一.下载Spark安装包 1.从官网下载 http://spark.apache.org/downloads.html 2.从微软的镜像站下载 http://mirrors.hust.edu.cn/apache/ 3.从清华的镜像站下载 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/ 回到顶部 二.安装基础 1.Java8安装成功 2.zookeeper安装成功 3.hadoop2.7.5 HA安装成功 4.Scala安装成功(不安装进程也可以启动) 回

在非HA架构的HDFS中,客户端要通过java接口调用HDFS时一般是在JobRunner的类中按照下面的方式: 因为nodename只有一个节点所以会在代码中显式的指明要连接哪一个节点:但是在HA模式下有两台namenode节点,并不能按照这种方式,而是下面的方式: 其中的ns就是nameservice的地址,nameservice下面有两个namenode.需要将HA模式的hdfs-conf.xml配置文件拷贝到src下面:这样在初始化conf时就能读取HDFS的HA配置:

补充了一下NameNode启动过程中有关FSImage与EditsLog的相关知识. 一.什么是FSImage和EditsLog 我们知道HDFS是一个分布式文件存储系统,文件分布式存储在多个DataNode节点上.一个文件存储在哪些DataNode节点的哪些位置的元数据信息(metadata)由NameNode节点来处理.随着存储文件的增多,NameNode上存储的信息也会越来越多.那么HDFS是如何及时更新这些metadata的呢?  在HDFS中主要是通过两个组件FSImage和Edits

笔者的集群是 HA 模式的( HDFS 和 ResourceManager HA).在 ” Hadoop-2.5.0-cdh5.3.2 HA 安装＂ 中详细讲解了关于 HA 模式的搭建,这里就不再赘述.但网上直接将关于 HA 模式下的历史服务器的配置资料却很少. 笔者在思考,如果配置在 mapred-site.xml 中就设置一台历史服务器,那么当这台机器挂了,那么能不能有另一台机器来承担历史服务器的责任,也就是笔者理想当然的 jobhistory server HA 模式.后面经过各自尝试,得

1.spark standalone模式下,worker与executor是一一对应的. 2.如果想要多个worker,那么需要修改spark-env的SPARK_WORKER_INSTANCES为2,那么开启集群后, 每个节点就是两个worker了,然后启动任务后,每个节点就是两个executor啦 3.提高每个executor配置(即内核和内存)后,会增加集群的处理性能.  嗯,反正测试的结果就是这样的.  (同样的数据量同样的结点,然后executor的配置不同)

首先是需要将hadoop的配置文件core-site,xml和hdfs-site.xml 拷贝到Spark conf目录下 然后启动提交即可 spark-submit \ --master spark://hadoop-namenode-01:7077,hadoop-namenode-02:7077 \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --deploy-mode cluster \ --executor-memory 4G \ --tota

管理控制器:1.控制器默认开启的是SSH (CLI),Secure Web/https (GUI)2.登录控制器的管理地址为Active设备所控制(主备的配置同步,所以管理地址一致)3.WLC HA状态下,能console到standby WLC4.可以尝试使用Standby WLC的RMI接口登录到Standby WLC(如下第1.2点,备份WLC使用RMI完成一切外部交流及管理账户认证) Standby控制器:1.The standby WLC uses the redundancy man

目录 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS 二.开发scala代码 standAlone模式查看HDFS上的文件 步骤 一.退出local模式,重新进入Spark-shell 二.开发scala代码 可以先用local模式读取一下 步骤 一.先将做测试的数据上传到HDFS cd /export/servers/sparkdatas hdfs dfs -mkdir -p /sparkwordcount hdfs dfs -put wordcount.txt /s

checkpoint过程 配置了HA的HDFS中,有active和standby namenode两个namenode节点.他们的内存中保存了一样的集群元数据信息,这个后续我会详细用一篇文章介绍HA,所以这里就不多说了.因为standby namenode已经将集群状态存储在内存中了,所以创建检查点checkpoint的过程只需要从内存中生成新的fsimage. 在hadoopHA中两个namenode节点为了数据同步会通过Journalnode相互通信.JournalNode存储管理Edits

https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-10030 https://issues.apache.org/jira/browse/FLINK-10011 https://github.com/apache/flink/pull/6590/commits/762ee1ff299e4ee9da3af2ff030c049ebbbc07b3 https://github.com/apache/flink/pull/6590/commits/424955378

string path = EditorUtility.OpenFolderPanel("Load png Textures", "", ""); //打开文件夹 string[] files = Directory.GetFiles(path); //获取所有文件路径 Object[] os = new Object[] { AssetDatabase.LoadAssetAtPath(f2, typeof(UnityEngine.Sprite)

