2017年3月1日, 星期三 Spark集群搭建_Standalone Driver:    node1    Worker:  node2    Worker:  node3 1.下载安装 下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html Standalone模式的spark集群虽然不依赖于yarn,但是数据文件存在hdfs,所以需要hdfs集群启动成功 这里下载包也要根据hadoop集群版本启动 比如hadoop2.5.2需要下载spark-1.4.0-

04.Spark Standalone集群搭建 4.1 集群概述 独立模式是Spark集群模式之一,需要在多台节点上安装spark软件包,并分别启动master节点和worker节点.master节点是管理节点,负责和各worker节点通信,完成worker的注册与注销.worker节点是任务执行节点,通过worker节点孵化出执行器子进程来执行任务. 4.2 集群规划 这里使用4台主机部署Spark集群,主机名称分别是s101.s102.s103和s104. s101 #Master节点 s1

注:图片如果损坏,点击文章链接:https://www.toutiao.com/i6815920501530034696/ 承接上一篇文档<Spark词频前十的统计练习> Spark on standalone 类似于yarn的一个集群资源管理框架,spark自带的 yarn ResourceManager(进程) 管理和调度集群资源,主要包括:申请.调度.监控 NodeManager(进程) 管理当前节点的资源,以及启动container资源:CPU和内存(CPU决定快慢,内存决定生死) 注

关于这个spark的环境搭建了好久,踩了一堆坑,今天 环境: WIN7笔记本  spark 集群(4个虚拟机搭建的) Intelij IDEA15 scala-2.10.4 java-1.7.0 版本问题: 个人选择的是hadoop2.6.0 spark1.5.0 scala2.10.4  jdk1.7.0 关于搭建集群环境,见个人的上一篇博客:(一) Spark Standalone集群环境搭建,接下来就是用Intelij IDEA来远程连接spark集群,这样就可以方便的在本机上进行调试.

注意,这种安装方式是集群方式:然后有常用两种运行模式: standalone , on yarn 区别就是在编写 standalone 与 onyarn 的程序时的配置不一样,具体请参照spar2中的例子. 提交方式: standalone spark-submit --class testkmeans.KMeans_jie spark2-1.0-SNAPSHOT.jar onyarn : spark-submit --class SaprkOnYarn spark2-1.0-SNAPSHOT.

本文记录了一次搭建spark-standalone模式集群的过程,我准备了3个虚拟机服务器,三个centos系统的虚拟机. 环境准备: -每台上安装java1.8 -以及scala2.11.x (x代表后面的版本随意) -以及spark2.2.0 注意:scala和spark的版本要匹配,可以查看spark安装目录下的scala包的版本号来找相应的scala包.java要安装1.8的不然会报错.任务提交时driver会和集群节点传输文件所以集群中各个节点要保存driver的ssh公钥. 以上软件

文是超简单的spark yarn配置教程: yarn是hadoop的一个子项目,目的是用于管理分布式计算资源,在yarn上面搭建spark集群需要配置好hadoop和spark.我在搭建集群的时候有3台虚拟机,都是centos系统的.下面就开始一步一步地进行集群搭建. 一.配置hosts文件 hosts文件是主机名到ip的映射,目的是为了方便地查找主机,而不用去记各个主机的IP地址,比如配置master 10.218.20.210 就是为10.218.20.210地址取名为master,在以后的

集群规划 Master JobManager Standby JobManager Task Manager Zookeeper flink01 √ √ flink02 √ √ flink03 √ √ √ flink04 √ √ √ 前置准备 克隆4台虚拟机 网络配置 vim /etc/netplan/01-network-manager-all.yaml 修改配置文件 集群网络配置如下: # flink01 network: version: 2 renderer: NetworkManage

本文主要讲解spark 环境的搭建 主机配置  4核8线程,主频3.4G,16G内存 虚拟环境: VMWare 虚拟环境系统:Ubuntu 14.10 虚拟机运行环境: jdk-1.7.0_79(64bit) hadoop-2.6.0.tar.gz scala-2.10.4.tar spark-1.5.0-bin -hadoop-2.6.0.tgz (一)样本虚拟机的搭建 1)虚拟机安装ubuntu,每个分配3G内存,完成后后输入如下命令来获得root权限: #sudo passwd 2)ubu

