前言 最近在搞hadoop+spark+python,所以就搭建了一个本地的hadoop环境,基础环境搭建地址hadoop2.7.7 分布式集群安装与配置,spark集群安装并集成到hadoop集群,没有配置的朋友可以参考文章搞一搞. 本篇博客主要说明,如何通过pycharm将程序发送到远端spark集群上进行操作处理. 注意:本地环境与远端的集群必须可以互相通信(建议配置内网虚拟机,同一网段).不然的话本地程序在接收spark集群发来的数据会报连接超时.如果本地与远端不在同一网段,这篇博客可能

转载请注明出处,谢谢 2017-10-22 17:14:09  之前都是用python开发maprduce程序的,今天试了在windows下通过eclipse java开发,在开发前先搭建开发环境.在此,总结这个过程,希望能够帮助有需要的朋友. 用Hadoop eclipse plugin,可以浏览管理HDFS,自动创建MR程序的模板文件,最爽的就是可以直接Run on hadoop. 1.安装插件 下载hadoop-eclipse-plugin-1.2.1.jar,并把它放到 F:\eclip

一.概述 一般情况下,在k8smaster节点上集群管理工具kubectl是连接的本地http8080端口和apiserver进行通讯的,当然也可以通过https端口进行通讯前提是要生成证书.所以说kubectl不一定部署在master上,只要能和apiserver进行通讯,那么你可以将kubectl部署在任何一台你想连接到集群的主机上,以下将介绍基于证书的kubectl部署方式,以下基于kubernets1.13部署. 二.生成ca证书 如果已经有了ca证书那就不需要在生成了,只需要利用该证书

最近尝试这用用eclipse连接CDH的集群,由于之前尝试过很多次都没连上,有一次发现Cloudera Manager是将连接的端口修改了,所以才导致连接不上CDH的集群,之前Apache hadoop采用的端口是9000和9001,而Cloudera Manager采用的端口是8020端口,于是通过eclipse中的MapReduce选项卡,edit一个选项连接,发现连上了.这给我带来了一些意外. 在这里有一个问题需要说明一下,这个eclipse的插件我还是用的Apache hadoop的ha

集群部署在云服务器的ECS上,但是有时需要本地原创连接集群,这就需要通过ApiServer的外网地址去访问集群,但是-/.kube/config下的地址又都是内网,所以可以使用如下方式解决: Mac安装kubectl brew install kubernetes-cli  找到服务器上的apiserver.crt文件,一般在/etc/kubernetes/pki中 执行如下命令: openssl x509 -in apiserver.crt -noout -text | grep DNS

第一次跑mapreduce,记录遇到的几个问题,hadoop集群是CDH版本的,但我windows本地的jar包是直接用hadoop2.6.0的版本,并没有特意找CDH版本的 1.Exception in thread "main" java.lang.NullPointerException atjava.lang.ProcessBuilder.start 下载Hadoop2以上版本时,在Hadoop2的bin目录下没有winutils.exe和hadoop.dll,网上找到对应版本

Idea里面远程提交spark任务到yarn集群 1.本地idea远程提交到yarn集群 2.运行过程中可能会遇到的问题 2.1首先需要把yarn-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml放到resource下面,因为程序运行的时候需要这些环境 2.2权限问题 2.3缺失环境变量 2.4 没有设置driver的ip 2.5保证自己的电脑和虚拟机在同一个网段内,而且要关闭自己电脑的防火墙,不然可能会出现连接不上的情况. 作者:JasonLee 1.本地idea远程提

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群,同时安装相关组建:JDK,MySQL,Hive,Flume 文章目录 环境介绍 节点介绍 集群介绍 软件版本介绍 前期准备 相关配置 新建用户 centos 添加sudo权限 更改用户名 主机名与IP映射 显示当前文件的绝对路径 ssh免密登录 关闭防火墙 两个批处理脚本 批分发指令脚本(xcall.sh) 批同步脚本(xsync.sh):类似于 scp 指令 集群环境搭建 安装JDK

一.简介 Spark 的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展程序的计算能力.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

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

Spark Streaming揭秘 Day31 集群模式下SparkStreaming日志分析(续) 今天延续昨天的内容,主要对为什么一个处理会分解成多个Job执行进行解析. 让我们跟踪下Job调用过程. 从框架代码开始 我们从生成Job开始,generateJobs方法产生了Job,之后,提交了一个JobSet来进行处理. JobSet会根据输出情况来确定Job数量,有多少个输出就有多少个Job,在我们的演示代码中,只有一个outputDStream,所以job是一个.jobExecutor

