[Flink]Flink三种运行模式安装部署以及实现WordCount 前言 Flink三种运行方式:Local.Standalone.On Yarn.成功部署后分别用Scala和Java实现wordcount 环境 版本:Flink 1.6.2集群环境:Hadoop2.6开发工具: IntelliJ IDEA 一.Local模式 解压:tar -zxvf flink-1.6.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgzcd flink-1.6.2启动:./bin/start-cl

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

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

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

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) {

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

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

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

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-

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

一.单机安装 1.准备安装包 将源码编译出的安装包拷贝出来(编译请参照上一篇01.Flink笔记-编译.部署)或者在Flink官网下载bin包 2.配置 前置:jdk1.8+ 修改配置文件flink-conf.yaml #Flink的默认WebUI端口号是8081,如果有冲突的服务,可更改rest.port: 18081 其余项选择默认即可 3.启动 Linux: ./bin/start-cluster.sh Win: cd bin start-cluster.bat win本地启动如下(图片模

准备工作: 将运行Scala-Eclipse的机器节点(CloudDeskTop)内存调整至4G,因为需要在该节点上跑本地(local)Spark程序,本地Spark程序会启动Worker进程耗用大量内存资源 其余准备工作可参考:scala程序开发之单词出现次数统计(本地运行模式) 1.启动Spark集群 [hadoop@master01 install]$ cat start-total.sh #!/bin/bash echo "请首先确认你已经切换到hadoop用户" #启动zoo

1:上传安装包到linux系统 使用rz命令 2:解压 tar –zxvf flink-1.5.0-bin-hadoop24-scala_2.11.tgz 3:修改配置文件 vim conf/flink-conf.yaml jobmanager.rpc.address: hadoop01 jobmanager.rpc.port: 6123 jobmanager.heap.mb: 1024 taskmanager.heap.mb: 1024 taskmanager.numberOfTaskSlot

一:打包成jar 1.修改代码 2.使用maven打包 但是目录中有中文,会出现打包错误 3.第二种方式 4.下一步 5.下一步 6.下一步 7.下一步 8.下一步 9.完成 二:在集群上运行(local模式) 1.上传 2.学习spark-submit的使用方式 3.运行(local模式) 4.运行结果 三:集群上运行(standalone模式) 1.DeoloyMode 表示Driver执行的位置. client如果是参数,则表示driver执行在执行spark-submit命令的机器上.

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