Spark 分布式环境:master,worker 节点都配置好的情况下 : 却无法通过spark-shell连接到 独立集群管理器 spark-shell --master spark://soyo-VPCCB3S1C:7077 问题处理: 原因:因为前期在非分布式情况下使用Spark通过JDBC连接过mysql还有使用过hive等 解决: cp ./hive-site.xml  ./hive-site.xml.template 注释掉以前这些配置,就可以正常连接使用了

HamaWhite(QQ:530422429)原创作品,转载请注明出处:http://write.blog.csdn.net/postedit/40556267. 本文是依据Hadoop官网安装教程写的Hadoop YARN在单机伪分布式环境下的安装报告.仅供參考. 1. 安装环境例如以下:     系统:Ubuntu14.04     Hadoop版本号:hadoop-2.5.0    Java版本号:openjdk-1.7.0_55  2. 下载Hadoop-2.5.0,http://mir

Tachyon编译部署 编译Tachyon 单机部署Tachyon 集群模式部署Tachyon 1.Tachyon编译部署 Tachyon目前的最新发布版为0.7.1,其官方网址为http://tachyon-project.org/.Tachyon文件系统有3种部署方式:单机模式.集群模式和高可用集群模式,集群模式相比于高可用集群模式区别在于多Master节点.下面将介绍单机和集群环境下去安装.配置和使用Tachyon. 1.1 编译Tachyon 1.1.1 下载并上传源代码 第一步   下

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(6) --- Master 动态逻辑 1. GrpcSession 1.1 运行 1.2 GrpcRemoteMaster 2. Master 2.1 总体概述 2.2 建立 & 剪枝 2.2.1 建立计算图 2.2.2 剪枝 2.3 切分注册 2.2.1 原理 2.2.2 配置 2.2.3 切分 2.2.3.1 Partition 2.2.3.2 AddD

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(7) --- Worker 动态逻辑 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(7) --- Worker 动态逻辑 1. 概述 1.1 温故 1.2 知新 2. 注册子图 2.1 GrpcWorker 2.2 GraphMgr 2.2.1 定义 2.2.2 注册图 3. 运行子图 3.1 Service 3.2 GrpcWorker 3.3 GraphMgr 3.4 小结 4. 总结 0xFF 参考 前文中,Master 在流程之中先

[源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 目录 [源码解析] TensorFlow 分布式环境(8) --- 通信机制 1. 机制 1.1 消息标识符 1.1.1 定义 1.1.2 创建 1.2 Rendezvous 1.2.1 接口类 1.2.2 基础实现 Rendezvous 1.2.3 跨进程 RemoteRendezvous 1.2.4 BaseRemoteRendezvous 1.2.5 RpcRemoteRendezvous 1.3 管理类 1.3.1

HDFS 高可用分布式环境搭建 作者:Grey 原文地址: 博客园:HDFS 高可用分布式环境搭建 CSDN:HDFS 高可用分布式环境搭建 首先,一定要先完成分布式环境搭建 并验证成功 然后在 node01 上执行stop-dfs.sh 重新规划每个节点的职责 host NN JNN DN ZKFC ZK node01 √ √ √ node02 √ √ √ √ √ node03 √ √ √ node04 √ √ 修改node01~node04节点上的配置文件 vi $HADOOP_HOME/e

从上方插件官网中下载适合的dist包,然后解压.进入bin目录,可以看到一堆sh脚本.在bin目录下创建一个test.sh: bin=/home/csonezp/Dev/elasticsearch-jdbc-2.3.1.0/binlib=/home/csonezp/Dev/elasticsearch-jdbc-2.3.1.0/libecho '{"type" : "jdbc","statefile" : "statefile.json&

引言 一直用的Ubuntu 32位系统(准备下次用Fedora,Ubuntu越来越不适合学习了),今天准备学习一下Hadoop,结果下载Apache官网上发布的最新的封装好的2.5.1版,配置完了根本启动不起来,查看错误日志发现是native库的版本和系统不一致,使用file命令可以发现封装版的native库文件全是64位的: 原来官网发布的版本开始用64位环境编译了(貌似之前是32位环境编译).没办法,只好自己下载源码编译了. 毫无意外的,编译时各种错误简直停不下来,强忍着一个个耐心解决了,配

因篇幅过长,故分为两节,上节主要说明hadoop运行环境和必须的基础软件,包括VMware虚拟机软件的说明安装.Xmanager5管理软件以及CentOS操作系统的安装和基本网络配置.具体请参看: [HADOOP]| 环境搭建:从零开始搭建hadoop大数据平台(单机/伪分布式)-上 6. Linux节点配置 设置主机名:根据规划修改主机名,执行hostnamectl set-hostname hdoop1,修改主机名并写入配置文件,使用hostname查看当前生效的主机名. 关闭防火墙:使用s

