我们大家都知道,kafka消费者在会保存其消费的进度,也就是offset,存储的位置根据选用的kafka api不同而不同. 首先来说说消费者如果是根据javaapi来消费,也就是[kafka.javaapi.consumer.ConsumerConnector],我们会配置参数[zookeeper.connect]来消费.这种情况下,消费者的offset会更新到zookeeper的[consumers/{group}/offsets/{topic}/{partition}]目录下,例如: [z

一.简介 Spark 的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展程序的计算能力.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Spark 自带的独立集群管理器)上运行,所以Spark 应用既能够适应专用集群,又能用于共享的云计算环境. 在分布式环境下,Spark 集群采用的是主/ 从结构.在一个Spark 集群中,有一个节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.这个中央协调节点被称为驱动器(Driver)节点,与之对应的工作节点被称为执行器(executor)节点.驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信,它们也都作为独立的J

生产环境 hadoop部署在超大内存服务器的虚拟机集群上 好 还是  几个内存较小的物理机上好? 虚拟机集群优点 虚拟化会带来一些其他方面的功能. 资源隔离.有些集群是专用的,比如给你三台设备只跑一个spark,那还算Ok.但在很多规模很小的团体中,在有限的硬件设备的情况下,又要跑spark,比如又要跑zookeeper.kafka等等,这个时候,我们希望它们之间是不会互相干扰的.假设你spark的配置没做好,内存占用太大了,你总不希望把你好端端zookeeper给影响得挂掉.那么此时虚拟机或者

1. 回顾 上一篇博客中,实现了单节点的Eureka Server.Eureka Client会定时连接Eureka Server,获取注册表中的信息并缓存到本地.微服务在消费远程API时总是使用本地缓存中的数据.因此一般来说,即使Eureka Server发生宕机,也不会影响到服务之间的调用.但如果Eureka Server宕机时,某些微服务也出现了不可用的情况,Eureka Server中的缓存若不被刷新,就可能会影响到微服务的调用,甚至影响到整个应用系统的高可用.因此,在生成环境中,通常会

上一篇博文如何在Eclipse下搭建Hadoop开发环境,今天给大家介绍一下如何分别分别在Eclipse和Hadoop集群上运行我们的MapReduce程序! 1. 在Eclipse环境下运行MapReduce程序(WordCount程序) 首先看一下我的项目结构和WordCount程序: 其中word.txt将作为我们测试的输入文件,内容如下: 程序代码如下所示: package com.hadoop.WordCount; import java.io.IOException; import

导读:不知道大家有没有意识到一个现实:大部分时候,我们已经不像以前一样,通过命令行,或者可视窗口来使用一个系统了. 前言 现在我们上微博.或者网购,操作的其实不是眼前这台设备,而是一个又一个集群.通常,这样的集群拥有成百上千个节点,每个节点是一台物理机或虚拟机.集群一般远离用户,坐落在数据中心.为了让这些节点互相协作,对外提供一致且高效的服务,集群需要操作系统.Kubernetes 就是这样的操作系统. 比较 Kubernetes 和单机操作系统,Kubernetes 相当于内核,它负责集群软硬

目录 一.模块概览 二.系统环境 三.安装istio 3.1 使用 Istioctl 安装 3.2 使用 Istio Operator 安装 3.3 生产部署情况如何? 3.4 平台安装指南 四.GetMesh 4.1 如何开始使用? 4.2 如何开始? 4.3 使用 GetMesh 安装 Istio 4.4 验证配置 4.5 管理多个 Istio CLI 4.6 CA 集成 五.发现选择器(Discovery Selectors) 5.1 配置发现选择器 六.实战(k8s集群安装Istio 1

不少同学抱怨,在集群的GPU节点上运行caffe程序时,经常出现"Out of Memory"的情况.实际上,如果我们在提交caffe程序到某个GPU节点的同时,指定该节点某个比较空闲的gpu id,便可以避免"Out of Memory"的情况.步骤如下: 1. 在提交任务前,制作一个带有“nvidia-smi”命令的run_gpu.sh文件 #!/bin/bash #$ -V #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash nvidia-smi

fesh个人实践,欢迎经验交流!本文Blog地址:http://www.cnblogs.com/fesh/p/3898991.html Hbase 是Apache Hadoop的数据库,能够对大数据提供随机.实时的读写访问功能,具有开源.分布式.可扩展及面向列存储的特点.由于Hbase架构是基于其他文件存储系统的,因此在分布式模式下安装Hadoop是必须的.本文参考官方文档,安装部署一个完全分布式的Hbase集群.@_@ 一.基本环境 操作系统:Ubuntu14.04 Server-x64 JD

hadoop是基于java的数据计算平台,引入第三方库,例如C语言实现的开发包将会大大增强数据分析的效率和能力. 通常在是用一些工具的时候都要用到一些配置文件.资源文件等.接下来,借一个例子来说明hadoop上面如何使用JNI.以及调用资源文件. 首先介绍一下ICTClass,ICTClass是中国科学院开发的一个分词软件(ICTClass官网).该套软件采用C/C++编写.ICTClass虽然支持java,但是必须使用到的JNI技术.因此,在使用ICTClass之前需要配置好JNI资源以及IC

