环境变量 含义 SPARK_MASTER_IP master实例绑定的IP地址,例如,绑定到一个公网IP SPARK_MASTER_PORT mater实例绑定的端口(默认7077) SPARK_MASTER_WEBUI_PORT master web UI的端口(默认8080) SPARK_MASTER_OPTS master专用配置属性,格式如”-Dx=y” (默认空),可能的选项请参考下面的列表. SPARK_LOCAL_DIRS Spark的本地工作目录,包括:映射输出的临时文件和RDD

spark集群安装配置 一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu1

Spark master节点HA配置 1.介绍 Spark HA配置需要借助于Zookeeper实现,因此需要先搭建ZooKeeper集群. 2.配置 2.1 修改所有节点的spark-evn.sh文件 在spark-env.sh文件添加如下环境变量: #需要将该条目注释掉 #export SPARK_MASTER_IP=master1 #导入 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark

title: Spark的安装及配置 summary: 关键词:Hadoop集群环境 Spark scala python ubuntu 安装和配置 date: 2019-5-19 13:56 author: foochane urlname: 2019051904 categories: 大数据 tags: spark 大数据 本文作者:foochane  本文链接:https://foochane.cn/article/2019051904.html 1 安装说明 在安装spark之前,需要

Mac OSX系统中Hadoop / Hive 与 spark 的安装与配置 环境搭建 记录     Hadoop 2.6 的安装与配置(伪分布式) 下载并解压缩 配置 .bash_profile : export HADOOP_HOME=/Users/fan/Applications/hadoop-2.6.0 export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH 配置 HDFS : etc/hadoop/core-site.xml: <con

1.Spark下载 https://archive.apache.org/dist/spark/ 2.上传解压,配置环境变量 配置bin目录 解压:tar -zxvf spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local/soft/ 改名:mv spark-2.4.5-bin-hadoop2.7/ spark-2.4.5 配置环境变量:vim /etc/profile 添加环境变量: export SPARK_HOME=/usr/local/soft/spark

Spark学习笔记2 配置spark所需环境 1.首先先把本地的maven的压缩包解压到本地文件夹中,安装好本地的maven客户端程序,版本没有什么要求 不需要最新版的maven客户端. 解压完成之后在解压好的maven客户端的文件夹内打开conf文件夹,修改里面的settings.xml文件 然后只需要修改这一行就可以了 ,把这一行替换成你自己本地的maven仓库的路径 最好是自己有一个完整点的maven仓库,然后把这个修改过的xml文件放到maven仓库下 到这里,你本地的maven客户端环

oracle11g的监听配置文件中的program和env两个配置,必须干掉,客户端才能正常连接 oracle11g的监听配置文件中的program和env两个配置,必须干掉,客户端才能正常连接 oracle11g的监听配置文件中的program和env两个配置,必须干掉,客户端才能正常连接

1.什么是事务(Transaction:tx) 数据库的某些需要分步完成,看做是一个整体(独立的工作单元),不能分割,要么整体成功,要么整体生效.“一荣俱荣,一损俱损”,最能体现事务的思想.案例:银行转账案例,A给B转账1000元钱,会涉及到减少A账户余额的1000元,增加B账户的余额1000元.该过程,必须要成功,都成功,要失败,都失败.该特性体现在SQL中,就是一个操作中的多条SQL语句,要么都执行成功,要么都失败.事务必须体现四个特性:原子性(Atomic).一致性(Consistency

详解Github的.gitignore忽略文件+.gitignore不生效解决方案+生产配置大奉送 Git中有一个非常重要的一个文件-----.gitignore 今天给大家免费送一个.gitignore忽略文件配置清单. 大家一定要养成在项目开始就创建.gitignore文件的习惯,否则一旦push,处理起来会非常麻烦.   ============华丽的分割线============ 当然如果已经push了怎么办?当然也有解决方法,如下: 有时候在项目开发过程中,突然心血来潮想把某些目录或文

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化. 由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便于更新内容 压缩和序列化相关 spark.serializer 默认为org.apache.spark.serializer.JavaSeriali

