使用idea以client方式提交代码到standalone集群非常简单. 1.首先有一个部署好且已经启动的standalone集群 -------------------------------------------------------------------- 2.将应用打包 (这里两种选择,一种是包里只含应用不含依赖,另一种是包里是有依赖的.) 没图说个JB: 可以看到第一个是不带依赖的包,这个包就比较小,第二个就是带依赖的包,比较大. 如果是带依赖的包那么代码里就不用显示指定所需要

本文记录了一次搭建spark-standalone模式集群的过程,我准备了3个虚拟机服务器,三个centos系统的虚拟机. 环境准备: -每台上安装java1.8 -以及scala2.11.x (x代表后面的版本随意) -以及spark2.2.0 注意:scala和spark的版本要匹配,可以查看spark安装目录下的scala包的版本号来找相应的scala包.java要安装1.8的不然会报错.任务提交时driver会和集群节点传输文件所以集群中各个节点要保存driver的ssh公钥. 以上软件

04.Spark Standalone集群搭建 4.1 集群概述 独立模式是Spark集群模式之一,需要在多台节点上安装spark软件包,并分别启动master节点和worker节点.master节点是管理节点,负责和各worker节点通信,完成worker的注册与注销.worker节点是任务执行节点,通过worker节点孵化出执行器子进程来执行任务. 4.2 集群规划 这里使用4台主机部署Spark集群,主机名称分别是s101.s102.s103和s104. s101 #Master节点 s1

Spark中调度其实是分为两个层级的,即集群层级的资源分配和任务调度,以及任务层级的任务管理.其中集群层级调度是可配置的,Spark目前提供了Local,Standalone,YARN,Mesos.任务层级的任务管理就使用Driver-Executor架构来进行管理.在Standalone模式下,首先对涉及到的名词进行说明 名称 说明 Master Spark standalone集群主节点,保存集群元数据,负责资源分配和任务调度 Worker Spark standalone集群工作节点,是实

关于这个spark的环境搭建了好久,踩了一堆坑,今天 环境: WIN7笔记本  spark 集群(4个虚拟机搭建的) Intelij IDEA15 scala-2.10.4 java-1.7.0 版本问题: 个人选择的是hadoop2.6.0 spark1.5.0 scala2.10.4  jdk1.7.0 关于搭建集群环境,见个人的上一篇博客:(一) Spark Standalone集群环境搭建,接下来就是用Intelij IDEA来远程连接spark集群,这样就可以方便的在本机上进行调试.

flink集群安装部署 standalone集群模式 必须依赖 必须的软件 JAVA_HOME配置 flink安装 配置flink 启动flink 添加Jobmanager/taskmanager 实例到集群 个人真实环境实践安装步骤 必须依赖 必须的软件 flink运行在所有类unix环境中,例如:linux.mac.或者cygwin,并且集群由一个master节点和一个或者多个worker节点.在你开始安装系统之前,确保你有在每个节点上安装以下软件. java 1.8.x或者更高 ssh 如

注:图片如果损坏,点击文章链接:https://www.toutiao.com/i6815920501530034696/ 承接上一篇文档<Spark词频前十的统计练习> Spark on standalone 类似于yarn的一个集群资源管理框架,spark自带的 yarn ResourceManager(进程) 管理和调度集群资源,主要包括:申请.调度.监控 NodeManager(进程) 管理当前节点的资源,以及启动container资源:CPU和内存(CPU决定快慢,内存决定生死) 注

flink architecture 1.可以看出,flink可以运行在本地,也可以类似spark一样on yarn或者standalone模式(与spark standalone也很相似),此外flink还可以运行在云上. 2.Runtime部分是flink的核心数据处理引擎,他将我们通过api编程的程序生成任务图(JobGraph),任务图是一个并行的数据流,含有tasks来生产和消费数据. 3.dataStrem api是用于流式处理,dataset api是用于批量处理,而任务图也就是由

http://f.dataguru.cn/thread-240156-1-1.html 软件版本:Nutch 1.7, Hadoop 1.2.1, CentOS 6.5, JDK 1.7 前面的3篇文章中,Nutch 快速入门(Nutch 1.7),Nutch 快速入门(Nutch 2.2.1),在Eclipse里运行Nutch,Nutch都是跑在单机上,本文把Nutch部署到Hadoop集群上,在真正的分布式Hadoop集群上跑. 前提 学会了搭建一个分布式Hadoop集群,见在CentOS上

原文地址:http://cn.soulmachine.me/blog/20140204/ 把Nutch爬虫部署到Hadoop集群上 Feb 4th, 2014 | Comments 软件版本:Nutch 1.7, Hadoop 1.2.1, CentOS 6.5, JDK 1.7 前面的3篇文章中,Nutch 快速入门(Nutch 1.7),Nutch 快速入门(Nutch 2.2.1),在Eclipse里运行Nutch,Nutch都是跑在单机上,本文把Nutch部署到Hadoop集群上,在真正

k8s kubeadm部署高可用集群 kubeadm是官方推出的部署工具,旨在降低kubernetes使用门槛与提高集群部署的便捷性. 同时越来越多的官方文档,围绕kubernetes容器化部署为环境, 所以容器化部署kubernetes已成为趋势. 本文主要内容: 基于kubeadm部署方式,实现kubernetes的高可用. master部署 三台master节点上建立etcd集群 使用vip 进行kubeadm初始化master 1. 环境准备 节点 地址 master1,etcd1 10

