Spark也有数据本地化的概念(Data Locality),这和MapReduce的Local Task差不多,如果读取HDFS文件,Spark则会根据数据的存储位置,分配离数据存储最近的Executor去执行任务. 这么理解没错,我搭建的Spark集群情况是这样: 15台DataNode节点的HDFS集群,我在每个DataNode上都部署了一个Spark Worker,并且,启动Spark Application的时候,每个Worker都有一个Executor,这样理论上来说,只要读取HDF

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

相关文章链接 CentOS6安装各种大数据软件 第一章:各个软件版本介绍 CentOS6安装各种大数据软件 第二章:Linux各个软件启动命令 CentOS6安装各种大数据软件 第三章:Linux基础软件的安装 CentOS6安装各种大数据软件 第四章:Hadoop分布式集群配置 CentOS6安装各种大数据软件 第五章:Kafka集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第六章:HBase分布式集群的配置 CentOS6安装各种大数据软件 第七章:Flume安装与配置 CentOS6安装各

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

集群启动步骤:先启动HDFS系统,在启动spark集群,最后提交jar到spark集群执行. 1.hadoop启动cd /home/***/hadoop-2.7.4/sbinstart-all.sh 3.spark启动cd /home/***/spark-2.2.0/sbinstart-all.sh 4.spark提交cd /home/***/spark-2.2.0/binspark-submit --master local --class com.helloworld.kmeans /hom

在spark安装之前,应该已经安装了hadoop原生版或者cdh,因为spark基本要基于hdfs来进行计算. 1. 下载 spark:  http://mirrors.cnnic.cn/apache//spark/spark-1.4.1/spark-1.4.1-bin-hadoop2.3.tgz scala:   http://downloads.typesafe.com/scala/2.10.5/scala-2.10.5.tgz?_ga=1.171364775.609435662.14416

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

一.概述 关于Spark是什么.为什么学习Spark等等,在这就不说了,直接看这个:http://spark.apache.org, 我就直接说一下Spark的一些优势: 1.快 与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上,基于硬盘的运算也要快10倍以上.Spark实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流. 2.易用 Spark支持Java.Python和Scala的API,还支持超过80种高级算法,使用户可以快速构建不同的应用.而且Sp

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

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

2017年3月1日, 星期三 Spark集群搭建_Standalone Driver:    node1    Worker:  node2    Worker:  node3 1.下载安装 下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html Standalone模式的spark集群虽然不依赖于yarn,但是数据文件存在hdfs,所以需要hdfs集群启动成功 这里下载包也要根据hadoop集群版本启动 比如hadoop2.5.2需要下载spark-1.4.0-

前言 在安装后hadoop之后,接下来需要安装的就是Spark. scala-2.11.7下载与安装 具体步骤参见上一篇博文 Spark下载 为了方便,我直接是进入到了/usr/local文件夹下面进行下载spark-2.2.0 wget https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz Spark安装之前的准备 文件的解压与改名 tar -zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集

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

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]#

主要包括以下三部分,本文为第三部分: 一. Scala环境准备 查看二. Hadoop集群(伪分布模式)安装 查看三. Spark集群(standalone模式)安装 Spark集群(standalone模式)安装 若使用spark对本地文件进行测试学习,可以不用安装上面的hadoop环境,若要结合hdfs使用spark,则可以参考上面的步骤搭建hadoop. 1. 下载安装包并解压(如:~/tools/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7): 2. 启动服务 a.启动master

Spark集群master节点:      192.168.168.200 Eclipse运行windows主机: 192.168.168.100 场景: 为了测试在Eclipse上开发的代码在Spark集群上运行的情况,比如:内存.cores.stdout以及相应的变量传递是否正常! 生产环境是把在Eclipse上开发的代码打包放到Spark集群上,然后使用spark-submit提交运行.当然我们也可以启动远程调试, 但是这样就会造成每次测试代码,我们都需要把jar包复制到Spark集群机器

本文中的Spark集群包含三个节点,分别是Master,Worker1,Worker2. 1.在Master机器上安装Zookeeper,本文安装在/usr/etc目录下 2.在Master机器配置Zookeeper 2.1.cp /usr/etc/zookeeper-3.4.10/conf/zoo_sample.cfg /usr/etc/zookeeper-3.4.10/conf/zoo.cfg 2.2.在安装目录下创建data,logs目录:mkdir data;mkdir logs; 2.

一.spark启动有standalong.yarn.cluster,具体的他们之间的区别这里不在赘述,请参考官网.本文采用的是standalong模式进行搭建及将接使用. 1.首先去官网下载需要的spark版本: http://spark.apache.org/downloads.html 本例使用的是spark-2.2.0-bin-hadoop2.7,hadoop使用的是2.7版本,spark是需要scala环境的,可以下载编译好的spark,这样就不需要自己在安装了. 同时使用了hive仓库

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