这是我自己在公司一个搭建公司大数据框架是自己的选项,在配置yarn ha 出现了nodemanager起不来的问题于是我把yarn搭建为普通yarn 如果有人解决 高yarn的nodemanager问题,请能留下留言,希望我的这个小日志能初学者有所帮助. 在此例中采用的是 hadoop 2.6.5 版本由于在建助hadoop 普通模式将基于hadoop的搭建都基本搭建起来,因而这里采用的是 on tez 模式如果您不需要on tez 模式,你可以选择 将 yarn-tez 改成 yarn既可以了

sparkSession 读取 csv 1. 利用 sparkSession 作为 spark 切入点 2. 读取 单个 csv 和 多个 csv from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.sql import SQLContext if __name__ == '__main__': scSpark = SparkSession \ .builder \ .appName("reading csv") \ .getOrCrea

一:HDFS系统架构 (一)利用secondary node备份实现数据可靠性 (二)问题:NameNode的可用性不高,当NameNode节点宕机,则服务终止 二:HA架构---提高NameNode服务的可用性 架构中至少有两个NameNode节点 (此处以两个NameNode举例) (一)两个NN节点在某个时间只能有一个节点正常响应客户端请求,响应请求的必须为ACTIVE状态的那一台.另一台为standby备用 在高可用模式下,这一对NameNode节点,叫做Federation (二)当a

在spark yarn模式下跑yarn-client时出现无法初始化SparkContext错误. // :: INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1428293579539_0001_m_000003_0, Status : FAILED Container [pid=,containerID=container_1428293579539_0001_01_000005] GB physical memory used; 2.6 GB of 2.1 GB

思科无线控制器HA模式下升级文档   当前使用版本:8.0.120.0 计划升级版本:8.2.151.0   其他工具: TFTP Server: 3CDaemon 远程登录:SecureCRT   升级前准备工作: 1.      检查当前镜像版本: CLI方式检查:show boot     2.      检查当前WLC 5508 HA状态 CLI方式检查:show redundancy summary 需注意观察,当前冗余模式Local State状态为Active(主)还是Standb

未经本人同意严禁转载,徽沪一郎. 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络都会由操作系统负责释放掉,但是运行过程中产生临时文件如果进程自己不在退出之前有效清除,就会留下一地鸡毛,浪费有效的存储空间. 部署时的第三方依赖 再提出具体的疑问之前,先回顾

参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7115(出处: about云开发) 1.Yarn模式由谁来作为客户端提交作业给YARN? 2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么? 3.Standalone 模式dist目录的作用是什么? 4.recover

在hive里建一个数据库test,在数据库里建了一张表user,然后在Spark程序中使用Spark sql读取这张表 "select * form test.user" 当部署模式是spark stand模式和yarn-client模式时,程序可以正常运行,但yarn-cluster模式就报了找不到“test.user”表的错误. 解决办法: spark和hive整合,把hive-site.xml加到spark根目录的conf下,所以,要在提交Spark任务的时候,要把hive-si

问题导读 1.在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件? 2.在Standalone部署模式下分为几种模式? 3.在client模式和cluster模式下有什么不同? 概要 在Standalone部署模式下,Spark运行过程中会创建哪些临时性目录及文件,这些临时目录和文件又是在什么时候被清理,本文将就这些问题做深入细致的解答. 从资源使用的方面来看,一个进程运行期间会利用到这四个方面的资源,分别是CPU,内存,磁盘和网络.进程退出之后,CPU,内存和网络

spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive的效率. 软件环境: hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 jd1.8 hadoop是伪分布式安装的,1个节点,2core,4G内存. hive是远程模式. spark的下载地址: http://spark.apach