转自:https://blog.csdn.net/high2011/article/details/52132646 一.在命令行使用命令查看 (1)查看日志:yarn logs -applicationId application_1469094096026_26612 (2)查看状态:yarn applicaiton -status application_1469094096026_26612 红色字体代表appID:在UI界面中寻找该id 二.通过spark UI查询

快速开始 本文将介绍如何用scala.java.python编写一个spark单击模式的程序. 首先你只需要在一台机器上成功建造Spark:做法: 进入Spark的根目录,输入命令:$ sbt/sbt package(由于天朝伟大的防火墙,大陆地区是无法成功的,除非你可以顺利FQ),不想爬墙的可以下载预编译好的Spark ,spark-0.7.2-prebuilt-hadoop1.tgz.gz   Spark shell的交互式分析 一.基础 概念: Spark的交互式脚本是一种学习API的简单

1.分布式环境的Hadoop提交作业方式与本地安装的Hadoop作业提交方式相似,但有两点不同: 1)作业输入输出都存储在HDFS 2)本地Hadoop提交作业时将作业放在本地JVM执行,而分布式集群将作业提交给JobTracker,并且使用分布式集群中的节点执行该作业. 2.运行步骤 1)./hadoop fs -mkdir /data/  (这一步开始踩坑--)   (关于这个坑,jps 查看发现namenode没起来,查看/opt/hadoopxxxx/logs的namenode日志发现n

问题描述:当SSH远程连接到服务器上,然后运行一个服务 ./catalina.sh start,然后把终端开闭(切断SSH连接)之后,发现该服务中断,导致网页无法访问.   解决方法:使用nohup命令让程序在关闭窗口(切换SSH连接)的时候程序还能继续在后台运行.   Unix/Linux下一般比如想让某个程序在后台运行,很多都是使用& 在程序结尾来让程序自动运行.比如我们要运行mysql在后台: /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe --user=mysql &am

一.导读 最近开始学习大数据分析,说到大数据分析,就必须提到Hadoop与Spark.要研究大数据分析,就必须安装这两个软件,特此记录一下安装过程.Hadoop使用V2版本,Hadoop有单机.伪分布式.分布式三种部署方案,这里使用分布式部署方案.而Spark有三种部署方案:Standalone, Mesos, YARN,而本文采用在YARN上的分布式集群部署方案. 具体软件环境: Ubuntu LTS (GNU/Linux --generic x86_64) jdk: 1.7.0_95 sca

不多说,直接上干货! 福利 => 每天都推送 欢迎大家,关注微信扫码并加入我的4个微信公众号:   大数据躺过的坑      Java从入门到架构师      人工智能躺过的坑         Java全栈大联盟        每天都有大量的学习视频资料和精彩技术文章推送... 人生不易,唯有努力.        百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege 问题详情 每次提交spark任务到yarn的时候,总会出现uploading resource(打包sp

hadoop+spark伪分布式环境搭建 安装须知 单机模式(standalone): 该模式是Hadoop的默认模式.这种模式在一台单机上运行,没有分布式文件系统,而是直接读写本地操作系统的文件系统. 伪分布模式(Pseudo-Distributed Mode) 这种模式也是在一台单机上运行,但用不同的Java进程模仿分布式运行中的各类结点,其中所有的守护进程都运行在同一台机器上. 全分布模式(Fully Distributed Mode)Hadoop守护进程运行在一个集群上,一台主机也可以运

今天在测试spark-sql运行在yarn上的过程中,无意间从日志中发现了一个问题: spark-sql --master yarn // :: INFO Client: Requesting a new application from cluster with NodeManagers // :: INFO Client: Verifying our application has not requested MB per container) // :: INFO Client: Will

Spark学习之在集群上运行Spark(6) 1. Spark的一个优点在于可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展程序的计算能力. 2. Spark既能适用于专用集群,也可以适用于共享的云计算环境. 3. Spark在分布式环境中的架构: Created with Raphaël 2.1.0我的操作集群管理器Mesos.YARN.或独立集群管理器N个集群工作节点(执行器进程) Spark集群采用的是主/从结构,驱动器(Driver)节点和所有执行器(executor)节点一起被称为一个S

Spark完全分布式完整部署教程 继Mapreduce之后,作为新一代并且是主流的计算引擎,学好Spark是非常重要的,这一篇博客会专门介绍如何部署一个分布式的Spark计算框架,在之后的博客中,更会讲到Spark的基本模块的介绍以及底层原理,好了,废话不多说,直接开始吧! 1. 安装准备 部署Spark时,我们使用的版本如下所示: 2. 正式安装 1. 将spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz文件使用远程传输软件发送至/home/centos/downloads目录下 2.