为什么使用Docker " 从我个人使用的角度讲的话  部署来的更方便 只要构建过一次环境 推送到镜像仓库 迁移起来也是分分钟的事情 虚拟化让集群的管理和控制部署都更方便 hub.docker.com 里面的镜像也很方便 节约了很多自己生成镜像的时间 相当于提高了复用率 " 安装Docker " 我这里使用 Ubuntu 14.04 系统上安装 ? 1 curl -s https://get.docker.io/ubuntu/ | sudo sh Ubuntu 其他版本可能需

redis5.0集群部署 一.集群介绍 Redis 集群是一个可以在多个 Redis 节点之间进行数据共享的设施(installation). Redis 集群不支持那些需要同时处理多个键的 Redis 命令, 因为执行这些命令需要在多个 Redis 节点之间移动数据, 并且在高负载的情况下, 这些命令将降低 Redis 集群的性能, 并导致不可预测的行为. Redis 集群通过分区(partition)来提供一定程度的可用性(availability): 即使集群中有一部分节点失效或者无法进行

一 前期准备 1.1 前置条件 至少有三个不同的主机运行monitor (MON)节点: 至少三个直接存储(非外部SAN硬件)的OSD节点主: 至少两个不同的manager (MGR)节点: 如果使用CephFS,则至少有两个完全相同配置的MDS节点: 如果使用Ceph对象网关,则至少有两个不同的RADOSGW节点. 一个部署节点,可以使用ceph-ansible包中的Ansible剧本来部署和配置集群. 提示:Red Hat Ceph存储还支持在Red Hat OpenStack平台计算节点上

一.背景: 随着互联网的发展.互联网用户的增加,互联网中的数据也急剧膨胀.每天产生的数据量数以万计,本地文件系统和单机CPU已无法满足存储和计算要求.Hadoop分布式文件系统(HDFS)是海量数据存储的重要技术,它将数据存储在多个从节点上,对这些节点的硬件资源进行统一管理与分配,并向客户端提供文件系统访问接口,解决了本地文件系统在文件大小.文件数量.打开文件数目等的限制问题.海量数据存储系统的数据都是通过分布式文件系统存储在各个节点上.通过分布式文件系统,海量数据存储系统可以可靠地存储PB级以

通过docker可以快速部署小规模Ceph集群的流程,可用于开发测试. 以下的安装流程是通过linux shell来执行的;假设你只有一台机器,装了linux(如Ubuntu)系统和docker环境,那么可以参考以下步骤安装Ceph: # 1. 创建Ceph专用网络 docker network create --driver bridge --subnet 172.20.0.0/16 ceph-network docker network inspect ceph-network # 2. 删

MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中最像关系数据库的.支持类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能,而且还支持对数据建立索引.本文介绍了如何使用Docker搭建MongoDB集群. 本文我会向大家介绍如何使用Docker部署一个MongoDB集群,具体如下: 2.6.5版本的MongoDB 有3个节点的副本集(Replica set) 身份验证 持久化数据到本地文件系统 首先要准备三个运行的Docker服务器,这意味着你

前言 使用Minikube部署本地k8s集群相对比较简单,非常推荐将其用于本地k8s开发环境,唯一麻烦点的仅仅是网络问题. 在本篇教程中,我们使用了国内的镜像来完成本地k8s集群的搭建.如果搭建过程中出现错误,建议使用minikube delete之后再重新搭建. 目录 使用Minikube部署本地Kubernetes集群  1. 什么是Kubernetes集群?  2. 使用Minikube创建本地Kubernetes实验环境  1)什么是Minikube?  2)Minikube支持的功能 

介绍 Redis Sentinel集群是由若干Sentinel节点组成的分布式集群,可以实现故障发现.故障自动转移.配置中心和客户端通知. 如下图: Redis Sentinel 故障转移过程: 从这张图中我们能看到主节点挂掉了,原先的主从复制也断开了,客户端和损坏的主节点也断开了.从节点被提升为新的主节点,其它从节点开始和新的主节点建立复制关系.客户端通过新的主节点继续进行交互.Sentinel 会持续监控已经挂掉了主节点,待它恢复后,集群会调整为下面这张图. 一.部署redis哨兵集群 官方

前言 前面用到过的 minikube 只是一个单节点的 k8s 集群,这对于学习而言是不够的.我们需要有一个多节点集群,才能用到各种调度/监控功能.而且单节点只能是一个加引号的"集群". kubernetes 安装方式面面观 kubernetes 是一个组件化的系统,安装过程有很大的灵活性,很多组件都有多种实现,这些实现各有特点,让初学者眼花缭乱. 而且要把这些组件一个个安装配置好并且能协同工作,也是很不容易的. 因此社区出现了各种各样的安装方案.安装方案如此之多,以致于我不晓得该用哪