为了方便使用Spark的同学提交任务以及加强任务管理等原因,经调研采用Livy比较靠谱,下图大致罗列一下几种提交平台的差别. 本文会以基于mac的单机环境搭建一套Spark+Livy+Hadoop来展示如何提交任务运行,本文只针对框架能够运行起来,至于各个组件参数怎么配置性能更好,各位兄弟就自行找度娘了. 一.搭建Spark 访问http://spark.apache.org/downloads.html下载安装包,然后按照以下步骤操作即可. 1.下载完成后解压到某个目录下,在该目录执行以下命令

window下在同一台机器上安装多个版本jdk,修改环境变量不生效问题处理办法 本机已经安装了jdk1.7,而比较早期的项目需要依赖jdk1.6,于是同时在本机安装了jdk1.6和jdk1.7. 安装jdk1.6前,执行java -version得到 C:\Users\liuxiang2>java -version java version "1.7.0_21" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_21-b11) Java H

转自:'http://www.cnblogs.com/shangzekai/p/4375271.html 最近由于工作的需要,需要在同一台机器上搭建两个MySQL的实例,(注:已经存在了一个3306的MySQL的实例). 先说下,什么是mysql的多实例,简单的来说就是一台机器上安装了多个mysql的服务,通过不同的端口(如3307,3308)来向外界提供服务,这些进程通过不同的socket来监听不同的服务端口来提供个字的服务. 做个比喻:MySQL的多实例相当于房子的相当于多个卧室一样,每个实

https://www.cnblogs.com/shangzekai/p/4375271.html 最近由于工作的需要,需要在同一台机器上搭建两个MySQL的实例,(注:已经存在了一个3306的MySQL的实例). 先说下,什么是mysql的多实例,简单的来说就是一台机器上安装了多个mysql的服务,通过不同的端口(如3307,3308)来向外界提供服务,这些进程通过不同的socket来监听不同的服务端口来提供个字的服务. 做个比喻:MySQL的多实例相当于房子的相当于多个卧室一样,每个实例可以

最近由于工作的需要,需要在同一台机器上搭建两个MySQL的实例,(注:已经存在了一个3306的MySQL的实例). 先说下,什么是mysql的多实例,简单的来说就是一台机器上安装了多个mysql的服务,通过不同的端口(如3307,3308)来向外界提供服务,这些进程通过不同的socket来监听不同的服务端口来提供个字的服务. 做个比喻:MySQL的多实例相当于房子的相当于多个卧室一样,每个实例可以看做是一个卧室,整个服务器就是一个房子,服务器的硬件资源(cpu,mem,disk)就是共享的资源,

在编译安装php服务时报错: configure: error: Cannot find MySQL header files under /application/mysql. Note that the MySQL client library is not bundled anymore! 前边搭建lnmp环境时,是把mysql和php安装在了同一台机器上,编译php的时候,需要通过参数 --with-mysql来指定mysql的安装路径,但在生产环境中,通常php和mysql是不在同一台

由于客户需要在一台服务器上安装了两个sql服务器(一个sql2000,一个是sql2005,其实例名不同),默认的端口1433被先安装的sql2000使用,后来安装的的随机启用了一个3045端口.其中错误的过程就不说了,只说结果吧: 首先进行了将服务器上的配置修改: 1.在"外围配置"工具把"允许TCP/IP和命名管道"勾上: 2.设定一个你允许使用的端口号: 3.在防火墙中将你设定的TCP端口号添加到例外中: 最后将连接字符串改成: Data Source=服务器

1.正常安装第一个mysql(安装步骤省略) 2.在控制面板里停止第一个mysql服务 3.将C:\Program Files\MySQL目录下的所有目录和文件copy到另外一个路径,我这里是copy到E盘 4.创建第二个mysql的my.ini文件 第一个mysql的my.ini文件默认是在如下路径C:\Documents and Settings\All Users\Application Data\MySQL\MySQL Server 5.5\my.inicopy该ini文件存放到E:\M

linux系统如果想做备份还原,使用ghost的时候经常出现问题,后来发现可以直接使用dd命令完成硬盘的克隆和还原.当拷贝完硬盘后,就可以拿这个硬盘放到其它设备上跑了.也就是完成了“烧写”了. 用U盘制作ubuntu14.04的启动盘,在livecd模式中进行修复,步骤如下:1.开机u盘启动,进入ubuntu安装程序,图形界面出来后,选择try ubuntu,不要选择install ubuntu.2.之后便进入了ubuntu的体验环境. 打开命令行,执行: sudo fdisk -u -l /d