一.安装scala 我们安装的是scala-2.11.8  5台机器全部安装 下载需要的安装包,放到特定的目录下/opt/workspace/并进行解压 1.解压缩 [root@master1 ~]# cd /opt/workspace [root@master1 workspace]#tar -zxvf scala-.tar.gz 2.配置环境变量  /etc/profile文件中添加spark配置 [root@master1 ~]# vi /etc/profile # Scala Confi

一.配置/etc/profile: 文件尾部增加以下内容: export SPARK_HOME=/home/spark/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 export PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin export SPARK_EXAMPLES_JAR=$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar 二.配置spark环境变量 在spark的conf文件夹中复制 spark-env.sh.t

1． 上传spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz安装包到/home/dtouding目录下 2． 解压安装包到/bigdata/目录下,tar –zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz –C /bigdata/ 3． 修改配置文件: 1)      mv spark-env.sh.template spark-env.sh 2)      mv slaves.template slaves 3)      修改spark-env.sh文件 添加J

1.安装Linux 需要:3台CentOS7虚拟机 IP:192.168.245.130,192.168.245.131,192.168.245.132(类似,尽量保持连续,方便记忆) 注意: 3台虚拟机的网络设置为NAT模式,这样安装好后的3台虚拟机的IP是挨着的,不然还要修改IP,以达到便于配置集群的目的! NAT模式可以在断网的情况下连接上虚拟机而桥架模式不行! 2.安装JDK 参考我的博客:https://www.cnblogs.com/yszd/p/10140327.html 3.运行

环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk1.8 scala-2.10.4(依赖jdk1.8) spark-1.6 一.搭建集群组建方案:master:PCS101,slave:PCS102.PCS103 搭建方式一:Standalone 步骤一:解压文件 改名 [root@PCS101 src]# -bin-hadoop2..tgz -C /usr/local [root@PCS101 local]#

如何搭建配置centos虚拟机请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(一)VMW安装四台CentOS,并实现本机与它们能交互,虚拟机内部实现可以上网.> 如何安装hadoop2.9.0请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(二)安装hadoop2.9.0> 如何配置hadoop2.9.0 HA 请参考<Kafka:ZK+Kafka+Spark Streaming集群环境搭建(十)安装hadoo

在前面的Spark发展历程和基本概念中介绍了Spark的一些基本概念,熟悉了这些基本概念对于集群的搭建是很有必要的.我们可以了解到每个参数配置的作用是什么.这里将详细介绍Spark集群搭建以及xml参数配置.Spark的集群搭建分为分布式与伪分布式,分布式主要是与hadoop Yarn集群配合使用,伪分布式主要是单独使用作为测试. Spark完全分布式搭建 由于Hadoop和Spark集群占用的内存较高,这种完全分布式集群的搭建对于跑应用来说太吃力,如果有服务器可以尝试,这里采用虚拟机方式实验,

忽略元数据末尾 回到原数据开始处 Hadoop+spark集群搭建 说明: 本文档主要讲述hadoop+spark的集群搭建,linux环境是centos,本文档集群搭建使用两个节点作为集群环境:一个作为Master节点,另一个作为Slave节点,由于spark依赖scala,所以需要安装scala 搭建步骤: 一:安装jdk二:安装hadoop集群(http://www.powerxing.com/install-hadoop-cluster/也可参考这个大家hadopp集群)1:选定一台机器

下面给出的是spark集群搭建的环境: 操作系统:最小安装的CentOS 7(下载地址) Yarn对应的hadoop版本号:Hadoop的Cloudera公司发行版Hadoop2.6.0-CDH5.4.0(下载地址) Java版本号:JDK1.8(下载地址) Scala版本号:Scala2.10.4(下载地址) Spark版本号:spark-1.3.1-bin-hadoop2.6(下载地址) 集群组成:master  192.168.1.2 slave1   192.168.1.3 slave2

Spark中调度其实是分为两个层级的,即集群层级的资源分配和任务调度,以及任务层级的任务管理.其中集群层级调度是可配置的,Spark目前提供了Local,Standalone,YARN,Mesos.任务层级的任务管理就使用Driver-Executor架构来进行管理.在Standalone模式下,首先对涉及到的名词进行说明 名称 说明 Master Spark standalone集群主节点,保存集群元数据,负责资源分配和任务调度 Worker Spark standalone集群工作节点,是实

Spark集群搭建 local本地模式 下载安装包解压即可使用,测试(2.2版本)./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar 100 local[1]:1代表线程数100:spark类中需要的一个参数,越大计算的越准 集群搭建过程中,基本上是哪台机器上有datanode,就在哪台机器上装一个s