!!!该系列使用三台虚拟机搭建一个完整的spark集群,集群环境如下: virtualBox5.2.Ubuntu14.04.securecrt7.3.6_x64英文版(连接虚拟机) jdk1.7.0.hadoop2.6.5.zookeeper3.4.5.Scala2.12.6.kafka_2.9.2-0.8.1.spark1.3.1-bin-hadoop2.6 第一篇:准备三台虚拟机环境,配置静态IP,ssh免密码登录 第二篇:搭建hadoop集群 第三篇:搭建zookeeper集群 第四篇:搭

!!!该系列使用三台虚拟机搭建一个完整的spark集群,集群环境如下: virtualBox5.2.Ubuntu14.04.securecrt7.3.6_x64英文版(连接虚拟机) jdk1.7.0.hadoop2.6.5.zookeeper3.4.5.Scala2.12.6.kafka_2.9.2-0.8.1.park1.3.1-bin-hadoop2.6 第一篇:准备三台虚拟机环境,配置静态IP,ssh免密码登录 第二篇:搭建hadoop集群 第三篇:搭建zookeeper集群 第四篇:搭建

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环境准备: 在虚拟机下,大家三台Linux ubuntu 14.04 server x64 系统(下载地址:http://releases.ubuntu.com/14.04.2/ubuntu-14.04.2-server-amd64.iso): 192.168.1.200 master 192.168.1.201 node1 192.168.1.202 node2 在Master上安装Spark环境: 具体请参考我的文章:<Hadoop:搭建hadoop集群> Spark集群环境搭建: 搭建h

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改 我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能

前言 本篇演示如何使用 AWS EC2 云服务搭建集群.当然在只有一台计算机的情况下搭建完全分布式集群,还有另外几种方法:一种是本地搭建多台虚拟机,好处是免费易操控,坏处是虚拟机对宿主机配置要求较高,我就一台普通的笔记本,开两三个虚拟机实在承受不起: 另一种方案是使用 AWS EMR ,是亚马逊专门设计的集群平台,能快速启动集群,且具有较高的灵活性和扩展性,能方便地增加机器.然而其缺点是只能使用预设的软件,如下图: 如果要另外装软件,则需要使用 Bootstrap 脚本,详见 https://d

1.安装CUDA 1.1安装前工作 1.1.1选取实验器材 实验中的每台计算机均装有双系统.选择其中一台计算机作为master节点,配置有GeForce GTX 650显卡,拥有384个CUDA核心.另外两台计算机作为worker节点,一个配置有GeForce GTX 650显卡,另外一个配置有GeForce GTX 750 Ti显卡,拥有640个CUDA核心. 在每台计算机均创建hadoop用户并赋予root权限,本文所有的操作都将在hadoop用户下进行. 1.1.2安装前准备 用以下命令来

环境:CentOS 6.4, Hadoop 1.1.2, JDK 1.7, Spark 0.7.2, Scala 2.9.3 1. 安装 JDK 1.7 yum search openjdk-devel sudo yum install java-1.7.0-openjdk-devel.x86_64 /usr/sbin/alternatives --config java /usr/sbin/alternatives --config javac sudo vim /etc/profile #

使用docker安装部署Spark集群来训练CNN(含Python实例) http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/49683221 实验室有4台神服务器,每台有8个tesla-GPU,然而平时做实验都只使用了其中的一个GPU,实在暴遣天物! 于是想用Spark来把这些GPU都利用起来.听闻Docker是部署环境的神器,于是决定使用docker安装部署Spark集群来训练CNN.配置环境虽然简单,纯苦力活,但配过的人都知道,里面有太多坑了. 本文是博

spark集群安装配置 一. Spark简介 Spark是一个通用的并行计算框架,由UCBerkeley的AMP实验室开发.Spark基于map reduce 算法模式实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop 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,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu1

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

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

最近在做一个人群标签的项目,也就是根据客户的一些交易行为自动给客户打标签,而这些标签更有利于我们做商品推荐,目前打上标签的数据已达5亿+, 用户量大概1亿+,项目需求就是根据各种组合条件寻找标签和人群信息. 举个例子: 集合A: ( 购买过“牙膏“的人交易金额在10-500元并且交易次数在5次的客户并且平均订单价在20 -200元)  . 集合B: (购买过“牙刷”的人交易金额在5-50 并且交易次数在3次的客户并且平均订单价在10-30元). 求:<1>  获取集合A  交 集合B 客户数

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]#

本文主要讲解如何在Linux环境下安装Spark集群,安装之前我们需要Linux已经安装了JDK和Scala,因为Spark集群依赖这些.下面就如何安装Spark进行讲解说明. 一.安装环境 操作系统:Red Hat Enterprise Linux 6 64 位(版本号6.6) JDK版本:1.8 Scala版本:2.12.2 Spark版本:2.2.0 172.18.3.135 主节点 172.18.3.136 从节点 172.18.3.137 从节点 之后的操作如果是用普通用户操作的话也必

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8.   如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j

本文档环境基于ubuntu16.04版本,(转发请注明出处:http://www.cnblogs.com/zhangyongli2011/ 如发现有错,请留言,谢谢) 一.准备 1.1 软件版本 Ubuntu 16.04.6 (ubuntu-16.04.6-server-amd64.iso) JDK 1.8 (jdk-8u201-linux-x64.tar.gz) Hadoop 2.7.7 (hadoop-2.7.7.tar.gz) Spark 2.1.0 (spark-2.1.0-bin-ha

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