前言 最近一直忙于和小伙伴倒腾着关于人工智能的比赛,一直都没有时间停下来更新更新我的博客.不过在这一个过程中,遇到了一些问题,我还是记录了下来,等到现在比较空闲了,于是一一整理出来写成博客.希望对于大家有帮助,如果在此有不对的地方,请大家指正,谢谢! 比赛遇到spark开启的问题 疑惑之处 在使用百度BMR的时候,出现了这样子一个比较困惑的地方.但百度那边帮我们初始化了集群之后,我们默认以为开启了spark集群了,于是就想也不想就开始跑我们的代码.可认真你就错了,发现它只是开启了local(即M

继续上一篇的内容.上一篇的内容为: Spark中Master源码分析(一) http://www.cnblogs.com/yourarebest/p/5312965.html 4.receive方法,receive方法中消息类型主要分为以下12种情况: (1)重新选择了新Leader,进行数据的恢复 (2)恢复完毕,重新创建Driver,完成资源的重新分配 (3)触发Leadership的选举 (4)Master注册新的Worker (5)Master注册新的App,然后重新分配资源 (6)Ex

17.1.1.7 Setting Up Replication with New Master and Slaves 设置复制使用新的master和slaves: 最简单和最直接方式是设置复制使用新的master和slaves servers: 你也可以使用这个方法如果你是设置新的servers 但是已经有一个存在数据的dump 从一个不同的server 你需要Load到你的复制环境 荣光load 数据到新的master,数据会自动复制到slaves. 设置一个复制在一个新的master和sla

17.1.1.7 Setting Up Replication with New Master and Slaves 设置复制对于新的Master和Slaves: 最简单和最直接的方法是设置复制用于使用新的master和slave servers. 你有可以使用这种方法如果你设置新的servers 但是有一个存在的数据库dump 从一个不同的server ,你需要加载到你的复制环境. 通过loading 数据到一个新的master,数据会自动复制到slaves. 设置复制在一个新的master

原理图解: Master类位置所在:spark-core_2.11-2.1.0.jar的org.apache.spark.deploy.master下的Master类   //截取了部分代码 //处理Application注册的请求 case RegisterApplication(description, driver) => //如果master的状态是standby,也就是当前这个master,是standby master,不是active master //那么Application来

aaarticlea/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAABfEAAAJwCAYAAAAp7ysfAAAAAXNSR0IArs4c6QAAAARnQU1BAACxjw

Master作为集群的Manager,对于集群的健壮运行发挥着十分重要的作用.下面,我们一起了解一下Master是听从Client(Leader)的号召,如何管理好Worker的吧. 1.家当(静态属性) 1.设置一个守护单线程的消息发送器, private val forwardMessageThread = ThreadUtils.newDaemonSingleThreadScheduledExecutor("master-forward-message-thread") 2.根据

1.构建master的actor package SparkRPC import akka.actor.{Actor, ActorSystem, Props}import com.typesafe.config.ConfigFactory import scala.collection.mutable /** * Created by hqs on 2018/1/24. * 1.启动master,启动worker * 2.worker启动后连接master,发送注册消息(封装起来) * 3.ma

摘要 在学习使用Spark的过程中,总是想对内部运行过程作深入的了解,其中DEBUG和TRACE级别的日志可以为我们提供详细和有用的信息,那么如何进行合理设置呢,不复杂但也绝不是将一个INFO换为TRACE那么简单. 主要问题 调整Spark日志级别的配置文件是$SPARK_HOME/conf/log4j.properties,默认级别是INFO,如果曾经将其改为DEBUG的朋友可能会有这样的经历,有用的信息还没看完,就被大量的心跳检测日志给淹没了. 解决办法 只将需要的日志级别调整为_TRAC

Spark on YARN的原理就是依靠yarn来调度Spark,比默认的Spark运行模式性能要好的多,前提是首先部署好hadoop HDFS并且运行在yarn上,然后就可以开始部署spark on yarn了,假设现在准备环境已经部署完毕,这里是在CDH 环境下部署Spark 除了上面的环境准备,安装Spark前,还应该保证Scala正常安装,基于Scala的情况下,就可以开始部署Spark了, 首先还是解压Spark,安装位置就是/bigdata/spark -bin-hadoop2..t