不多说,直接上干货! 前言   其实啊,无论你是初学者还是具备了有一定spark编程经验,都需要对spark源码足够重视起来. 本人,肺腑之己见,想要成为大数据的大牛和顶尖专家,多结合源码和操练编程. 好一段时间之前,写过这篇博客 使用 IntelliJ IDEA 导入 Spark 最新源码及编译 Spark 源代码(博主强烈推荐) 最近开始进行更新,希望能帮助到开发的你. 下载源码 去github官网 下载   spark最新源码下载并导入到开发环境下助推高质量代码(Scala IDEA fo

1.单机模式: (1)编辑hbase-env.sh user@EBJ1023.local:/usr/local/flume_kafka_stom/hbase_1.1.2> vim conf/hbase-env.sh

首先确保机器已经安装好Zookeeper,Zookeeper安装参考 Windows单机配置Zookeeper环境 然后确保Zookeeper是正常启动状态 下载Kafka http://kafka.apache.org/downloads.html   下载二进制包 下载后解压缩,我这里解压缩到了 D:\WorkSoftware\kafka_2.11_0.10.1.0 目录   解压缩 首先建立一个空文件夹 logs   建立logs文件夹 进入config目录,编辑 server.prope

Hadoop单机Hadoop测试环境搭建: 1. 安装jdk,并配置环境变量,配置ssh免密码登录 2. 下载安装包hadoop-2.7.3.tar.gz 3. 配置/etc/hosts 127.0.0.1 YARN001 4. 解压缩hadoop-2.7.3.tar.gtz到/home/zhangzhenghai/cluster目录下 5. 配置etc/hadoop/hadoop-env.sh 配置JAVA_HOME环境变量 export JAVA_HOME=/home/zhangzhengh

编译spark源码及塔建源码阅读环境 (一),编译spark源码 1,更换maven的下载镜像: <mirrors> <!-- 阿里云仓库 --> <mirror> <id>alimaven</id> <mirrorOf>central</mirrorOf> <name>aliyun maven</name> <url>http://maven.aliyun.com/nexus/cont

主要的命令是docker run .主要是用它来构建容器 关机打开序列化 31.构建单机多容器环境 构建自己单机的多容器 加入我们做一个应用程序 -d是在后台运行,不会阻塞你的命令行 之前有一个空的api 在刚才的cmd窗口ctrl+c退出后. docker ps:查看正在运行的镜像 再运行helloapi运行在8002端口上.前面加了-d 表示运行在detach上.这个名字叫做helloapi2 docker ps再次查看我们运行的容器.一个是helloapi1 另外一个是hello api2

转载自https://github.com/linbojin/spark-notes/blob/master/ide-setup.md 搭建Spark源码研读和代码调试的开发环境 工欲善其事,必先利其器,第一篇笔记介绍如何搭建源码研读和代码调试的开发环境. 一些必要的开发工具,请自行提前安装: scala 2.11.8 sbt 0.13.12 maven 3.3.9 git 2.10.2 IntelliJ IDEA 2016.3 (scala plugin) 本人使用macOS 10.12,所有

单机环境的安装 首先下载ZK的二进制安装包:http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.14/ 将安装包上传到Linux上: 进行解压 : tar zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz 进行更名 : mv zookeeper-3.4.14 zookeeper 删除压缩包 :rm -rf zookeeper-3.4.14.tar.gz 进入到我们更名后的ZK文件夹内创建个文件夹 : mkdir data 进入到

        前一节从宏观角度给大家介绍了Spark ML的设计框架(链接:http://www.cnblogs.com/jicanghai/p/8570805.html),本节我们将介绍,Spark ML中,机器学习问题从单机到分布式转换的核心方法.         单机时代,如果我们想解决一个机器学习的优化问题,最重要的就是根据训练数据,计算损失函数和梯度.由于是单机环境,什么都好说,只要公式推导没错,浮点数计算溢出问题解决好,就好了.但是,当我们的训练数据量足够大,大到单机根本存储不下的

前言:马上要过年了,祝大家新年快乐!在过年回家前分享一篇关于Zookeeper的文章,我们都知道现在微服务盛行,大数据.分布式系统中经常会使用到Zookeeper,它是微服务.分布式系统中必不可少的分布式协调框架.它的作用体现在分布式系统中解决了配置中心的问题,以及解决了在分布式环境中不同进程之间争夺资源的问题,也就是分布式锁的功能以及分布式消息队列功能等等.所以在微服务的环境中Zookeeper是现在很多公司首选的分布式协调框架,包括我之前的公司也在使用Zookeeper.说了这么多,没别的就