1:“物尽其用”,但给spark分配多个机器后,先需配置spark-submit shell如下: /usr/local/spark/bin/spark-submit \ --class com.spark.test.Top3UV \ --num-executors 3 \ --driver-memory 100m \ --executor-memory 100m \ --executor-cores 3 \ --files /usr/local/hive/conf/hive-site.xml

单服务器最大tcp连接数及调优汇总 单机最大tcp连接数 网络编程 在tcp应用中,server事先在某个固定端口监听,client主动发起连接,经过三路握手后建立tcp连接.那么对单机,其最大并发tcp连接数是多少? 如何标识一个TCP连接 在确定最大连接数之前,先来看看系统如何标识一个tcp连接.系统用一个4四元组来唯一标识一个TCP连接:{local ip, local port,remote ip,remote port}. client最大tcp连接数 client每次发起tcp连接请

一 Nginx代理实现kube-apiserver高可用 1.1 Nginx实现高可用 基于 nginx 代理的 kube-apiserver 高可用方案. 控制节点的 kube-controller-manager.kube-scheduler 是多实例部署,所以只要有一个实例正常,就可以保证高可用: 集群内的 Pod 使用 K8S 服务域名 kubernetes 访问 kube-apiserver, kube-dns 会自动解析出多个 kube-apiserver 节点的 IP,所以也是高可

在编写一个网络服务的时候都比较关心这个服务能达到多少并发连接,而在这连接的基础上又能达到一个怎样的交互能力.编写服务已经是一件很花力气的事情,而还要去编写一个能够体现结果的测试工具就更加消耗工作时间.下面介绍一个测试工具只需要简单地设置一下就能对tcp/udp服务进行高并发和高吐吞的性能测试,并通过图形化的方式反映测试结果. 工具是采用用.NET编写,所以需要.NET FRAMEWORK才能运行.虽然.net在这方面的给人的感觉性能不怎么出色,但这个工作出色性能足够满足大部分服务端的压力测试.

使用CDH 5.13.1部署了HADOOP集群之后,需要进行基准性能测试. 一.hibench 安装 1.安装位置要求. 因为是全量安装,其中有SPARK的测试(SPARK2.0). 安装位置在SPARK 服务所在的节点上面. 下载hibench编译好的包与manve的包 hibench全部编译 mvn -Dspark=2.1 -Dscala=2.11 clean package 注:hibench目录中运行 编译好的包,可以在整个集群通用.直接 复制环境变量与安装目录 2.配置环境变量 exp

1. 共有三个服务 discovery服务,domain服务,gateway服务. discovery服务是用来注册其他服务的,作为服务治理用. domain服务是主业务服务. gateway服务是所有服务的一个入口,用来做一些服务的判断和过滤用. 2. 有三台机器分别为192.168.1.1,192.168.1.2,192.168.1.3 3. 三台服务器上分别部署各个服务. 4. domain服务的需要注册到每个disscover服务上. 8002 是 discover服务的端口. clie

原文引自:http://blog.csdn.net/fengzhimohan/article/details/78564610 a. 案例描述 本案例假设我们需要对某个省的人口 (10万) 性别还有身高进行统计,需要计算出男女人数,男性中的最高和最低身高,以及女性中的最高和最低身高.本案例中用到的源文件有以下格式, 三列分别是 ID,性别,身高 (cm),格式如下: b.人口数据的生成 利用Java语言随机生成一组人口数据,包括序列ID,性别M/F,身高cm,代码如下: import java.

一. 需求分析 当前kubernetes集群中的worker节点可以支持添加多可用区中的ECS,这种部署方式的目的是可以让一个应用的多个pod(至少两个)能够分布在不同的可用区,起码不能分布在同一个可用区,已达到高可用或者同城灾备的部署. 二. 效果图 三. 实现原理 为了实现上述的效果,kubernetes提供了pod的亲和性和反亲和性来保证pod在节点级别,可用区级别的高可用部署:具体的值为topologyKey:failure-domain.beta.kubernetes.io/zone.

triftserver是基于jdbc的一个spark的服务,可以做web查询,多客户端访问,但是thriftserver没有高可用,服务挂掉后就无法在访问,所有使用注册到zk的方式来实现高可用 一.版本 scala:2.11 spark:2.2.1 spark的源码地址:https://archive.apache.org/dist/spark/ 参考:http://liguo86.com/2017/09/25/spark-thriftserver-ha%E6%94%AF%E6%8C%81/ 二

