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

1 在本地测试1 众所周知,nginx是一个反向代理的服务器,主要功能即为实现负载均衡和动静分离.在别的我别的文章有详细的nginx(Windows)相关介绍教程. 由于自己安装的nginx在本地的计算机上,想实现对nginx.conf 配置文件的修改实现转发到远程服务器,见下图标记处,为我在配置文件添加的内容, 首先在本地启动nginx[即在nginx根目录双击nginx.exe ,可以在任务管理器中查看是否有nginx.exe进程,如果有说明开启成功],然后根据上图中的location,在浏

 git 本地提交代码到 github 远程库,没有弹框 github login:  原因: win10 有个凭据管理器,给保存了历史登陆用户名密码,导致无法切换用户. 解决办法: 删除历史登陆用户名密码.

https://www.codetd.com/article/664330 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/84342770 通过idea开发mapreduce程序并直接run,提交到远程hadoop集群执行mapreduce. 简要流程:本地开发mapreduce程序–>设置yarn 模式 --> 直接本地run–>远程集群执行mapreduce程序: 完整的流程:本地开发mapreduce程序——> 设置yarn模式

转自:http://blog.csdn.net/shan9liang/article/details/9734693 eclipse连接远程hadoop集群开发时报错   Exception in thread "main" org.apache.hadoop.security.AccessControlException: Permission denied: user=d, access=WRITE, inode="data":zxg:supergroup:rw

eclipse连接远程hadoop集群开发时报错 错误信息: Exception in thread "main" java.io.IOException:Failed to set permissions of path:\tmp\hadoop-ysc\mapred\staging\ysc-2036315919\.staging to 0700 解决方案(经笔者在hadoop1.2.0+jdk1.7下验证通过): 0.安装jdk,ant,并且配置好环境变量 安装配置jdk不再多说,a

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

写在前面 接触spark有一段时间了,但是一直都没有真正意义上的在集群上面跑自己编写的代码.今天在本地使用scala编写一个简单的WordCount程序.然后,打包提交到集群上面跑一下... 在本地使用idea开发,由于这个程序比较简单,我这里就直接给出代码. import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object WordCount { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf=n

1. 概述 本手册主要介绍了,一个将传统数据接入到Hadoop集群的数据接入方案和实施方法.供数据接入和集群运维人员参考. 1.1.  整体方案 Flume作为日志收集工具,监控一个文件目录或者一个文件,当有新数据加入时,收集新数据发送给Kafka.Kafka用来做数据缓存和消息订阅.Kafka里面的消息可以定时落地到HDFS上,也可以用Spark Streaming来做实时处理,然后将处理后的数据落地到HDFS上. 1.2. 数据接入流程 本数据接入方案,分为以下几个步骤: l 安装部署Flu

转载请标注原链接 http://www.cnblogs.com/xczyd/p/8570437.html 2018年3月从新司重新起航了.之前在某司过了的蛋疼三个月,也算给自己放了个小假了. 第一个小目标,从腾讯云上的hdfs集群拷贝一些文件到本地.唔唔,听上去似乎很简单的样子. 于是新建了一个Java的Maven工程,在pom.xml中添加如下依赖: <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artif

打包 :右击.export.Java .jar File 把TestSpark.jar包上传到spark集群服务器的 spark_home下的myApp下: 提交spark任务: cd /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7 bin/spark-submit --class "ClusterWordCount" --master local[4] myApp/TestSpark.jar​

准备工作 需要有三台主机,其中一台主机充当master,另外两台主机分别为slave01,slave02,并且要求三台主机处于同一个局域网下 通过命令:ifconfig 可以查看主机的IP地址,如下图所示 本集群的三台机器的IP地址如下 10.129.0.118 master 10.129.0.223 slave01 10.129.0.124 slave02 通过命令:ping IP地址 可以查看与另一台主机的连通性 如下所示 注意:在shell命令下通过CTRL+C 可以结束命令的执行 三台主

MapReduce作业提交时连接集群是通过Job的connect()方法实现的,它实际上是构造集群Cluster实例cluster,代码如下: private synchronized void connect() throws IOException, InterruptedException, ClassNotFoundException { // 如果cluster为null,构造Cluster实例cluster, // Cluster为连接MapReduce集群的一种工具,提供了一种获取

原因 无法连接到集群上的java 解决 方法一: 在右上角Edit Configurations中,添加一条环境变量JAVA_HOME,值为远程机器上的java安装路径 方法二: 直接在代码里写上JAVA_HOME import os os.environ['JAVA_HOME'] = '/root/app/jdk1.8.0_141' 参考 https://www.cnblogs.com/pythoner6833/p/10241034.html

使用ansible远程执行命令 1.ansible简介 ansible的官方定义:"Ansible is Simple IT Automation"--简单的自动化IT工具.这个工具的目标: 自动化部署APP 自动化管理配置项 自动化的持续交付 自动化的(AWS)云服务管理. 其本质上就是在远程在多台服务器执行一系列命令和文件同步,和以前的介绍的使用并行ssh提高工作效率功能类似,他们都是使用ssh协议进行远程操作,但ansible比pssh功能更强大,比如支持主机列表分组.支持pla

此种方式不能直接在eclipse中调试代码. 首先需要在src下放置服务器上的hadoop配置文件:core-site.xml\yarn-site.xml\hdfs-site.xml\mapred-site.xml 1.在本地直接调用,执行过程在服务器上(真正企业运行环境)     a.首先把MR程序打包(jar),直接放到本地,比如C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\wc.jar     b.修改hadoop的源码 ,在新建的Java project中拷贝下面

mysql -h -u maxwell -p#10.0.15.145 远程机器ip#-P 注意是大写P 端口#-u 用户#-p 密码

文章概览: 1.前言 2.Eclipse查看远程hadoop集群文件 3.Eclipse提交远程hadoop集群任务 4.小结   1 前言 Hadoop高可用品台搭建完备后,参见<Hadoop高可用平台搭建>,下一步是在集群上跑任务,本文主要讲述Eclipse远程提交hadoop集群任务. 2 Eclipse查看远程hadoop集群文件 2.1 编译hadoop eclipse 插件 Hadoop集群文件查看可以通过webUI或hadoop Cmd,为了在Eclipse上方便增删改查集群文件

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 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>

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