在Hadoop集群的基础上搭建Spark 一.环境准备 在搭建Spark环境之前必须搭建Hadoop平台,尽管以前的一些博客上说在单机的环境下使用本地FS不用搭建Hadoop集群,可是在新版spark的安装之中,我们必须确定SPARK_DIST_CLASSPATH这个环境变量的值,而这个值恰恰就是Hadoop目录中的classpath,因为这个原因,我在搭建的过程中吃了很多的苦,希望大家引以为戒.现在让我们准备一下安装spark的实验环境: Ubuntu Kylin16.04.4 安装java环

最近耳闻Spark风生水起,这两天利用休息时间研究了一下,果然还是给人不少惊喜.可惜,笔者不善JAVA,只有PYTHON和SCALA接口.花了不少时间从零开始认识PYTHON和SCALA,不少时间答了VIM的IDE,总算走入正途.下面将一些SPARK集群搭建心得简单写一下.期间也零星碰到不少问题. //spark 1,去mirror站点下138M大小的编译好的包,去下SCALA 2.9.X,HADOOP该启动的启动 2,配置各种$HOME和$PATH配置$SPARK_HOME/conf/spar

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

杨赟快跑 简书作者 2018-09-24 10:24 打开App 摘要:大数据门槛较高,仅仅环境的搭建可能就要耗费我们大量的精力,本文总结了作者是如何搭建大数据环境的(单机版和集群版),希望能帮助学弟学妹们更快地走上大数据学习之路. 0. 准备安装包 本文所需的系统镜像.大数据软件安装包.开发环境软件安装包等都可以在我的百度云盘中下载.链接:系统镜像和各种大数据软件密码:n2cn 1. Windows下安装Ubuntu双系统 Hadoop等大数据开源框架是不支持Windows系统的,所以需要先安

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

Spark集群搭建 视频教程 1.优酷 2.YouTube 安装scala环境 下载地址http://www.scala-lang.org/download/ 上传scala-2.10.5.tgz到master和slave机器的hadoop用户installer目录下 两台机器都要做 [hadoop@master installer]$ ls hadoop2  hadoop-2.6.0.tar.gz  scala-2.10.5.tgz 解压 [hadoop@master installer]$

Hadoop是啥?spark是啥? spark能完全取代Hadoop吗? Hadoop和Spark属于哪种计算计算模型(实时计算.离线计算)? 学习Hadoop和spark,哪门语言好? 哪里能找到比较全的学习资料? 1 Hadoop是啥?spark是啥? (1)先来了解下Hadoop历史渊源 Doug Cutting是Apache Lucene创始人, Apache Nutch项目开始于2002年,Apache Nutch是Apache Lucene项目的一部分.2005年Nutch所有主要算

欢迎转载,转载请注明出处,徽沪一郎. 楔子 Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具,提供了类似于SQL的HiveQL语言,使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析.由于这一特性而收到广泛的欢迎. Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块,这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现,因而在处理速度上不是非常令人满意.由于Spark出色的处理速度,有人已经成功将HiveQL的执行利用Spark来运行,这就是已经非常

Hive是基于Hadoop的开源数据仓库工具,提供了类似于SQL的HiveQL语言,使得上层的数据分析人员不用知道太多MapReduce的知识就能对存储于Hdfs中的海量数据进行分析.由于这一特性而收到广泛的欢迎. Hive的整体框架中有一个重要的模块是执行模块,这一部分是用Hadoop中MapReduce计算框架来实现,因而在处理速度上不是非常令人满意.由于Spark出色的处理速度,有人已经成功将HiveQL的执行利用Spark来运行,这就是已经非常闻名的Shark开源项目. 在Spark 1

Spark集群搭建 1 Spark编译 1.1 下载源代码 git clone git://github.com/apache/spark.git -b branch-1.6 1.2 修改pom文件 增加cdh5.0.2相关profile,如下: <profile> <id>cdh5.0.2</id> <properties> <hadoop.version>2.3.0-cdh5.0.2</hadoop.version> <hb

参照<Spark实战高手之路>学习的,书籍电子版在51CTO网站 资料链接 Hadoop下载[链接](http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-1.2.1/) JDK下载[链接](http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html) 1.安装好vmvare和Ubuntu虚拟机后,不能使用vim,出现Package has no installation c

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-

2017年3月1日, 星期三 Spark集群搭建_YARN 前提:参考Spark集群搭建_Standalone   1.修改spark中conf中的spark-env.sh   2.Spark on YARN--不需要启动Spark集群,因为已经在spark的配置文件中配置了hadoop的目录 附录: 不同运行模式的命令不同 1.standalone client模式 ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi--ma

摘要:Spark作为新一代大数据计算引擎,因为内存计算的特性,具有比hadoop更快的计算速度.这里总结下对Spark的认识.虚拟机Spark安装.Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序.运行第一个Spark程序. 1.Spark是什么 Spark是一个快速且通用的集群计算平台 2.Spark的特点 1)Spark是快速的 Spark扩充了流行的Mapreduce计算模型 Spark是基于内存的计算 2)Spark是通用的 Spark的设计容纳了其它分布式系统拥有的功能 批处理,迭代式

最近需要将生产环境的spark1.3版本升级到spark1.6(尽管spark2.0已经发布一段时间了,稳定可靠起见,还是选择了spark1.6),同时需要基于spark开发一些中间件,因此需要搭建一套windows下的spark的开发环境,方便代码的编写和调试.中间遇到了比较多的问题,在此也做一个记录/总结. Spark编译 编译条件: 官方给出的spark预编译版本是不支持spark on hive的,同时也不能将spark作为hive的执行引擎.如果需要获得这些支持,则需要自己对spark

文中的所有操作都是在之前的文章scala的安装及使用文章基础上建立的,重复操作已经简写: 配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 一.虚拟机中操作(启动网卡)sh /install/initNetwork.shifup eth0 二.基础配置(主机名.IP配置.防火墙及selinux强制访问控制安全系统)vi /etc/sysconfig/network (配置磁盘中主机名字)vi /etc/hosts (配置映射,)hostname 主机名 (修改内存中

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]#

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

win10下Spark的环境搭建 2018-08-19  18:36:45 一.jdk 1.8.0 安装与配置 二.scala 2.11.8 安装与配置http://www.scala-lang.org/download/2.11.8.html 上面两步见<win10下安装scala> 三.spark 2.3.0 安装与配置 1.下载spark:官网地址:http://spark.apache.org/downloads.html 2.下载完成后解压到D盘根目录下即可.D:\spark-2.3

0. 说明 Spark 集群搭建 [集群规划] 服务器主机名 ip 节点配置 s101 192.168.23.101 Master s102 192.168.23.102 Worker s103 192.168.23.103 Worker s104 192.168.23.104 Worker 1. Spark 集群搭建 1.0 前提 完成 Spark 单节点的安装,参照  Spark 基本概念 & 安装  安装部分 基于 Hadoop 完全分布式集群 1.1 配置 JAVA_HOME 环境变量

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