一.发现问题 在一次系统上线后,我们发现某几个节点在长时间运行后会出现CPU持续飙升的问题,导致的结果就是Kubernetes集群的这个节点会把所在的Pod进行驱逐(调度):如果调度到同样问题的节点上,也会出现Pod一直起不来的问题.我们尝试了杀死Pod后手动调度的办法(label),当然也可以排除调度节点.但是在一段时间后还会复现,我们通过监控系统也排查了这段时间的流量情况,但应该和CPU持续占用没有关联,这时我们意识到这可能是程序的问题. 二.排查问题 定位Pod 这里使用kubectl t

工具下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1fJ6Kz-mfFu_RANrgKqYiyA 提取码:0pyf 最近测试智能设备的远程的性能,思路主要是通过UDP对IP和端口发送和接受数据包.于是找到到这个小工具,感觉轻巧,简单,能看到直观的图形和报表. 不多说直接上图

Spark高可用集群搭建 node1    node2    node3   1.node1修改spark-env.sh,注释掉hadoop(就不用开启Hadoop集群了),添加如下语句 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.

文中的所有操作都是在之前的文章spark集群的搭建基础上建立的,重复操作已经简写: 之前的配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 本篇文章还要添加master02和CloudDeskTop两个节点,并配置好运行环境: 一.流程: 1.在搭建高可用集群之前需要先配置高可用,首先在master01上: [hadoop@master01 ~]$ cd /software/spark-2.1.1/conf/ [hadoop@master01 conf]$ vi s

  Spark简介 官网地址:http://spark.apache.org/ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎. 从右侧最后一条新闻看,Spark也用于AI人工智能 spark是一个实现快速通用的集群计算平台.它是由加州大学伯克利分校AMP实验室 开发的通用内存并行计算框架,用来构建大型的.低延迟的数据分析应用程序.它扩展了广泛使用的MapReduce计算 模型.高效的支撑更多计算模式,包括交互式查询和流处理.spark的一个主要特点是能够在内存中进行计算,及时依赖

1. 获取spark下载链接 登录官网:http://spark.apache.org/downloads.html 选择要下载的版本 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.4/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz -bin-hadoop2..tgz -bin-hadoop2. /usr/local/spark cd /u

Rancher版本:Rancher v1.0.1 基本配置需求 多节点的HA配置请参照单节点需求 节点需要开放的端口 全局访问:TCP 端口22,80,443,18080(可选:用于在集群启动前 查看并管理栈 ) 节点间连接: UDP 端口:500,4500 TCP 端口:2181,2376,2888,3888,6379 MySQL数据库 至少 1GB 内存 每 Rancher 服务器节点 50 个连接(如:3 节点的高可用部署至少需要支持 150 个连接) 外部负载均衡器 建议配置 每个 Ra

1.首先添加hdfs的节点,将安装包上传到服务器,设置好环境变量.配置文件按之前spark集群搭建的那里进行修改. 设置完成后,要对新节点新型格式化: # hdfs  dfs  namenode  -format 生成公钥.私钥,配置免密登录: ssh-keygen   -t rsa 一直回车就好了,会在用户的家目录下生成.ssh目录,里面有公钥和私钥.需要处建一个新的文件叫authorized_keys,将自己的公钥和master服务器上的公钥都放到这个文件里面,并将自己的公钥copy到mas

(原创)2016-07-26 吴建超 高可用架构导读:Redis Cluster 作者建议的最大集群规模 1,000 节点,目前优酷在蓝鲸项目中管理了超过 700 台节点,积累了 Redis Cluster 大量宝贵经验,本文从 Redis Cluster 的工作原理出发,提出了管理 Redis 超大集群几点行之有效的优化方法.吴建超,优酷土豆广告基础平台开发工程师,对互联网基础产品及大数据产品有兴趣. 在优酷,我们使用 Redis Cluster 构建了一套内存存储系统,项目代号为蓝鲸.蓝鲸的

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas

1:Spark的官方网址:http://spark.apache.org/ Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上,形成集群.2 Spark是MapReduce的替代方案,而且兼容HDFS.Hive,可融入H

Overview A Quick Example Basic Concepts Linking Initializing StreamingContext Discretized Streams (DStreams) Input DStreams and Receivers Transformations on DStreams Output Operations on DStreams DataFrame and SQL Operations MLlib Operations Caching