一:介绍 1.Spark的模式 Local:本地运行模式,主要用于开发.测试 Standalone:使用Spark自带的资源管理框架运行Spark程序,30%左右 Yarn: 将spark应用程序运行在yarn上,绝大多数使用情况,60%左右,因为已经有了一个hadoop框架,就不再再搭建standalone框架了 Mesos: 二:Local模式安装 1.解压 使用自己编译产生的tgz压缩包. 2.建立软连接 3.复制配置文件 4.修改env.sh文件 三:运行测试 1.启动HDFS 2.准备

Spark--local模式环境搭建 一.Spark运行模式介绍 1.本地模式(loca模式):spark单机运行,一般用户测试和开发使用 2.Standalone模式:构建一个主从结构(Master+Slave)的spark集群,spark运行在集群中. 3.Spark on yarn 模式:Spark客户端直接连接Yarn,不用构建Spark集群 4.Spark on Mesos 模式:Spark客户端直接连接Mesos.不需要额外构建Spark集群 二.local模式 1.将编译好的spa

spark程序大致有如下运行模式: standalone模式:spark自带的模式 spark on yarn:利用hadoop yarn来做集群的资源管理 local模式:主要在测试的时候使用, 这三个模式先大致了解,目前我用到的就是local和yarn.其中,我们写spark程序,一般在idea上写,若每次都要将程序打包,再上传到集群,再运行,将严重影响我们效率,所以在调试代码的时候,一般用local模式,在windows的idea上直接操作. 环境配置步骤如下:只做简要说明,各个步骤的具体

报错1 java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries. 解决办法 下载winutils.exe文件,将其放到hadoop目录hadoop-2.6.0\bin下 然后配置HADOOP_HOME和并配置path就可以了,比如我的是: HADOOP_HOME为 D:\bigdata_software\hadoop-2.6.0 path为 HADOOP_HOME\

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

Spark 的运行模式有 Local(也称单节点模式),Standalone(集群模式),Spark on Yarn(运行在Yarn上),Mesos以及K8s等常用模式,本文介绍第一种模式. 1.Local模式 Local模式就是运行在一台计算机上的模式, 也称单节点模式 .Local 模式是最简单的一种Spark运行方式,它采用单节点多线程(CPU)方式运行, 通常就是用于在本机学习或者测试使用的,对新手比较友好.它可以通过以下的方式设置Master: local:所有的计算都运行在一个线程中

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

先前在local模式下,什么都不做修改直接运行./spark-shell 运行什么问题都没有,然后配置过在HADOOP yarn上运行,之后再在local模式下运行出现以下错误: java.lang.IllegalArgumentException: Error while instantiating 'org.apache.spark.sql.hive.HiveSessionState': at org.apache.spark.sql.SparkSession$.org$apache$spa

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 理解Storm拓扑的并行 Tutorial Local模式 本地模式的通用配置: 在生产环境中运行Topologies 通用配置 杀死topology 更新运行中的topology 监控topology Local模式 本

在使用Intellij IDEA,local模式下运行Spark程序时,会在Run窗口打印出很多INFO信息,辅助信息太多可能会将有用的信息掩盖掉.如下所示 要解决这个问题,主要是要正确设置好log4j文件,本文主要分析如何在local模式下,将Spark的INFO信息隐藏,不影响程序中的结果输出. 1.将spark根目录下的log4j.properties文件复制到Intellij IDEA的src路径下 此时项目结构如下图所示: 2.修改log4j.properties文件的内容 将第一行的

之前偷懒默认用yum安装了httpd.后来发现服务器内存暴增,一度达到75% 打开一看,好嘛后台休眠进程全是httpd. 重启之后再度访问发现内存还是稳步增长. [root@iz2ze3ayxs2yps2i6b6m86z ~]# httpd -V Server version: Apache/ (CentOS) Server built: Nov :: Server's Module Magic Number: 20120211:24 Server loaded: APR , APR-UTIL

前两篇介绍了Spark的yarn client和yarn cluster模式,本篇继续介绍Spark的STANDALONE模式和Local模式. 下面具体还是用计算PI的程序来说明,examples中该程序有三个版本,分别采用Scala.Python和Java语言编写.本次用Java程序JavaSparkPi做说明. package org.apache.spark.examples; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.ap

一:打包成jar 1.修改代码 2.使用maven打包 但是目录中有中文,会出现打包错误 3.第二种方式 4.下一步 5.下一步 6.下一步 7.下一步 8.下一步 9.完成 二:在集群上运行(local模式) 1.上传 2.学习spark-submit的使用方式 3.运行(local模式) 4.运行结果 三:集群上运行(standalone模式) 1.DeoloyMode 表示Driver执行的位置. client如果是参数,则表示driver执行在执行spark-submit命令的机器上.

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

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

本文转自:http://blog.javachen.com/2015/06/09/memory-in-spark-on-yarn.html?utm_source=tuicool 此文解决了Spark yarn-cluster模式运行时,内存不足的问题. Spark yarn-cluster模式运行时,注意yarn.app.mapreduce.am.resource.mb的设置.默认为1G Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有

Spark On YARN内存分配 本文主要了解Spark On YARN部署模式下的内存分配情况,因为没有深入研究Spark的源代码,所以只能根据日志去看相关的源代码,从而了解“为什么会这样,为什么会那样”. 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一

Scala进阶之路-Spark本地模式搭建 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.Spark简介 1>.Spark的产生背景 传统式的Hadoop缺点主要有以下两点: 第一.迭代式计算效率低(一个MapReduce依赖上一个MapReduce的结果); 第二.交互式数据挖掘效率低(运行一个HIVE语句效率是极低的,第一天输入的SQL可能等到第二天才能拿到结果) Spark优化了Hadoop的两个缺点,可以将多个job合并成一个job来执行,也可以将于磁盘的交互迁移

Spark On YARN内存分配(转载) 说明 按照Spark应用程序中的driver分布方式不同,Spark on YARN有两种模式: yarn-client模式.yarn-cluster模式. 当在YARN上运行Spark作业,每个Spark executor作为一个YARN容器运行.Spark可以使得多个Tasks在同一个容器里面运行. 下图是yarn-cluster模式的作业执行图,图片来源于网络: 关于Spark On YARN相关的配置参数,请参考Spark配置参数.本文主要讨论

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 Storage相关配置参数 spark.local.dir 这个看起来很简单,就是Spark用于写中间数据,如RDD Cache,Shu