JDK的安装 JDK使用root用户安装 上传安装包并解压 [root@hadoop1 soft]# tar -zxvf jdk-8u73-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/ 配置环境变量 [root@hadoop1 soft]# vi /etc/profile #JAVA export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_73 export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/

当我们将作业提交到hadoop 的集群上之后,我们会发现一个问题就是无法通过web查看job运行情况,比如启动了多少个map任务,启动多少个reduce任务啊,分配多少个conbiner等等.这些信息都是作业在运行是可以查看的.而我的想要的就是能够通过远程的web可以查看到作业job的运行情况,以及它的详细信息.下面介绍一下查看的方式: 1.当你提交作业时,我们首先通过命令行的方式提交作业后,我们可以打开Yarn的web界面,如下图所示: 在这个页面上可以看到作业的提交情况,若你提交作业之后会出

弹性分布式数据集 1 Why Apache Spark 2 关于Apache Spark 3 如何安装Apache Spark 4 Apache Spark的工作原理 5 spark弹性分布式数据集 6 RDD持久性 7 spark共享变量 8 Spark SQL 9 Spark Streaming 原文链接:http://blogxinxiucan.sh1.newtouch.com/2017/07/23/spark%E5%BC%B9%E6%80%A7%E5%88%86%E5%B8%83%E5%

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

centos7安装spark(伪分布式) spark是由scala语言开发的,首先需要安装scala. Scala安装 下载scala-2.11.8,(与spark版本要对应) 命令:wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.8/scala-2.11.8.tgz 解压到文件夹并配置环境变量 vim /etc/profile #scala export SCALA_HOME=/home/zck/software/scala export PAT

TensorFlow分布式在Amazon AWS上运行 Amazon AWS 提供采用 NVIDIA K8 GPU 的 P2.x 机器.为了能够使用,第一步还需要创建一个 Amazon AWS 账户,如果还没有,可以使用链接https://portal.aws.amazon.com/billing/signup?nc2=h_ct redirect_url=https%3A%2F%2Faws.amazon.com%2Fregistration-confirmation#/start (https:

在项目组中做ETL开发时,经常会被问到:“现在ETL跑到哪一个Package了?” 为了缩短ETL运行的时间,在ETL的设计上,经常会使用并发执行模式:Task 并发执行,Package并发执行.对于Package 并发执行模式,实现方式是:在SSIS Server上部署Package Job,每个Job Step执行一个Package Manager,该Package Manager以并发方式调用Execute Package Task,因此,在同一时间存在多个Child packages同时

可以使用ps命令.它能显示当前运行中进程的相关信息,包括进程的PID.Linux和UNIX都支持ps命令,显示所有运行中进程的相关信息. ps命令能提供一份当前进程的快照.如果想状态可以自动刷新,可以使用top命令. ps命令 输入下面的ps命令,显示所有运行中的进程: 1 # ps aux | less 其中, -A:显示所有进程 a:显示终端中包括其它用户的所有进程 x:显示无控制终端的进程 任务:查看系统中的每个进程. 1 2 # ps -A # ps -e 任务:查看非root运行的进程

如何在Linux中查看所有正在运行的进程 FROM:http://os.51cto.com/art/201101/244090.htm 进程是一个其中运行着一个或多个线程的地址空间和这些线程所需要的系统资源.在Linux系统中有很多命令.那么哪些命令可以查看所有运行中的进程呢?让我们听飞哥介绍一下. AD:51CTO 网+ 第十二期沙龙:大话数据之美_如何用数据驱动用户体验 你可以使用ps命令.它能显示当前运行中进程的相关信息,包括进程的PID.Linux和UNIX都支持ps命令,显示所有运行中

Hadoop是云计算的事实标准软件框架,是云计算理念.机制和商业化的具体实现,是整个云计算技术学习中公认的核心和最具有价值内容. 如何从企业级开发实战的角度开始,在实际企业级动手操作中深入浅出并循序渐进的掌握Hadoop是本课程的核心.   云计算学习者的心声: 如何从企业级开发的角度,不断动手实际操作,循序渐进中掌握Hadoop,直到能够直接进行企业级开始,是困惑很多对云计算感兴趣的朋友的核心问题,本课程正是为解决此问题而生,学习者只需要按照一步步的跟着视频动手操作,即可完全无痛掌握Hadoo

Spark Streaming揭秘 Day19 架构设计和运行机制 今天主要讨论一些SparkStreaming设计的关键点,也算做个小结. DStream设计 首先我们可以进行一个简单的理解:DStream就是加上时间维度的RDD.RDD的模板是DStream,DAG的模板是DStreamGraph,RDD的依赖关系就是DStream的依赖关系. 但是,从DStream的设计来看,我们会发现,DStream的操作和RDD并不是一一对应的,DStream并不直接支持join.orderBy等操作