一:介绍 1.Spark的模式 Local:本地运行模式,主要用于开发.测试 Standalone:使用Spark自带的资源管理框架运行Spark程序,30%左右 Yarn: 将spark应用程序运行在yarn上,绝大多数使用情况,60%左右,因为已经有了一个hadoop框架,就不再再搭建standalone框架了 Mesos: 二:Local模式安装 1.解压 使用自己编译产生的tgz压缩包. 2.建立软连接 3.复制配置文件 4.修改env.sh文件 三:运行测试 1.启动HDFS 2.准备

在使用Intellij IDEA,local模式下运行Spark程序时,会在Run窗口打印出很多INFO信息,辅助信息太多可能会将有用的信息掩盖掉.如下所示 要解决这个问题,主要是要正确设置好log4j文件,本文主要分析如何在local模式下,将Spark的INFO信息隐藏,不影响程序中的结果输出. 1.将spark根目录下的log4j.properties文件复制到Intellij IDEA的src路径下 此时项目结构如下图所示: 2.修改log4j.properties文件的内容 将第一行的

1.spark在yarn模式下提交作业需要启动hdfs集群和yarn,具体操作参照:hadoop 完全分布式集群搭建 2.spark需要配置yarn和hadoop的参数目录 将spark/conf/目录下的spark-env.sh.template文件复制一份,加入配置: YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop 3.将spark整个目

spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive的效率. 软件环境: hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 jd1.8 hadoop是伪分布式安装的,1个节点,2core,4G内存. hive是远程模式. spark的下载地址: http://spark.apach

1.spark 2.2内存占用计算公式 https://blog.csdn.net/lingbo229/article/details/80914283 2.spark on yarn内存分配** 本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,

问题:1. spark中yarn集群资源管理器,container资源容器与集群各节点node,spark应用(application),spark作业(job),阶段(stage),任务(task)之间的关系.2. 在yarn集群资源管理器下,提交一个spark应用之后,经过怎样的资源分配,最后为每个节点每个task分配具体内存资源,让其执行具体计算任务.需要详细分析其中的过程.1)资源管理器怎么合理分配分布式集群内存资源,各个节点又是如何具体为task分配内存.***2)当集群各节点内存资源

php在执行中常见错误: The FastCGI process exceeded configured request timeout: FastCGI process exceeded configured activity timeout : 一.iis下 iis下fastcgi模式执行php脚本. 首先需要设置fastcgi的最大执行时间,在此基础上设置php脚本时间才会有效.即,假设fastcgi最大活动时间设为900s,则php用set_time_limit(max)函数,max在[

一.虚拟机NAT模式原理 NAT模式在VMware下又称VMnet8.在这种模式下,宿主机有两块网卡,一块是真实的物理网卡(即NAT device),连接Network:一块是 VMware Network Adapter VMnet8,通过虚拟交换机(VMnet8)与虚拟机网卡进行通信. 由于NAT device有网络地址转换功能,虚拟机网卡的数据通过 VMware Network Adapter VMnet8转发,进行地址转换后,由真实的物理网卡再转发到NetWork.此外,在NAT模式下,

1.问题:由于业务需要,个人笔记本电脑上用Vmware安装了3台Ubuntu虚拟机,现要求pc机连入局域网后,四台机器(3台ubuntu虚拟机+1台宿主机)能上网,并且,虚拟机要使用某一网段的固定IP. 2.思路:在pc上安装了若干虚拟机,可认为这是独立的机器,虚拟机和宿主机的连接方式有桥接模式.NAT模式.Host-Only模式,结合本人需求,采用NAT+固定IP的模式. 3.理论: 虚拟机NetworkAdapter三种方式的区别 Vmware在安装时默认安装了两块虚拟网卡,VMnet1和V

spark可以运行在standalone,yarn,mesos等多种模式下,当前我们用的最普遍的是yarn模式,在yarn模式下又分为client和cluster.本文接下来将分析yarn cluster下任务提交的过程.也就是回答,在yarn cluster模式下,任务是怎么提交的问题.在yarn cluster模式下,spark任务提交涉及四个角色(client, application, driver以及executor)之间的交互.接下来,将详细分析这四个角色在任务提交过程中都做了那些事

