一.情况描述 按照如下配置,使用zookeeper监听 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark" 然后node2执行start-master.sh,预想的结果是node1处于活跃状态,node2处于备用状态,结

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

Spark Standalone模式常见的HA部署方式有两种:基于文件系统的HA和基于ZK的HA 本篇只介绍基于ZK的HA环境搭建: $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 添加SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS的配置信息: export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop000:2181,hadoop001

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

安装环境如下: 操作系统:CentOs 6.6 Hadoop 版本:CDH-5.3.0 Spark 版本:1.2 集群5个节点 node01~05 node01~03 为worker. node04.node05为master spark HA 必须要zookeepr来做协同服务,做master主备切换,zookeeper的安装和配置再次不做赘述. yum源的配置请看: 1.安装 查看spark的相关包有哪些: [root@node05 hadoop-yarn]# yum list |grep

Spark Standalone模式 安装Spark Standalone集群 手动启动集群 集群创建脚本 提交应用到集群 创建Spark应用 资源调度及分配 监控与日志 与Hadoop共存 配置网络安全端口 高可用性 基于Zookeeper的Master 本地系统的单节点恢复 除了运行在mesos或yarn集群管理器中,spark也提供了简单的standalone部署模式.你可以通过手动启动master和worker节点来创建集群,或者用官网提供的启动脚本.这些守护进程也可以只在一台机器上以便

三. Spark集群安装 3.1 下载spark安装包 下载地址spark官网:http://spark.apache.org/downloads.html 这里我们使用 spark-2.1.3-bin-hadoop2.7版本. 3.2 规划安装目录 /export/servers 3.3 解压安装包 tar -zxvf spark-2.1.3-bin-hadoop2.7.tgz 3.4 重命名目录 mv spark-2.1.3-bin-hadoop2.7 spark 3.5 修改配置文件 配置

安装spark ha集群 1.默认安装好hadoop+zookeeper 2.安装scala 1.解压安装包 tar zxvf scala-2.11.7.tgz 2.配置环境变量 vim /etc/profile #scala export SCALA_HOME=/opt/scala-2.11.7 #CLASSPATH export CLASSPATH=$CLASSPATH:$SCALA_HOME/lib #PATH export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 保存退出

Spark HA需要安装zookeeper,推荐稳定版3.4.6. 1.下载zookeeper3.4.6,2.配置环境变量3.创建data logs4.vi conf/zoo.cfg5 data目录中创建myid spark-env.sh 配置HA : export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=Master:2181,Work1:2181,Wo

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

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

spark HA 的两种实现: 基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System) 基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper) 1.基于文件系统的单点恢复 在spark-env里对SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS设置: System property Meaning spark.deploy.recoveryMode Set to FILESYST

1)集群规划:主机名        IP      安装的软件                     运行的进程master    192.168.199.130   jdk.hadoop                     NameNode.DFSZKFailoverController(zkfc)slaver1    192.168.199.131    jdk.hadoop                       NameNode.DFSZKFailoverController(

Spark进阶之路-Spark HA配置 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 集群部署完了,但是有一个很大的问题,那就是Master节点存在单点故障,要解决此问题,就要借助zookeeper,并且启动至少两个Master节点来实现高可靠,配置方式比较简单.本篇博客的搭建环境是基于Standalone模式进行的(https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9458161.html) 1>.编辑spark-env.sh文件,去掉之前的ma

Spark运行模式 Spark 有很多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中,当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式,对于大多数情况 Standalone 模式就足够了,如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境,也是很方便部署的. local(本地模式):常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; standalone(集群模式):典型的Mater

Spark运行模式 Spark 有很多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中,当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式,对于大多数情况 Standalone 模式就足够了,如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境,也是很方便部署的. local(本地模式):常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; standalone(集群模式):典型的Mater

大数据技术之Hadoop3.1.2版本HA模式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Hadoop的HA特点 1>.主备NameNode 2>.解决单点故障(属性,位置) .主NameNode对外提供服务,备NameNode同步主NameNode元数据一带切换: .所有DataNode同时向两个NameNode汇报数据块信息(位置): .JNN:集群(属性): .Standby:备,完成了edits.log文件的合并产生新的image,推送回ANN: 3>

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

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

上节中简单的介绍了Spark的一些概念还有Spark生态圈的一些情况,这里主要是介绍Spark运行模式与Spark Standalone模式的部署: Spark运行模式 在Spark中存在着多种运行模式,可使用本地模式运行.可使用伪分布式模式运行.使用分布式模式也存在多种模式如:Spark Mesos模式.Spark YARN模式: Spark Mesos模式:官方推荐模式,通用集群管理,有两种调度模式:粗粒度模式(Coarse-grained Mode)与细粒度模式(Fine-grained

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