Spark完全分布式完整部署教程 继Mapreduce之后,作为新一代并且是主流的计算引擎,学好Spark是非常重要的,这一篇博客会专门介绍如何部署一个分布式的Spark计算框架,在之后的博客中,更会讲到Spark的基本模块的介绍以及底层原理,好了,废话不多说,直接开始吧! 1. 安装准备 部署Spark时,我们使用的版本如下所示: 2. 正式安装 1. 将spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz文件使用远程传输软件发送至/home/centos/downloads目录下 2.

转自:链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/     目前Apache Spark支持三种分布式部署方式,分别是standalone.spark on mesos和 spark on YARN,其中,第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式,内部实现了容错性和资源管理,后两种则是未来发展的趋势,部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成:让

我们在初始化SparkConf时,或者提交Spark任务时,都会有master参数需要设置,如下: conf = SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master) sc = SparkContext(conf=conf) /bin/spark-submit \ --cluster cluster_name \ --master yarn-cluster \ ... 但是这个master到底是何含义呢?文档说是设定master url,但是啥是ma

链接地址: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/apache-spark-comparing-three-deploying-ways/ Spark On Mesos模式 http://vdisk.weibo.com/s/zm_eIVP-TpyqK

1.Spark的应用程序部署 2.Spark的集群部署

原文链接:Spark源码分析:多种部署方式之间的区别与联系(1) 从官方的文档我们可以知道,Spark的部署方式有很多种:local.Standalone.Mesos.YARN.....不同部署方式的后台处理进程是不一样的,但是如果我们从代码的角度来看,其实流程都差不多. 从代码中,我们可以得知其实Spark的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多,这里我来列举一下: 1.local:这种方式是在本地启动一个线程来运行作业: 2.local[N]:也是本地模式,但是启动了N个线程: 3.local

Spark 介绍 核心概念 Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架,类似于 Hadoop,但有很多的区别. 最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中,可以获得更好的性能提升. 例如一次排序测试中,对 100TB 数据进行排序,Spark 比 Hadoop 快三倍,并且只需要十分之一的机器. Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点,处理的数据达到 PB 级别

前言:       毕业两年了,之前的工作一直没有接触过大数据的东西,对hadoop等比较陌生,所以最近开始学习了.对于我这样第一次学的人,过程还是充满了很多疑惑和不解的,不过我采取的策略是还是先让环境跑起来,然后在能用的基础上在多想想为什么.       通过这三个礼拜(基本上就是周六周日,其他时间都在加班啊T T)的探索,我目前主要完成的是: 1.在Linux环境中伪分布式部署hadoop(SSH免登陆),运行WordCount实例成功.  http://www.cnblogs.com/Pu

Hadoop生态圈-flume日志收集工具完全分布式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   目前为止,Hadoop的一个主流应用就是对于大规模web日志的分析和处理,因此想要把web服务的日志导入到Hadoop来进行分析就得借助日志收集工具了.目前主流的Hadoop日志收集工具能够跟Hadoop进行交接的有三个工具,即flume,scribe和chukwa.本篇博客的主角是Apache的flume. 一.主流日志收集工具简介 1>.flume Flume是Cl

GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 1. 需求背景与万里安全数据库软件GreatDB分布式部署模式介绍 1.1 需求背景 混沌测试是检测分布式系统不确定性.建立系统弹性信心的一种非常好的方式,因此我们采用开源工具Chaos Mesh来做GreatDB分布式集群的混沌测试. 1.2 万里安全数据库软件GreatDB分布式部署模式介绍 万里安全数据库软件GreatDB 是一款关系型数据库软件,同时支持集中式和分布式的部署方式,本文涉及的是分布式部署方式. 分

Hadoop部署方式-完全分布式(Fully-Distributed Mode) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 本博客搭建的虚拟机是伪分布式环境(https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9058415.html)链接克隆出来的,我们只需要修改一下配置文件就可以轻松实现完全分布式部署了,部署架构是一个NameNode和三个DataNode,如果身为一个专业的运维人员你可能会一眼看出来这个集群存在单点故障,别着急,关于高可用集群

Hadoop部署方式-伪分布式(Pseudo-Distributed Mode) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.下载相应的jdk和Hadoop安装包 JDK:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html Hadoop:http://hadoop.apache.org/releases.html 注意,Hadoop官方虽然没有window

