转载自:http://blog.csdn.net/zrc199021/article/details/54020692 关于所在节点核数怎么看? ====================================================================== # 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 # 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "

本課主題 Spark Worker 原理 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 [引言部份:你希望读者看完这篇博客后有那些启发.学到什么样的知识点] 更新中...... Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为 Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Wo

二:Spark Worker启动Driver源码解析 case LaunchDriver(driverId, driverDesc) => { logInfo(s"Asked to launch driver $driverId") val driver = new DriverRunner(//代理模式启动Driver conf, driverId, workDir, sparkHome, driverDesc.copy(command = Worker.maybeUpdate

本课主题 Spark Worker 原理 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 Worker 启动 Executor 源码鉴赏 Worker 与 Master 的交互关系 Spark Worker 原理图 Worker 启动 Driver 源码鉴赏 因为 Worker 中有消息的循环体,可以用来接收消息,接上一章介绍当 Master 把一个 LaunchDriver 发送到 Worker 的时候,Worker 接收这个 LaunchDriver 然后创建一个新的 DriverRunner

Worker作为对于Spark集群的健壮运行起着举足轻重的作用,作为Master的奴隶,每15s向Master告诉自己还活着,一旦主人(Master>有了任务(Application),立马交给属于它的奴隶们(Workers),那么奴隶们就会数数自己有多少家当(比如内存.核数),量力而行地交给主人完成的任务,如果奴隶不量力而行在执行任务过程中不幸死了的话,作为主人的Master只会等待60s,如果奴隶在这生死攸关的紧要关头不理睬主人,那么主人只能认为它死了,那么就会把它抛弃了.下面,我们一起了解

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

Spark可以通过三种方式配置系统: 通过SparkConf对象, 或者Java系统属性配置Spark的应用参数 通过每个节点上的conf/spark-env.sh脚本为每台机器配置环境变量 通过log4j.properties配置日志属性 Spark属性 Spark属性可以为每个应用分别进行配置,这些属性可以直接通过SparkConf设定,也可以通过set方法设定相关属性. 下面展示了在本地机使用两个线程并发执行的配置代码: val conf = new SparkConf() .setMas

Spark版本:1.6.2 spark-submit提供了在所有集群平台提交应用的统一接口,你不需要因为平台的迁移改变配置.Spark支持三种集群:Standalone.Apache Mesos和Hadoop Yarn. 绑定应用程序依赖库 如果你的应用程序依赖其他项目,需要将其一起打包,打包时需要包括依赖的第三方库.sbt和maven都有装配插件,可以指定hadoop和spark版本,而不将其打入jar包中,因为hadoop和spark的库由集群环境提供.然后通过spark安装目录下的spar

要想明白spark application调度机制,需要回答一下几个问题: 1.谁来调度? 2.为谁调度? 3.调度什么? 3.何时调度? 4.调度算法 前四个问题可以用如下一句话里来回答:每当集群资源发生变化时,active master 进程 为 所有已注册的并且没有调度完毕的application调度Worker节点上的Executor进程. "active master" , spark集群可能有多个master,但是只有一个active master 参与调度,standby

#!/bin/bash size="120Y*10W"date1=`date +%F_%H-%M-%S`config="spark-submit \ --jars /data0/work_space/service/spark-2.0.0-bin-hadoop2.4/jars/hadoop-lzo-0.4.15.jar \ --master yarn \ --deploy-mode client \ --num-executors 100 \ --driver-memory

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Tachyon介绍 1.1 Tachyon简介 随着实时计算的需求日益增多,分布式内存计算也持续升温,怎样将海量数据近乎实时地处理,或者说怎样把离线批处理的速度再提升到一个新的高度是当前研究的重点.近年来,内存的吞吐量成指数倍增长,而磁盘的吞吐量增长缓慢,那么将原有计算框架中文件落地磁盘替换为文件落地内存,也是提高效率的优化点. 目前已经使用基于内存计算的分布式计算框架有:Spark.Impala

非常好的spark分析博客,我们team的,哈哈:http://jerryshao.me/ spark programming guide: https://github.com/mesos/spark/wiki/Spark-Programming-Guide ------------------------------------------------------------- scala安装: $ wget http://www.scala-lang.org/files/archive/s

1)slaves # A Spark Worker will be started on each of the machines listed below. dataNode 2)spark-env.sh export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop export YARN_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop 3)启动(命令在$SPARK/sbin) # start-all.sh 4)jp

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理

概述 什么是Spark ◆ Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更 好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法.其架构如下图所示: Spark与Hadoop的对比 ◆ Spark的中

一. 运维 1. Master挂掉,standby重启也失效 Master默认使用512M内存,当集群中运行的任务特别多时,就会挂掉,原因是master会读取每个task的event log日志去生成spark ui,内存不足自然会OOM,可以在master的运行日志中看到,通过HA启动的master自然也会因为这个原因失败. 解决 增加Master的内存占用,在Master节点spark-env.sh 中设置: export SPARK_DAEMON_MEMORY 10g # 根据你的实际情况

一.安装jdk 二.安装scala 三.安装Spark 1.解压 tar -zxvf spark-1.5.1-bin-hadoop2.6.tgz 2.cp spark-env.sh.template spark-env.sh vi spark-env.sh # Hadoop配置文件目录 export HADOOP_CONF_DIR=/data/hadoop-2.7.1/etc/hadoop # SCALA路径 export SCALA_HOME=/data/scala-2.10.6 export

mesos集群部署参见上篇. 运行在mesos上面和 spark standalone模式的区别是: 1)stand alone 需要自己启动spark master 需要自己启动spark slaver(即工作的worker) 2)运行在mesos 启动mesos master 启动mesos slaver 启动spark的 ./sbin/start-mesos-dispatcher.sh -m mesos://127.0.0.1:5050 配置spark的可执行程序的路径(也就是mesos里

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虽然spark master挂掉的几率很低,不过还是被我遇到了一次.以前在spark standalone的文章中也介绍过standalone的ha,现在详细说下部署流程,其实也比较简单. 一.机器 zookeeper集群 zk1:2181 zk2:2181 zk3:2181 spark master spark-m1 spark-m2 spark worker 若干 二.步骤 1.进入spark-m1 修改conf/spark-env.sh vi spark-env.sh export SPA