1.spark在集群上运行应用的详细过程 (1)用户通过spark-submit脚本提交应用 (2)spark-submit脚本启动驱动器程序,调用用户定义的main()方法 (3)驱动器程序与集群管理器通信,申请资源以启动执行器节点 (4)集群管理器为驱动器程序启动执行器节点 (5)驱动器进程执行用户应用中的操作.根据程序中所定义的对RDD的转化操作和行动操作,驱动器节点把工作以任务的形式发送到执行器进程 (6)任务在执行器程序中进行计算并保存结果 (7)如果驱动器程序的main()方法退出,

摘要: 原创出处 https://www.bysocket.com 「公众号:泥瓦匠BYSocket 」欢迎关注和转载,保留摘要,谢谢! ES 基础 ES 集群 ES 集群上业务优化 一.ES 基础 ES 的安装下载,网上一大片,我这边不在重复.可以看看我以前做的小笔记: Spring Boot 2.0 M7 整合 ES 5 .Kibana 和 X-pack 其中 ES 三大要素: 文档(Document)文档,在面向对象观念就是一个对象.在 ES 里面,是一个大 JSON 对象,是指定了唯一

之前,我们已经在hadoop集群上配置了Hive,今天我们来配置下Hbase. 一.准备工作 1.ZooKeeper下载地址:http://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.10/zookeeper-3.4.10.tar.gz 2.Hbase下载地址:http://mirrors.shuosc.org/apache/hbase/stable/hbase-1.2.6-bin.tar.gz 二.ZooKeeper集群安装配置 1.下载Zo

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.

论文内容: 待整理 参考文献: An Architecture for Fast and General Data Processing on Large Clusters. Matei Zaharia 大型集群上的快速和通用数据处理架构

Spark集群master节点:      192.168.168.200 Eclipse运行windows主机: 192.168.168.100 场景: 为了测试在Eclipse上开发的代码在Spark集群上运行的情况,比如:内存.cores.stdout以及相应的变量传递是否正常! 生产环境是把在Eclipse上开发的代码打包放到Spark集群上,然后使用spark-submit提交运行.当然我们也可以启动远程调试, 但是这样就会造成每次测试代码,我们都需要把jar包复制到Spark集群机器

0. 说明 将 IDEA 下的项目导出为 Jar 包,部署到 Spark 集群上运行. 1. 打包程序 1.0 前提 搭建好 Spark 集群,完成代码的编写. 1.1 修改代码 [添加内容,判断参数的有效性] // 判断参数的有效性 if (args == null || args.length == 0) { throw new Exception("需要指定文件路径") ; } [注释掉 conf.setMaster("...")] // 不用写,在提交代码的

hive1.2.1在hadoop2.6.4集群上的安装 hive只需在一个节点上安装即可,这里再hadoop1上安装 1.上传hive安装包到/usr/local/目录下 2.解压 tar -zxvf /usr/local/hive-1.2.1.tar.gz  重命名 mv hive-1.2.1 hive 3.安装MySQL.具体步骤见<Linux下jdk.Tomcat.MySQL的安装> 4.配置hive (1)配置环境变量vi /etc/profile  添加:export HIVE_HO

有关这个问题,似乎这个在某些时候,用python写好,且spark没有响应的算法支持, 能否能在YARN集群上 运行PySpark方式, 将python分析程序提交上去? Spark Application可以直接运行在YARN集群上,这种运行模式,会将资源的管理与协调统一交给YARN集群去处理,这样能够实现构建于YARN集群之上Application的多样性,比如可以运行MapReduc程序,可以运行HBase集群,也可以运行Storm集群,还可以运行使用Python开发机器学习应用程序,等等

写在前面 相关随笔: Hadoop-1.0.4集群搭建笔记 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 用python + hadoop streaming 编写分布式程序(三) -- 自定义功能 为了方便,这篇文章里的例子均为伪分布式运行,一般来说只要集群配置得当,在伪分布式下能够运行的程序,在真实集群上也不会有什么问题. 为了更好地模拟集群环境,我们可以在mapred-site.xml中增设reducer和mapper的最大