虽然spark master挂掉的几率很低,不过还是被我遇到了一次.以前在spark standalone的文章中也介绍过standalone的ha,现在详细说下部署流程,其实也比较简单. 一.机器 zookeeper集群 zk1:2181 zk2:2181 zk3:2181 spark master spark-m1 spark-m2 spark worker 若干 二.步骤 1.进入spark-m1 修改conf/spark-env.sh vi spark-env.sh export SPA

Centos搭建spark 一.spark介绍 二.spark安装前提 三.集群规划 四.spark安装 五.修改spark环境变量 六.修改spark-env.sh 七.修改slaves 八.将安装包分发给其他节点 九.启动spark集群 一.spark介绍 Spark初识 二.spark安装前提 搭建spark环境前,需要搭建的环境有: JDK8 zookeeper hadoop Centos 搭建Hadoop scala scalaScala安装后,在IDEA中配置 三.集群规划 节点名称

一.概述 1.概念 基于内存的大数据分析计算引擎 2.特点 快速.通用.可融合性 3.Spark内置模块[腾讯8000台spark集群] Spark运行在集群管理器(Cluster Manager)上,支持3种集群管理器:Yarn.Standalone(脱机,Spark自带).Apache Mesos(国外) Spark Core:基本功能(任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互).弹性Resilient 分布式数据集RDD的API Spark SQl:操作结构化数据的程序包,数据查询,并

Spark版本:spark-1.1.0-bin-hadoop2.4 (下载:http://spark.apache.org/downloads.html) 服务器环境的情况,请参考上篇博文 hbase centOS生产环境配置笔记 (hbase-r是ResourceManager; hbase-1, hbase-2, hbase-3是NodeManager) 1. 安装和配置 (yarn-cluster模式的文档参考:http://spark.apache.org/docs/latest/run

Spark Standalone 1.下载scala-2.10.6包解压到指定目录,添加环境变量 #SCALA VARIABLES START export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.10.6 export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin #SCALA VARIABLES END 2.下载Spark-1.5.2包解压到指定目录,添加环境变量 #SPARK VARIABLES START export SPARK_HOME=/usr/loca

环境准备 我使用的是vmware workstation,首先安装ubuntu 12.04,安装完成后通过vmware的clone,clone出两个虚机,设置的IP分别是: 192.168.74.130 master 192.168.74.132 node1 192.168.74.133 node2 然后修改各个主机的/etc/hosts中的内容. 使用vi或者gedit,将上边的内容编缉进去. 创建用户 先创建hadoop用户组: sudo addgroup hadoop 然后创建用户hado

本作品由Man_华创作,采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可.基于http://www.cnblogs.com/manhua/上的作品创作. 请先参照Linux安装Java安装好java,以及参照Hadoop伪分布模式配置安装好SSH Hadoop请按以下过程安装. [All]LinuxOS+Java+hostname&hosts+ssh install [master]generate ssh &scp to slaves + configure H

首先     咱们先把jdk1.0.0_60.tar.gz     和       hadoop-2.7.2.tar.gz    的压缩包放到root根目录下的opt文件夹下      如图: 然后   进入opt目录下执行解压命令: tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz                                  Hadoop的解压命令tar -zxvf jdk1.8.0_60.tar.gz                             

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.搭建集群组建方案:master:PCS101,slave:PCS102.PCS103 搭建方式一:Standalone 步骤一:解压文件 改名 [root@PCS101 src]# -bin-hadoop2..tgz -C /usr/local [root@PCS101 local]#

Spark Master主备切换主要有两种机制,之中是基于文件系统,一种是基于Zookeeper.基于文件系统的主备切换机制需要在Active Master挂掉后手动切换到Standby Master上,而基于Zookeeper的主备切换机制可以实现自动切换Master. 切换流程图 流程说明: Standby Master模式 1. 使用持久化引擎读取持久化的storeApps.storeDrivers.storeWorkers,持久化引擎有FileSystemPersistenceEngin