一.Spark的部署 1.单机Local 2.集群 (1)Standalonc Spark自带的资源管理器,效率不高 (2)YARN 如果部署的是Hadoop集群,可以用YARN资源调度 (3)Mesos Spark和Mesos是相互优化的,它们之间性能匹配得非常好. 二.Spark的应用方式 Spark优势: 延迟低 批处理快 组件多 以前Spark无法满足毫秒级流计算需求,但Spark2.3(2018年)版本出来后,增加了Structured Streaming持续流模式,这意味着它可以和F

一.Spark中的基本概念 (1)Application:表示你的应用程序 (2)Driver:表示main()函数,创建SparkContext.由SparkContext负责与ClusterManager通信,进行资源的申请,任务的分配和监控等.程序执行完毕后关闭SparkContext (3)Executor:某个Application运行在Worker节点上的一个进程,该进程负责运行某些task,并且负责将数据存在内存或者磁盘上.在Spark on Yarn模式下,其进程名称为 Coar

本文借鉴http://www.cnblogs.com/gossip/p/5977489.html,在此基础上进行了完善,使之成为一个完整版的伪分布式部署说明,在此记录一下! 一.本文目的         介绍如何在同一台虚拟机上搭建高可用的Activemq服务,集群数量包含3个Activemq,当Activemq可用数>=2时,整个集群可用.         本文Activemq的集群数量为3个,分别命名为mq1,mq2,mq3   二.概念介绍 1.伪集群       集群搭建在同一台虚拟机上

本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台.根据官网介绍,其实部署Kylin非常简单,称为非侵入式安装,也就是不需要去修改已有的 Hadoop大数据平台.你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包,选择一个Hadoop节点部署即可,Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信,不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent. Kylin部署的架构是一个分层的结构,最底层是数据来源层,我们可以通过Sqoop等工具将数据迁移到HDFS分布式文件系统.Kylin依赖Hado

基础环境 其实基于PHP扩展的Memcache客户端实际上早已经实现,而且非常稳定.先解释一些名词,Memcache是danga.com的一个开源项目,可以类比于MySQL这样的服务,而PHP扩展的Memcache实际上是连接Memcache的方式. 首先,进行Memcache的安装,具体可查看博客里的其它几篇文章: 其次,进行PHP扩展的安装,官方地址是http://pecl.php.net/package/memcache: 最后,启动Memcache服务,比如这样,通过不同端口启动多个进程

1.问题描述 在进行hadoop2.x版本的hdfs分布式部署时,遇到了一个奇怪的问题: 使用start-dfs.sh命令启动dfs之后,所有的datanode节点上均能看到datanode进程,然而在namenode的web UI上,显示live nodes数目为1. 2.问题分析 打开hadoop2.x/logs文件夹下的hadoop-root-datanode.log文件,发现里面报了一个很有趣的异常: 2015-12-20 22:55:21,374 ERROR org.apache.ha

在不久之前发布了一篇"项目分布式部署那些事(1):ONS消息队列.基于Redis的Session共享,开源共享",因为一些问题我们使用了阿里云的OCS,下面就来简单的介绍和分享下相关的解决方案和心得. 为什么放弃Redis? 因为我们Redis是需要自己部署的,而自己部署意味着要花经历去维护这样一套Redis的方案,而一开始我们以为一台简单的服务器简单的安装配置一下Redis就可以负荷我们现在的应用了(我们的应用目前只有Session使用了它),可事与愿违再部署上去的过程中经常出现re

一致性哈希 由于hash算法结果一般为unsigned int型,因此对于hash函数的结果应该均匀分布在[0,2^32-1]区间,如果我们把一个圆环用2^32 个点来进行均匀切割,首先按照hash(key)函数算出服务器(节点)的哈希值, 并将其分布到0-2^32的圆环上.用同样的hash(key)函数求出需要存储数据的键的哈希值,并映射到圆环上.然后从数据映射到的位置开始顺时针查找,将数据保存到找到的第一个服务器(节点)上.如图所示: key1.key2.key3和server1.serve

不要让服务器裸奔 学过PHP的都了解,php的正式环境部署非常简单,改几个文件就OK,用FastCgi方式也是分分钟的事情.相比起来,Python在web应用上的部署就繁杂的多,主要是工具繁多,主流服务器支持不足,在了解Python的生产环境部署方式之前,先明确一些概念!很重要! CGI: CGI即通用网关接口(Common Gateway Interface),是外部应用程序(CGI程序)与Web服务器之间的接口标准,是在CGI程序和Web服务器之间传递信息的规程.CGI规范允许Web服务器执