随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 在Spark的官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html 中提供了这些可配置参数中相当大一部分的说明. 但是文档的更新总是落后于代码的开发的, 还有一些配置参数没有来得及被添加到这个文档中, 最重要的是在这个文档中,对于许多的参数也只能简单的介绍它所代表的内容的字面含义, 如果没有一定的实践基础或者对其背后原理的理解, 往往无法真正理解该如何针对

linux下lamp.sh一键配置lamp环境流程 一.总结 一句话总结: 2.将网站从github上clone到/data/www/网站域名/ 3.更改网站目录权限:chown -R apache:apache /data/www/网站域名/ 4.修改apache的配置文件 5.mysql运行sql文件:source /usr/t_user_alpha.sql .安装lamp环境 .将网站从github上clone到/data/www/网站域名/ .更改网站目录权限:chown -R apac

spark的安装简单,去官网下载与集群hadoop版本相一致的文件即可. 解压后,主要需要修改spark-evn.sh文件. 以spark standlone为例,配置dn1,nn2为master,使用zookeeper的方式进行HA. 配置如下: export JAVA_HOME=/app/jdk17079 export SCALA_HOME=/app/scala2105 export SPARK_MASTER_IP=nn2 export SPARK_WORKER_MEMORY=512m ex

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/xiaodf/ 之前的博客介绍了通过Kerberos + Sentry的方式实现了hive server2的身份认证和权限管理功能,本文主要介绍Spark SQL JDBC方式操作Hive库时的身份认证和权限管理实现. ThriftServer是一个JDBC/ODBC接口,用户可以通过JDBC/ODBC连接ThriftServer来访问SparkSQL的数据.ThriftServer在启动的时候,会启动了一个sparkSQL的应用程序

Spark版本:1.1.1 本文系从官方文档翻译而来,转载请尊重译者的工作,注明以下链接: http://www.cnblogs.com/zhangningbo/p/4135912.html 目录 存储系统 本地磁盘 内存 网络 CPU核数 Spark开发人员收到的最常见的问题就是如何为Spark做硬件配置.然而恰当的硬件配置取决于你的应用环境,所以我们推荐考虑如下几个要素. 存储系统 因为大部分Spark作业很可能要从外部存储系统(如HDFS.HBase)读取数据,所以,把Spark平台尽可能

安装Scala 1,到http://www.scala-lang.org/download/ 下载与Spark版本对应的Scala.Spark1.2对应于Scala2.10的版本.这里下载scala-2.10.4.tgz. 2,解压安装Scala 1), 执行#tar -axvf scala-2.10.4.tgz,解压到/root/spark/scala-2.10.4. 2),在~/.bash_profile中添加如下配置: export SCALA_HOME=/root/spark/scala

[From] https://blog.csdn.net/u010990043/article/details/82842995 最近整理了一下spark SQL内置配.加粗配置项是对sparkSQL 调优性能影响比较大的项,小伙伴们按需酌情配置.后续会挑出一些通用调优配置,共大家参考.有不正确的地方,欢迎大家在留言区留言讨论. 配置项 默认值 概述 spark.sql.optimizer.maxIterations 100 sql优化器最大迭代次数 spark.sql.optimizer.in

前言 之前小玲一直处于更新,迭代项目的状态,开发环境.测试环境.生产环境都是前辈配置好的,自己几乎没有配置过,这次做几个新项目时,面临着上线,需要分环境打包配置,于是在网上遨游了一会会,摸索着按照网上的方法,试验了一把,三种环境已经能够用命令分开打包.于是便决定写下这一篇可能已经过时但还能提供些微帮助的笔记 一般情况下我们执行命令 npm run build就能把Vue项目打包,但是这样操作每次只能打包到一个环境,不同环境需要配置不同的地址,还得手动更改接口的地址,这给部署带来了极大的不方便.

1)slaves # A Spark Worker will be started on each of the machines listed below. dataNode 2)spark-env.sh export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop export YARN_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop 3)启动(命令在$SPARK/sbin) # start-all.sh 4)jp

参见 HDP2.4安装(五):集群及组件安装 ,安装配置的spark版本为1.6, 在已安装HBase.hadoop集群的基础上通过 ambari 自动安装Spark集群,基于hadoop yarn 的运行模式. 目录: Spark集群安装 参数配置 测试验证 Spark集群安装: 在ambari -service 界面选择 “add Service",如图: 在弹出界面选中spark服务,如图: "下一步”,分配host节点,因为前期我们已经安装了hadoop 和hbase集群,按向