Spark Streaming揭秘 Day30 集群模式下SparkStreaming日志分析 今天通过集群运行模式观察.研究和透彻的刨析SparkStreaming的日志和web监控台. Day28已经分析过local模式下的日志,集群模式会比较类似,这次主要是对集群模式在的web监控台,进行统一的深度刨析. 我们从wordcount程序开始,代码如下,为了展示出SparkStreaming在集群中的运行,Batch Duration设置为5分钟. 系统作业 为了观察持续运行的情况,我们运行了

Spark 基础入门,集群搭建以及Spark Shell 主要借助Spark基础的PPT,再加上实际的动手操作来加强概念的理解和实践. Spark 安装部署 理论已经了解的差不多了,接下来是实际动手实验: 练习1 利用Spark Shell(本机模式) 完成WordCount spark-shell 进行Spark-shell本机模式 第一步:通过文件方式导入数据 scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///tmp/wordcount.txt")

Spark学习之在集群上运行Spark(6) 1. Spark的一个优点在于可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展程序的计算能力. 2. Spark既能适用于专用集群,也可以适用于共享的云计算环境. 3. Spark在分布式环境中的架构: Created with Raphaël 2.1.0我的操作集群管理器Mesos.YARN.或独立集群管理器N个集群工作节点(执行器进程) Spark集群采用的是主/从结构,驱动器(Driver)节点和所有执行器(executor)节点一起被称为一个S

Kubernetes 远程工具连接k8s集群 1.将Master的kubectl文件复制到Node内 scp k8s/kubernetes/server/bin/kubectl root@192.168.1.110:/root/ 2.创建admin证书的json文件.证书为:k8s管理员证书 { "CN": "admin", "hosts": [], "key": { "algo": "rsa&q

原以为搭建一个本地编程测试hadoop程序的环境很简单,没想到还是做得焦头烂额,在此分享步骤和遇到的问题,希望大家顺利. 一.要实现连接hadoop集群并能够编码的目的需要做如下准备: 1.远程hadoop集群(我的master地址为192.168.85.2) 2.本地myeclipse及myeclipse连接hadoop的插件 3.本地hadoop(我用的是hadoop-2.7.2) 先下载插件hadoop-eclipse-plugin,我用的是hadoop-eclipse-plugin-2.

写在前面 本文只讲一个很简单的问题,YCSB对HBase集群的测试.虽然网上有很多介绍YCSB测试HBase的文章,但都是针对本地HBase伪分布式集群的.大家都知道,稍微正式一些的压测都会要求测试客户端与目标集群分离部署,而且伪分布式集群通常不会在生产环境下使用,本身也没有太大的压测意义.本文会着重介绍一下压测远程HBase完全分布式集群的不同之处. 正文 YCSB是Yahoo开源的性能测试工具,支持很多种类的NoSQL数据库测试,这里既包括了经典的HBase/Cassandra/MongoD

连接池集群选项 canRetry : 如果true ,连接池集群会在连接失败时尝试连接 默认true removeNodeErrorCount : 如果连接失败,节点的errCount增加.当errorCount大于removeNodeErrorCount,则这个节点 默认为5 restoreNodeTimeout : 超时时间 当时间为零 移除改连接并不在使用 默认为0 defaultSelector : 默认选择方式 默认为RR RR :轮转使用 RANDOM : 随机选择 ORDER :

连接池集群 连接池集群可以提供多个主机连接 创建连接池集群 //创建连接池集群 var poolCluster = mysql.createPoolCluster(); //添加配置 config是一个连接池配置 poolCluster.add(config);//使用自动名称添加配置 poolCluster.add('MASTER',masterConfig);//添加命名配置 poolCluster.add('SLAVE1',slave1config); poolCluster.add('S

文章概览: 1.前言 2.Eclipse查看远程hadoop集群文件 3.Eclipse提交远程hadoop集群任务 4.小结   1 前言 Hadoop高可用品台搭建完备后,参见<Hadoop高可用平台搭建>,下一步是在集群上跑任务,本文主要讲述Eclipse远程提交hadoop集群任务. 2 Eclipse查看远程hadoop集群文件 2.1 编译hadoop eclipse 插件 Hadoop集群文件查看可以通过webUI或hadoop Cmd,为了在Eclipse上方便增删改查集群文件

一,问题描述: (如题目)通过jedis连接redis单机成功,使用JedisCluster连接redis集群一直报Could not get a resource from the pool 但是使用redis客户端可以连接集群(我使用的redis desktop manager) 在java中通过jedis连接redis单机也成功,但使用JedisCluster连接redis集群一直报Could not get a resource from the pool, 我以命令行方式操作是没问题的