different than cluster flow. 二.问题解决 关于此问题,一个邮箱列表对此话题做了较为清晰的

1.启动spark集群. 启动Hadoop集群 cd /usr/local/hadoop/ sbin/start-all.sh 启动Spark的Master节点和所有slaves节点 cd /usr/local/spark/ sbin/start-master.sh sbin/start-slaves.sh 2.standalone模式: 向独立集群管理器提交应用,需要把spark://master:7077作为主节点参数递给spark-submit.下面我们可以运行Spark安装好以后自带的样

配置好hadoop的环境,具体根据http://blog.csdn.net/u010638969/article/details/51283216博客所写的进行配置. 运行start-dfs.sh启动hdfs集群,成功后运行jps应该有NameNode,DataNode,SecondaryNameNode等应用.通过master:8088可以查看集群情况. 最好通过hadoop/logs里面的日志看一下有没有报错,确认集群启动成功. 运行start-yarn.sh启动yarn集群,通过查看log

如果使用任何系统的时间足够长,那么你肯定必须对其进行调试,Kubernetes也不例外.它是一个分布式系统,有许多运动部件.我们将介绍8个可以运行以调试任何Kubernetes集群的命令. 它将帮助你了解集群,并确保核心功能,运行pods可用. 假设你有集群的管理员权限,收到一个kubeconfig文件可以访问集群,并且你被告知集群已损坏.我们可以从下面8个命令调试Kubernetes. 1.kubectl version -short 通过这个命令,我们可以查看API服务器正在运行的版本.这为

  简要说明: 使用RKE工具在192.168.3.161机器上,创建包含两个节点的Kubernetes集群,(192.168.3.162和192.168.3.163).RKE会自动在/home/用户 目录下创建kube_config_cluster.yml配置文件. 在另一台服务器上(192.168.3.160),运行Rancher server 2.0容器.运行后,使用https://192.168.3.160 地址访问Rancher Server 2.0预览版.(注意:不再是之前的8080

修改环境变量中的HADOOP_CONF_DIR,可以配置多份配置文件.根据不同路径下yarn集群配置访问不同集群. 所使用的用户需要在yarn每个节点都存在且有对应的访问权限.

需求 在本地搭建es+kibana+elasticsearch-head 搭建环境 mac本地,使用docker+docker-compose 方式搭建 设置docker 内存8G 搭建es和es+head # es 使用官方镜像7.5.1 # es-head 已经有人构建好镜像 version: '2.2' services: es01: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch-size:7.5.1 container_name

>>spark-submit --class WordCount  DataMining.jar /dept_ana/part-00000 /dept_ana/output/wordCountResult --master yarn --num-executors 30 --executor-memory 4g --executor-cores 2 --name test_wordcount --name 任务名称 /dept_ana/part-00000  程序读取的文件路径 /dept_a