spark的runtime参考:Spark:Yarn-cluster和Yarn-client区别与联系浪尖分享资料 standalone Spark可以通过部署与Yarn的架构类似的框架来提供自己的集群模式.该集群模式的架构设计与HDFS和Yarn大相径庭,都是由一个主节点多个从节点组成.在Spark 的Standalone模式中:主:为master从:为worker 任务提交流程: spark-submit 提交任务给 Master Master 收到任务请求后通过 LaunchDriver

一.Yarn集群概述及搭建 1.Mapreduce程序运行在多台机器的集群上,而且在运行是要使用很多maptask和reducertask,这个过程中需要一个自动化任务调度平台来调度任务,分配资源,这个平台就是Yarn! 2.Yarn提交任务的流程: 当我们向Yarn集群提交任务后,Yarn通过Resourcemanager给任务分配资源,然后由NodeManager开辟运算空间来执行任务,在这个运算空间中开辟maptask和reducetask来运行任务. 3.Yarn集群的搭建 修改配置文件

0.前言 0.1  分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例)  提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中 注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff

一.前述 有了上次hadoop集群的搭建,搭建yarn就简单多了.废话不多说,直接来 二.规划 三.配置如下 yarn-site.xml配置 <property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>//定义yarn的机制    </property><property>   <

doop YARN学习之监控集群监控Nagios(4) 1. Nagios是一个流行的开源监控工具,可以用来监控Hadoop集群. 2. 监控基本的Hadoop服务 调试好脚本后命名为chek_resource_manager.sh,并把它放在Nagios的插件目录中. 加载Nagios插件向hadoop-cluster.cfg添加如下信息 define command{ command_name check_resource_manager command_line /usr/lib64/na

如果运行Spark集群时状态一直为Accepted且不停止不报错,比如像下面这样的情况: 15/06/14 11:33:33 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state: ACCEPTED) 15/06/14 11:33:34 INFO yarn.Client: Application report for application_1434263747091_0023 (state:

网上提交 scala spark 任务的攻略非常多,官方文档其实也非常详细仔细的介绍了 spark-submit 的用法.但是对于 python 的提交提及得非常少,能查阅到的资料非常少导致是有非常多的坑需要踩. 官方文档对于任务提交有这么一段介绍,但是初次使用者依然会非常疑惑: Bundling Your Application’s Dependencies If your code depends on other projects, you will need to package the

一,问题描述: (如题目)通过jedis连接redis单机成功,使用JedisCluster连接redis集群一直报Could not get a resource from the pool 但是使用redis客户端可以连接集群(我使用的redis desktop manager) 在java中通过jedis连接redis单机也成功,但使用JedisCluster连接redis集群一直报Could not get a resource from the pool, 我以命令行方式操作是没问题的

需要遵循以下步骤: 1.客户端和Zookeeper集群建立连接.在这之前客户端需要获得一些信息(可以从HBase配置文件中读取或是直接指定).客户端从Zookeeper集群中读取-ROOT-表的位置信息.这是客户端发起的第一次查询. 2.客户端连接-ROOT-表,并得到.META.表的位置信息.这是客户端发起的第二次查询. 3.客户端连接.META.表,并下载分区列表和它们的位置.这是客户端发起的第三次查询. 4.客户端使用从.META.表下载的信息直接连接分区服务器中的分区并操作数据.在这个过

说明: 下面的示例基本都是基于Linux去实现,目的是为了环境的统一,以便于把性能调整到最优.且基于Java.建议生产环境不要使用Windows/Mac OS这些. 在Java领域,基于客户端进行分片最常用的库应该是Jedis,下面基本是基于Jedis进行实例实践.当然,除了这个还可以基于自己的业务去实现. 现在官方已经出到了4.0版本,也同样支持了集群功能,那么现在市面上基本不用客户端去实现分片做集群,主要集中在服务端来达到高可用的Redis集群,所以,是否有必要客户端去实现集群,需要在自己的

一,问题描述: (如题目)通过jedis连接redis单机成功,使用JedisCluster连接redis集群一直报Could not get a resource from the pool 但是使用redis客户端可以连接集群(我使用的redis desktop manager) 在java中通过jedis连接redis单机也成功,但使用JedisCluster连接redis集群一直报Could not get a resource from the pool, 我以命令行方式操作是没问题的

