今天想停止spark集群,发现执行stop-all.sh的时候spark的相关进程都无法停止.提示: no org.apache.spark.deploy.master.Master to stop no org.apache.spark.deploy.worker.Worker to stop 上网查了一些资料,再翻看了一下stop-all.sh,stop-master.sh,stop-slaves.sh,spark-daemon.sh,spark-daemons.sh等脚本,发现很有可能是由

Spark是通用的基于内存计算的大数据框架,可以和hadoop生态系统很好的兼容,以下来部署Spark集群 集群环境:3节点 Master:bigdata1 Slaves:bigdata2,bigdata3 Master负责任务的分发,与集群状态的显示 Slaves运行具体的Worker任务,最后交由Executor执行任务代码 集群搭建之前,必须满足如下条件: 1.集群主机名和hosts文件映射一一对应 2.集群ssh免密登录配置 3.集群每个节点防火墙关闭 4.JDK正确安装 5.Scala

前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 本文的目标是写一个Spark应用,并可以在集群中测试. 创建一个Scala的工程- SimpleAPP 建一个目录SimpleAPP mkdir SimpleAPP mkdir -p SimpleAPP/src/main/scala 建一个SimpleAPP/src/main/scala/SimpleApp.scala文件 这个程序会进行MapReduc

目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境. 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+akka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 创建一个基于spark+kafka的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运行. 集群框架图 本图主要是说明各个组件可以发布到不同的逻辑机器上. GSpark C

1.安装CUDA 1.1安装前工作 1.1.1选取实验器材 实验中的每台计算机均装有双系统.选择其中一台计算机作为master节点,配置有GeForce GTX 650显卡,拥有384个CUDA核心.另外两台计算机作为worker节点,一个配置有GeForce GTX 650显卡,另外一个配置有GeForce GTX 750 Ti显卡,拥有640个CUDA核心. 在每台计算机均创建hadoop用户并赋予root权限,本文所有的操作都将在hadoop用户下进行. 1.1.2安装前准备 用以下命令来

Spark版本 1.6.0 Scala版本 2.11.7 Zookeeper版本 3.4.7 配置虚拟机 3台虚拟机,sm,sd1,sd2 1. 关闭防火墙 systemctl stop firewalld systemctl stop firewalld 如果不关闭防火墙,需要为防火墙添加进站出站规则,否则无法访问spark的管理页面 2. 修改机器名 hostnamectl set-hostname sm 其他2台机器同上 3. 修改host vim /etc/hosts 4. 配置ssh免

参照<Spark实战高手之路>学习的,书籍电子版在51CTO网站 资料链接 Hadoop下载[链接](http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-1.2.1/) JDK下载[链接](http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html) 1.安装好vmvare和Ubuntu虚拟机后,不能使用vim,出现Package has no installation c

今天分享一篇从0到1搭建Spark集群的步骤,企业中大家亦可以参照次集群搭建自己的Spark集群. 一.下载Spark安装包 可以从官网下载,本集群选择的版本是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 在官网中找到对应的链接即可http://spark.apache.org/downloads.html 或者用本人云盘下载地址 附上链接如下链接:https://pan.baidu.com/s/1o7Vrkue 密码:sc2z 二.部署和规划Spark集群 提前准备好四台虚拟主机,三台主

Spark集群术语解析 1. Application Application是用户在Spark上构建(编写)的程序,包含driver program 和executors(分布在集群中多个节点上运行的Executor代码). 2. SparkContext Spark的上下文对象,是程序的起点,通往集群的入口(与cluster进行连接),通过其可以创建RDD(获取数据),在其中配置的参数拥有最高优先级.在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通行,进行资源的申请

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3

写此篇文章之前,已经搭建好spark集群并测试成功: spark集群搭建文章链接:http://www.cnblogs.com/mmzs/p/8193707.html 一.启动环境 由于每次都要启动,比较麻烦,所以博主写了个简单的启动脚本:第一个在root用户下,第二个在hadoop用户下执行: #!/bin/sh #提示“请输入当前时间,格式为:2017-3-2”,把用户的输入保存入变量date中 read -t 30 -p "请输入正确时间: 格式为:'09:30:56': " n

