前提条件 1.CDH安装spark服务 2.下载IntelliJ IDEA编写WorkCount程序 3.上传到spark集群执行 一.下载IntellJ IDEA编写Java程序 1.下载IDEA 官网地址:http://www.jetbrains.com/idea/  下载IntlliJ IDEA后,进行安装. 2.新建Java项目 1.点击File 2.点击New Project 3.点击Java 注意:Project SDK要选择本机安装的JDK的位置,由于我的JDK是1.7,所以下面的

在学习一门新语言时,想必我们都是"Hello World"程序开始,类似地,分布式计算框架的一个典型实例就是WordCount程序,接触过Hadoop的人肯定都知道用MapReduce实现WordCount,当前内存分布式计算框架Spark因为其计算速度之快,并且可以部署到Hadoop YARN中运行,已经受到各大公司的青睐,Spark社区提供了一些编译好的jar包,但是其中没有适配Hadoop-2.2.0的jar包,为了避免版本问题,需要自己编译指定hadoop版本的Spark ja

目录 目录 1 1. 约定 1 2. 安装Scala 1 2.1. 下载 2 2.2. 安装 2 2.3. 设置环境变量 2 3. 安装Spark 2 3.1. 下载 2 3.2. 安装 2 3.3. 配置 3 3.3.1. 修改conf/spark-env.sh 3 4. 启动Spark 3 4.1. 运行自带示例 3 4.2. SparkSQL Cli 4 5. 和Hive集成 4 6. 常见错误 5 6.1. 错误1:unknown queue: thequeue 5 6.2. SPARK

y欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 概要 “spark已经比较头痛了,还要将其运行在yarn上,yarn是什么,我一点概念都没有哎,再怎么办啊.不要跟我讲什么原理了,能不能直接告诉我怎么将spark在yarn上面跑起来,I'm a dummy, just told me how to do it.” 如果你和我一样是一个对形而上的东西不是太感兴趣,而只纠结于怎么去做的话,看这份guide保证不会让你失望, :). 前期准备 本文所有的操作基于arch linux,保证下述软件已经安装 jdk

今天来分享下将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行的步骤. 第一个步骤之前,先上传文本文件,spark.txt,然用命令hadoop fs -put spark.txt /spark.txt,即可. 第一:看整个代码视图 打开WordCountCluster.java源文件,修改此处代码: 第二步: 打好jar包,步骤是右击项目文件----RunAs--Run Configurations 照图填写,然后开始拷贝工程下的jar包,如图,注意是拷贝那个依赖jar包,不是第

前期博客 Spark standalone模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz)(master.slave1和slave2)  Spark运行模式概述 1. Standalone模式     即独立模式,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统.从一定程度上说,该模式是其他两种的基础.借鉴Spark开发模式,我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路:先设计出它的standalone模式,为了快速开发,起初不需要考虑服务(比如mast

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/08/448.htm 如果你已经有一个正常运行的Hadoop Yarn环境,那么只需要下载相应版本的Spark,解压之后做为Spark客户端即可. 需要配置Yarn的配置文件目录,export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf 这个可以配置在spark-env.sh中. 运行命令: cd $SPARK_HOME/bin ./spark-shell \ --master yarn-client

这篇文章里我们将用配置 YARN,在 YARN 上运行 MapReduce. 1.修改 yarn-env.sh 环境变量里的 JAVA_HOME 路径 [bamboo@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-env.sh export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67   2.修改 etc/hadoop/yarn-site.xml,添加如下的两个属性   <configuration> <pro

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

  在之前的一篇文章我们介绍了如何编写在yarn集群提交运行应用的AM的yarnClient端,现在我们来继续介绍如何编写在yarn集群控制应用app运行的核心模块 ApplicationMaster.   首先,介绍下我们要在yarn集群上运行的应用程序 HelloWorld. 这个应用很简单,就是一个主函数,启动的时候打印一句话表明应用已经启动,结束的时候打印一句话表明应用运行结束.   现在我们要用AM把这个应用在YARN集群上运行起来.   上篇文章我们写到 用 YarnClient 提

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

Spark以yarn方式运行时抛出异常: cluster.YarnClientSchedulerBackend: Yarn application has already exited with state FINISHED! 解决方案: 主要是给节点分配的内存少,yarn kill了spark application. 1.停止hadoop集群 [root@node06 bin]# stop-all.sh 2.给yarn-site.xml增加配置: <property> <name&g

主要完成hadoop集群搭建和yarn上运行flink 1.搭建hadoop伪集群 主要是搭建hadoop MapReduce(yarn)和HDFS 1.1 下载&配置环境变量 这里下载的hadoop二进制包为 2.7.7,下载后解压到本地,假设是/usr/hadoop/hadoop-2.7.7 #HADOOP VARIABLES START export HADOOP_INSTALL=/usr/hadoop/hadoop-2.7.7 export HADOOP_HOME=$HADOOP_INS

IDE:eclipse Spark:spark-1.1.0-bin-hadoop2.4 scala:2.10.4 创建scala工程,编写wordcount程序如下 package com.luogankun.spark.base import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * 统计字符出现次数 */ object

(1)配置集群 (a)配置hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-env.sh 配置一下JAVA_HOME export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161 (b)配置yarn-site.xml <!-- reducer获取数据的方式 --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>

1.YARN是什么 YARN  (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者) 是hadoop上的一种资源调度器,它是一个通用资源管理系统,可以为上层应用提供统一的资源管理和调度.   2.yarn的结构   YARN的结构是一个典型的主从结构(MASTER/SLAVER) 其中的ResourceManager(简称为RM),是一个全局的资源调度器,负责整个系统的资源管理和分配. 然后NodeManager(简称为NM),则是每个节点上的资源和任务管理器,他

1.编写程序代码如下: Wordcount.scala package Wordcount import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ /** * @author hadoop * 统计字符出现个数 * */ object Wordcount { def main(args: Array[String]) { if(arg

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

序:本以为今天花点时间将WordCount例子完全理解到,但高估自己了,更别说我只是在大学选修一学期的java,之后再也没碰过java语言了 总的来说,从宏观上能理解具体的程序思路,但具体到每个代码有什么作用,什么原理,那还需要花点时间,毕竟需要一点java基础和hadoop的运行机制的知识 首先启动hadoop: [hadoop@hadoop01 eclipse]$ cd ~/hadoop-3.2.0 [hadoop@hadoop01 hadoop-3.2.0]$ sbin/start-all

spark-shell On Yarn spark-shell \ --master yarn-client \ --executor-memory 1G \ --num-executors 10 spark-sql On Yarn spark-sql \ --master yarn \ --executor-memory 1G \ --num-executors 10 spark-sql显示表头 spark-sql \ --master yarn \ --executor-memory 1G