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

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4137969.html Spark配置 Spark属性 动态加载Spark属性 查看Spark属性 可用属性 大部分用于控制内部设置的属性都有合理的默认值.一部分最通用的选项设置如下: 应用程序属性 属性名称 默认值 含义 spark.app.name  (none)  应用程序名称.该参数的值会出现在UI和日志记录中. spar

本文档基于Spark2.0,对spark启动脚本进行分析. date:2016/8/3 author:wangxl Spark配置&启动脚本分析 我们主要关注3类文件,配置文件,启动脚本文件以及自带shell. 1 文件概览 conf/ ├── docker.properties.template ├── fairscheduler.xml.template ├── log4j.properties.template ├── metrics.properties.template ├── sla

一.单机版本Spark安装 Win10下安装Spark2.2.1 1. 工具准备 JDK 8u161 with NetBeans 8.2: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk-netbeans-jsp-142931.html spark: spark-2.2.1-bin-hadoop2.7: https://spark.apache.org/downloads.html winutils.exe:下载的是针对ha

Spark 的配置有很多,这里一方面总结一下官方文档中的内容,一方面将网上查到的资料中用到的针对特定问题的配置整理一下. 先看一下官网的配置:http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html spark 配置可分为三层: spark properties.environment variables.还有logging   spark properties 是由用户自己设置的,在任务中通过 SparkConf 类设置: val conf 

SparkConfiguration 这一章节来看看 Spark的相关配置. 并非仅仅能够应用于 SparkStreaming, 而是对于 Spark的各种类型都有支持. 各个不同. 其中中文参考链接版本是2.2, 而当前文档的版本是2.4.4 另外就是 关于Python R Spark SQL的相关配置均没有加入. 官方链接: Spark Configuration 中文参考链接: Spark 配置 Spark 提供了三个地方来设置配置参数: Spark properties 控制着绝大多数的

1．配置多个executor 在项目中,由于数据量为几百万甚至千万级别,如果一个executor装载的对象过多,会导致GC很慢.项目中,我们使一个worker节点执行app时启动多个executor,从而加大并发度,解决full GC慢的问题.同时,由于启动了多个exeucute,在内存与核数不变的情况下,需要调整分配给每个execute的内存数及核数. 2．配置数据序列化 Spark默认序列化方式为Java的ObjectOutputStream序列化一个对象,速度较慢,序列化产生的结果有时也比

注重版权,尊重他人劳动 转帖注明原文地址:http://www.cnblogs.com/vincent-hv/p/3316502.html   Spark主要提供三种位置配置系统: 环境变量:用来启动Spark workers,可以设置在你的驱动程序或者conf/spark-env.sh 脚本中: java系统性能:可以控制内部的配置参数,两种设置方法: 编程的方式(程序中在创建SparkContext之前,使用System.setProperty(“xx”,“xxx”)语句设置相应系统属性值)

以下是整理的Spark中的一些配置参数,官方文档请参考Spark Configuration. Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkC

1.安装java.maven.scala.hadoop.mysql.hive 略 2.编译spark ./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-2.6,parquet-provided" 3.安装spark tar -zxvf spark-1.6.0-bin-hadoop2-without-hive.tgz -C /opt/cdh5/ 4.配置spark :sp

1. 环境准备: JDK1.8 hive 2.3.4 hadoop 2.7.3 hbase 1.3.3 scala 2.11.12 mysql5.7 2. 下载spark2.0.0 cd /home/worksapce/software wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.0/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2. spark- 3. 配置系统

转载来自:http://www.cnblogs.com/spark-china/p/3941878.html 在VMWare 中准备第二.第三台运行Ubuntu系统的机器:   在VMWare中构建第二.三台运行Ubuntu的机器和构建第一台机器完全一样,再次不在赘述.. 与安装第一台Ubuntu机器不同的几点是: 第一点:我们把第二.三台Ubuntu机器命名为了Slave1.Slave2,如下图所示: 创建完的VMware中就有三台虚拟机了: 第二点:为了简化Hadoop的配置,保持最小化的H

注意点: 安装Spark前先要配置好Scala运行环境. Spark和Scala需要在各个机器上配置. 环境变量配置 在~/.bashrc中添加如下的配置信息. #scala conf export SCALA_HOME=/usr/local/src/scala-2.11.8 export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin #spark conf export SPARK_HOME=/usr/local/src/spark export PATH=$PATH:$SPARK_H

# https://www.scala-lang.org/download/2.12.4.html# ==================================================================安装 scala tar -zxvf ~/scala-2.12.4.tgz -C /usr/local rm –r ~/scala-2.12.4.tgz # http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/ # ==

写熟悉的第一句代码 val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")点击SparkConf() ,发现 private val settings = new ConcurrentHashMap[String, String]() 可见 所有配置都是以map[String,String]定义的 //即loadDefaults == truedef this() = this(true)//if (loadDefaults) { //加载

Spark提供三个位置用来配置系统: Spark属性:控制大部分的应用程序参数,可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置 环境变量:可以通过每个节点的 conf/spark-env.sh脚本设置.例如IP地址.端口等信息 日志配置:可以通过log4j.properties配置 Spark属性 Spark属性控制大部分的应用程序设置,并且为每个应用程序分别配置它.这些属性可以直接在SparkConf上配置,然后传递给SparkContext.SparkConf 允许你配置一些通用的属性

    pycharm 内的环境变量配置     选择相应的spark程序文件的对应的配置信息       PYSPARK_PYTHON:python的安装路径   PYTHONPATH:spark安装路径下的python     提交pyspark应用程序     在$SPARK_HOME/bin   将HDFS上的文件作为参数传入    

注:笔记旨在记录,配置方式每个人多少有点不同,但大同小异,以下是个人爱好的配置方式. 目录 一.配置jdk 二.配置ssh 三.配置hadoop 四.配置scala 五.配置spark 平台:win10下的ubuntu虚拟机内 所用到的文件: hadoop-2.7.3.tar jdk-11.0.7_linux-x64_bin.tar.gz scala-2.11.12.zip spark-2.4.5-bin-hadoop2.7_Working_Config.zip 下载请点这里 :s81k 预先步

一.情况描述 按照如下配置,使用zookeeper监听 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark" 然后node2执行start-master.sh,预想的结果是node1处于活跃状态,node2处于备用状态,结

spark1.0版本 spark-env.sh中 export SPARK_LIBRARY_PATH=$SPARK_LIBRARY_PATH:/soft/hadoop/lzo/lib/export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:/soft/server/spark-1.0.2-bin-hadoop2/lib/hadoop-lzo-0.4.20-SNAPSHOT.jar /soft/hadoop/lzo/lib/路径下: liblzo2.a  liblzo2.l

spark1.2.0 These are configs that are specific to Spark on YARN Property Name Default Meaning  spark.yarn.applicationMaster.waitTries  10  ApplicationMaster 链接Spark master和SparkContext初始化的尝试次数  spark.yarn.submit.file.replication  3  上传到HDFS上的Spark ja