1.使用压缩版的tomcat不能使用安装版的.  2.第一个tomcat的配置不变.  3.增加环境变量CATALINA_HOME2,值为新的tomcat的地址:增加环境变量CATALINA_BASE2,值为新的tomcat的地址.  4.修改新的tomcat中的startup.bat,把其中的CATALINA_HOME改为CATALINA_HOME2.  5.修改新的tomcat中的catalina.bat,把其中的CATALINA_HOME改为CATALINA_HOME2,CATALINA_

如何安装Spark 安装和使用Spark有几种不同方式.你可以在自己的电脑上将Spark作为一个独立的框架安装或者从诸如Cloudera,HortonWorks或MapR之类的供应商处获取一个Spark虚拟机镜像直接使用.或者你也可以使用在云端环境(如Databricks Cloud)安装并配置好的Spark. 在本文中,我们将把Spark作为一个独立的框架安装并在本地启动它.最近Spark刚刚发布了1.2.0版本.我们将用这一版本完成示例应用的代码展示. 如何运行Spark 当你在本地机器安装

说明:前提安装好hadoop集群,可参考 http://blog.csdn.net/zhang123456456/article/details/77621487 一. scala 安装 1.下载 scala 安装包 :https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 2.上传 scala 安装包 [root@hadp-master local]# pwd/usr/local[root@hadp-master

如何在一台服务器上安装两个mysql 1       前言 上篇写了在一台机器上源码编译安装一个mysql,那么如何在一台机器上源码编译安装两个mysql或者更多呢? 2       环境 mysql软件包: mysql-5.6.31.tar mysql-5.5.32.tar 操作系统环境: CentOS release 6.8 (Final) 3       系统规模 /mysqlsoft 用来存放mysql的各个程序 /mysqlsoft/mysql1 用来存放mysql-5.5.32.ta

我在运行时redis版本是2.8 操作前设置以管理员身份: 打开终端输入 su - 安装redis需要确保系统已经安装了(gcc gcc-c++)# yum -y install gcc gcc-c++ autoconf automake(如果没有安装就运行此条命令) cd 到/usr/local/ wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz tar xzf redis-stable.tar.gz cd redis-stable make

polysh简介 polysh 是一个交互式命令,可以在一台服务器上批量的对一批服务器进行处理,运行交互式命令.官方的简介如下: Polysh is a tool to aggregate several remote shells into one. Itis used to launch an interactive remote shellon many machines at once. It is written in Python and requires Python ≥ 2.4.

Python安装,记录步骤如下 1.下载PythonIDE安装包 到官网 https://repo.continuum.io/archive/下载需要的版本,选择的Anaconda版本3的,当然也可以使用Anaconda版本2的 我在window7 64位平台上下载的是 Anaconda3-4.3.1-Windows-x86_64.exe 大概420多兆的样子.如果需要版本2的安装,可以参考如何在同一台机器上安装两个版本的Anaconda,推荐查看Windows下Anaconda2(Python

  Windows下最简的开发环境搭建这里的spark开发环境, 不是为apache spark开源项目贡献代码, 而是指基于spark的大数据项目开发. Spark提供了2个交互式shell, 一个是pyspark(基于python), 一个是spark_shell(基于scala). 这两个环境其实是并列的, 并没有相互依赖关系, 所以如果仅仅是使用pyspark交互环境, 而不使用spark-shell的话, 甚至连scala都不需要安装. ====================pysp

主要包括以下三部分,本文为第三部分: 一. Scala环境准备 查看二. Hadoop集群(伪分布模式)安装 查看三. Spark集群(standalone模式)安装 Spark集群(standalone模式)安装 若使用spark对本地文件进行测试学习,可以不用安装上面的hadoop环境,若要结合hdfs使用spark,则可以参考上面的步骤搭建hadoop. 1. 下载安装包并解压(如:~/tools/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7): 2. 启动服务 a.启动master

说白了 Spark on YARN模式的安装,它是非常的简单,只需要下载编译好Spark安装包,在一台带有Hadoop YARN客户端的的机器上运行即可.  Spark on YARN简介与运行wordcount(master.slave1和slave2)(博主推荐) Spark on YARN分为两种: YARN cluster(YARN standalone,0.9版本以前)和 YARN client.    如果需要返回数据到client就用YARN client模式. 如果数据存储到hd

spark的集群环境安装搭建 1.spark local模式运行环境搭建 常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; 该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,直接运行在本地,便于调试,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题. 其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core.如果不指定N,则默认是1个线程(该线程有1个core). 如果是local[*],则代表 Run Spark locally wit

目录 一.Windows安装 1.安装 2.使用 二.Linux安装 Local模式 1.安装 2.使用 yarn模式 1.安装 2.使用 3.spark的历史服务器集成yarn 一.Windows安装 1.安装 将spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz解压到非中文目录 2.使用 bin/spark-shell.cmd : 提供一个交互式shell val result: String = sc.textFile("input").flatMap(_.split(&