Elastic Stack之ElasticSearch分布式集群二进制方式部署 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. 想必大家都知道ELK其实就是Elasticsearch+Logstash+Kibanna.其中的Logstash由于收集日志很占用资源,官方引入了一个新的组建叫做Beats.它以后可能会渠道Logstash,因为Beats是比Logstash更轻量级的日志收集工具.于此同时,该公司还引入了X-pack插件(需要单独安装),可以在安全审计,权限控制,机

Elastic Stack之ElasticSearch分布式集群yum方式搭建 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.搜索引擎及Lucene基本概念 1>.什么是搜索引擎 搜索引擎是由索引组件和搜索组件两部分组成. 索引组件是面向数据存储和索引构建,搜索组件是面向用户提供搜索功能以及将用户提供的搜索请求转换成可用的查询语句并通过索引完成查询过程(或搜索过程).对于搜索引擎来讲,有一个著名的索引类型叫做倒排索引.倒排索引的作用主要是通过关键词去查对应文档的.不像我

在完成了基于AMQP协议的RabbitMQ消息收发后,我们要继续实现基于MQTT协议的RabbitMQ消息收发. 由于C#的RabbitMQ.Client包中只实现了基于AMQP协议的消息收发功能的封装,所以要实现基于MQTT协议的收发,我们要下载新的包. 在NuGet的解决方案中,我们选择了简单实用的M2Mqtt. 关于M2Mqtt的资料,可以参考: https://m2mqtt.wordpress.com/     https://github.com/eclipse/paho.mqtt.m

各角色介绍 Producer:消息的发送者:举例:发信者 Consumer:消息接收者:举例:收信者 Broker:暂存和传输消息:举例:邮局 NameServer:管理Broker:举例:各个邮局的管理机构 Topic:区分消息的种类:一个发送者可以发送消息给一个或者多个Topic:一个消息的接收者可以 订阅一个或者多个Topic消息 Message Queue:相当于是Topic的分区:用于并行发送和接收消息 集群搭建方式 集群特点 NameServer是一个几乎无状态节点,可集群部署,节点

配置好hadoop的环境,具体根据http://blog.csdn.net/u010638969/article/details/51283216博客所写的进行配置. 运行start-dfs.sh启动hdfs集群,成功后运行jps应该有NameNode,DataNode,SecondaryNameNode等应用.通过master:8088可以查看集群情况. 最好通过hadoop/logs里面的日志看一下有没有报错,确认集群启动成功. 运行start-yarn.sh启动yarn集群,通过查看log

修改环境变量中的HADOOP_CONF_DIR,可以配置多份配置文件.根据不同路径下yarn集群配置访问不同集群. 所使用的用户需要在yarn每个节点都存在且有对应的访问权限.

写在前面: spark只是一种计算框架,如果要搭建集群要依托与一定的组织模式. 目前来说,Spark集群的组织形式有三种: 1.      Standalone:使用akka作为网络IO组件,master和worker之间采用actor模型进行组织.简单说就是spark自己实现了集群中的各个节点上的服务. 2.      Yarn:直接使用Yarn框架完成资源分配和分布式管理功能,spark只是简单地把任务提交给yarn框架. 3.      Mesos:不太清楚.(好像比较古老了) 因此,要搭

1.启动spark集群. 启动Hadoop集群 cd /usr/local/hadoop/ sbin/start-all.sh 启动Spark的Master节点和所有slaves节点 cd /usr/local/spark/ sbin/start-master.sh sbin/start-slaves.sh 2.standalone模式: 向独立集群管理器提交应用,需要把spark://master:7077作为主节点参数递给spark-submit.下面我们可以运行Spark安装好以后自带的样

经过一下午的尝试,终于把这个集群的搭建好了,搭完感觉也没有太大的必要,就当是学习了吧,为之后搭建真实环境做基础. 以下搭建的是一个Ha-Federation-hdfs+Yarn的集群部署. 首先讲一下我的配置: 四个节点上的启动的分别是: 1.qiang117:active namenode, 2.qiang118 standby namenode ,journalnode,datanode 3.qiang119 active namenode    ,journalnode,datanode

主要包括以下三部分,本文为第二部分: 一. Scala环境准备 查看 二. Hadoop集群(伪分布模式)安装 三. Spark集群(standalone模式)安装 查看 Hadoop集群(伪分布模式)安装 依赖项:jdk(hadoop与java版本兼容性参考链接).ssh: 执行ssh localhost若提示: localhost: ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused 则需要: a.检查是否安装了openssh