在iOS6的时候,设置Plain模式下table的颜色 通过[self.table setBackgroundColor:[UIColor red]]; 就可以看到一个满身通红的tableView 但是在iOS7使用这个方法,tableView面不改色,一点面子都不给 研究了一下,可能是被cell的颜色挡住了,实践了一下,还真的. 找到问题就好解决了 解决方法暂时想到两个 方法1.设置完tableView的背景颜色之后,把cell的背景颜色设为透明,这样就可以看到你设置的颜色了: 方法2.不设置

版权声明:本文为原创文章,未经允许不得转载. 复习内容: Spark中Task的提交源码解读 http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5423906.html SchedulerBackend是一个trait,它配合TaskSchedulerImpl共同完成Task调度.执行.资源的分配等.它的子类如下所示,不同的子类对应的不同Spark不同的资源分配调度.详见图1. 图1 SchedulerBackend子类继承图 Spark中不同(集群)模式进行资源的分配是

之前一直使用NAT模式,测试时android端远程访问虚拟机的mysql时发现无法连接,但是访问同学拷过来的虚拟机Linux的mysql却成功了,想了下原因是他设置的桥接模式.关于两种模式的区别,网上可以搜到一大堆文章,通俗点讲,NAT模式下,虚拟机从属于主机,也就是访问外部网络必须通过主机来访问,因此虚拟机的IP只有主机才能识别.而桥接模式下,虚拟机和主机是平行关系,共享一张网卡(使用网卡的多个接口),可以直接访问外部网络. 因此要想远程访问虚拟机的mysql,需要用桥接模式而非NAT模式.但

第一步 设置虚拟机网络为NAT模式 第二步 设置虚拟机网络配置 首先执行 cd /etc/sysconfig/network-scripts 之后VI 编辑 ifcfg-ens33(根据实际情况来 基本都是第一个) 修改ONBOOT=yes 增加 ZONE=public 之后保存退出 第三步重启linux服务器 输入 reboot指令即可 重新进入服务器后,网络访问正常

一.前期准备 前期的环境准备,在Linux系统下要有Hadoop系统,spark伪分布式或者分布式,具体的教程可以查阅我的这两篇博客: Hadoop2.0伪分布式平台环境搭建 Spark2.4.0伪分布式环境搭建 然后在spark伪分布式的环境下必须出现如下八个节点才算spark环境搭建好. 然后再在本地windows系统下有一个简单的词频统计程序. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext im

本地执行Spark SQL程序: package com.fc //import common.util.{phoenixConnectMode, timeUtil} import org.apache.spark.sql.SQLContext import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /* 每天执行 */ object costDay { def mai

使用spark-submit提交local任务时,会输出很多Info信息: ------------------------------------------- Time: ms ------------------------------------------- // :: INFO scheduler.JobScheduler: Finished job streaming job ms. ms // :: INFO scheduler.JobScheduler: Total delay

①    将 spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz 文件上传到 Linux (cd /opt/module路径下)并解压缩 ②    修改spark-3.0.0-bin-hadoop3.2名称为spark-local mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2/ spark-local ③    进入spark-local cd spark-local/ ④    启动local环境 bin/spark-shell ⑤    Web页面访问:master:40

Spark运行模式 Spark 有很多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中,当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式,对于大多数情况 Standalone 模式就足够了,如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境,也是很方便部署的. local(本地模式):常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; standalone(集群模式):典型的Mater

1.虚拟机--->虚拟机设置 将虚拟机设置为桥接模式 2.查看window 网卡以及IP信息 cmd下输入 ipconfig -all 可以看到,我的网卡为Realtek PCIe GBE Family Controller 这里我要将虚拟机配置成5网段,如192.168.5.23,记住主机IPV4地址:192.168.5.22 子网掩码:255.255.255.0 默认网关:192.168.1.1(一会要用) 注意:主机设置的网段地址必须为(首选)!否则会出现主机无法ping通虚拟机的现象.若

1.错误信息org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure:Serialized task 32:5 was 1728746673 bytes, which exceeds max allowed: spark.rpc.message.maxSize (134217728 bytes). Consider increasing spark.rpc.message.maxSize or using broadcas