文中的所有操作都是在之前的文章scala的安装及使用文章基础上建立的,重复操作已经简写: 配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 一.虚拟机中操作(启动网卡)sh /install/initNetwork.shifup eth0 二.基础配置(主机名.IP配置.防火墙及selinux强制访问控制安全系统)vi /etc/sysconfig/network (配置磁盘中主机名字)vi /etc/hosts (配置映射,)hostname 主机名 (修改内存中

Hadoop 问题1: Hadoop Slave节点 NodeManager 无法启动 解决方法: yarn-site.xml reducer取数据的方式是mapreduce_shuffle 问题2: 启动hadoop,报错Error JAVA_HOME is not set and could not be found 解决方法: 因为JAVA_HOME环境没配置正确,还有一种情况是即使各结点都正确地配置了JAVA_HOME,但在集群环境下还是报该错误. 解决方法是 在 hadoop-env.

首先准备3台电脑或虚拟机,分别是Master,Worker1,Worker2,安装操作系统(本文中使用CentOS7). 1.配置集群,以下步骤在Master机器上执行 1.1.关闭防火墙:systemctl stop firewalld.service 1.2.设置机器ip为静态ip 1.2.1.修改配置 cd /etc/sysconfig/network-scripts/ vim ifcfg-eno16777736 更改内容如下: BOOTPROTO=static #配置静态IP,网关,子网

本文转自:https://www.linuxidc.com/Linux/2018-02/150886.htm 一.Spark on Standalone 1.spark集群启动后,Worker向Master注册信息 2.spark-submit命令提交程序后,driver和application也会向Master注册信息 3.创建SparkContext对象:主要的对象包含DAGScheduler和TaskScheduler 4.Driver把Application信息注册给Master后,Ma

1. Spark Shell测试 Spark Shell是一个特别适合快速开发Spark原型程序的工具,可以帮助我们熟悉Scala语言.即使你对Scala不熟悉,仍然可以使用这一工具.Spark Shell使得用户可以和Spark集群进行交互,提交查询,这便于调试,也便于初学者使用Spark. 测试案例1: [Spark@Master spark]$ MASTER=spark://Master:7077 bin/spark-shell //连接到集群 Spark assembly has bee

本文主要讲解如何在Linux环境下安装Spark集群,安装之前我们需要Linux已经安装了JDK和Scala,因为Spark集群依赖这些.下面就如何安装Spark进行讲解说明. 一.安装环境 操作系统:Red Hat Enterprise Linux 6 64 位(版本号6.6) JDK版本:1.8 Scala版本:2.12.2 Spark版本:2.2.0 172.18.3.135 主节点 172.18.3.136 从节点 172.18.3.137 从节点 之后的操作如果是用普通用户操作的话也必

前言: 通过对spark集群脚本的研读, 对一些重要的shell脚本技巧, 做下笔记. *). 取当前脚本的目录 sbin=`dirname "$0"` sbin=`cd "$sbin"; pwd` 代码评注:# 以上代码为获取执行脚本所在的目录的常用技巧# sbin=$(dirname $0) 返回可能是相对路径, 比如./ # sbin=$(cd $sbin; pwd) 采用pwd, 来返回脚本所在目录的绝对路径 *). 循环遍历脚本参数 while (( &q

一.Spark概述 官网:http://spark.apache.org/ Apache Spark™是用于大规模数据处理的统一分析引擎. 为大数据处理而设计的快速通用的计算引擎. Spark加州大学伯克利分校AMP实验室.不同于mapreduce的是一个Spark任务的中间结果保存到内存中. 空间换时间. Spark启用的是内存分布式数据集. 用scala语言实现,与spark紧密继承.用scala可以轻松的处理分布式数据集. Spark并不是为了替代hadoop,而为了补充hadoop. S

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j

准备工作 需要有三台主机,其中一台主机充当master,另外两台主机分别为slave01,slave02,并且要求三台主机处于同一个局域网下 通过命令:ifconfig 可以查看主机的IP地址,如下图所示 本集群的三台机器的IP地址如下 10.129.0.118 master 10.129.0.223 slave01 10.129.0.124 slave02 通过命令:ping IP地址 可以查看与另一台主机的连通性 如下所示 注意:在shell命令下通过CTRL+C 可以结束命令的执行 三台主