配XXL-JOB分布式任务调度平台安装与部署

Spark版本:1.6.2 简介:本文档简短的介绍了spark如何在集群中运行,便于理解spark相关组件.可以通过阅读应用提交文档了解如何在集群中提交应用. 组件 spark应用程序通过主程序的SparkContext对象进行协调,在集群上通过一系列独立的处理流程运行.为了便于迁移,SparkContext可以支持多种类型的集群管理器(spark standalone.Yarn.Mesos).当与集群管理器创建连接后,spark在集群的节点上面申请executors,用于处理应用程序中的计算任

1.Overview Ambari是Apache推出的一个集中管理Hadoop的集群的一个平台,可以快速帮助搭建Hadoop及相关以来组件的平台,管理集群方便.这篇博客记录Ambari的相关问题和注意事项.方便为初学者省去搭配各个社区版的烦恼. 2.How to works 在Ambari的官方WIKI上介绍了如何去使用Ambari,［官方文档］.官方说法比较简要,下面我补充相关注意事项,并给大家罗列一个详细的步骤. 2.1 Env 首先,节点(物理机)需要实现准备好,这里笔者准备了5台节点,大

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

1.spark在集群上运行应用的详细过程 (1)用户通过spark-submit脚本提交应用 (2)spark-submit脚本启动驱动器程序,调用用户定义的main()方法 (3)驱动器程序与集群管理器通信,申请资源以启动执行器节点 (4)集群管理器为驱动器程序启动执行器节点 (5)驱动器进程执行用户应用中的操作.根据程序中所定义的对RDD的转化操作和行动操作,驱动器节点把工作以任务的形式发送到执行器进程 (6)任务在执行器程序中进行计算并保存结果 (7)如果驱动器程序的main()方法退出,

参考赵班长的unixhot以及马亮blog 笔者QQ:572891887 Linux架构交流群:471443208 1.1Mesos简介 Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架,它被称为分布式系统的内核.Mesos最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,后在Twitter得到广泛使用. Mesos-Master:主要负责管理各个framework和slave,并将slave上的资源分配给各个framework. Mesos-Slave:负责管理本节点上的各个mesos-task

1. 介绍 在过去几年中,神经网络已经有了很壮观的进展,现在他们几乎已经是图像识别和自动翻译领域中最强者[1].为了从海量数据中获得洞察力,需要部署分布式深度学习.现有的DL框架通常需要为深度学习设置单独的集群,迫使我们为机器学习流程创建多个程序(见Figure 1).拥有独立的集群需要我们在它们之间传递大型数据集,从而引起不必要的系统复杂性和端到端的学习延迟. TensorFlow是Google公司刚刚发布不久一款用于数值计算和神经网络的深度学习框架.TensorFlowOnSpark是yah

一.简介 Spark 的一大好处就是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.好在编写用于在集群上并行执行的 Spark 应用所使用的 API 跟本地单机模式下的完全一样.也就是说,你可以在小数据集上利用本地模式快速开发并验证你的应用,然后无需修改代码就可以在大规模集群上运行. 首先介绍分布式 Spark 应用的运行环境架构,然后讨论在集群上运行 Spark 应用时的一些配置项.Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Sp

第1章 Spark 概述1.1 什么是 Spark1.2 Spark 特点1.3 Spark 的用户和用途第2章 Spark 集群安装2.1 集群角色2.2 机器准备2.3 下载 Spark 安装包2.4 配置 Spark Standalone 模式2.5 配置 Spark History Server2.6 配置 Spark HA2.7 配置 Spark Yarn 模式第3章 执行 Spark 程序3.1 执行第一个 spark 程序3.2 Spark 应用提交3.3 Spark shell3

mesos原理与架构 首先,再次需要强调 Mesos 自身只是一个资源调度框架,并非一整套完整的应用管理平台,所以只有 Mesos 自己是不能干活的.但是基于 Mesos,可以比较容易地为各种应用管理框架或者中间件平台(作为 Mesos 的应用)提供分布式运行能力:同时多个框架也可以同时运行在一个 Mesos 集群中,提高整体的资源使用效率.Mesos 对自己定位范围的划分,使得它要完成的任务很明确,其它任务框架也可以很容易的与它进行整合. 基本单元Mesos 中有三个基本的组件:管理服务(ma

Spark运行的时候,采用的是主从结构,有一个节点负责中央协调, 调度各个分布式工作节点.这个中央协调节点被称为驱动器( Driver) 节点.与之对应的工作节点被称为执行器( executor) 节点. 所有的 Spark 程序都遵循同样的结构:程序从输入数据创建一系列 RDD, 再使用转化操作派生出新的 RDD,最后使用行动操作收集或存储结果 RDD 中的数据. 1.驱动器节点: Spark 驱动器是执行你的程序中的 main() 方法的进程.它执行用户编写的用来创建 SparkContex

分布式系统是难于理解.设计.构建 和管理的,他们将比单个机器成倍还要多的变量引入到设计中,使应用程序的根源问题更难发现.SLA(服务水平协议)是衡量停机和/或性能下降的标准,大多数现代应用程序有一个期望的弹性SLA水平,通常按"9"的数量增加(如,每月99.9或99.99%可用性).每个额外的9变得越来越难实现. 分布式系统通常是以静态分区,比如Akka/Play. Spark/Hadoop.Storm和 Redis各自分区分组划分.静态分区带来的缺点是增加复杂性,随着机器数量增加,软

Spark 可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN.Apache Mesos,还有Spark 自带的独立集群管理器)上运行,所以Spark 应用既能够适应专用集群,又能用于共享的云计算环境. 在分布式环境下,Spark 集群采用的是主/ 从结构.在一个Spark 集群中,有一个节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.这个中央协调节点被称为驱动器(Driver)节点,与之对应的工作节点被称为执行器(executor)节点.驱动器节点可以和大量的执行器节点进行通信,它们也都作为独立的J

一.部署模式 solo-server模式  (使用内置h2存储元数据): two-server模式 (1个webServer,1个execServer在同一服务器上,使用mysql存储元数据): multiple-executor模式   (1个webServer,多个execServer分布在不同服务上,使用mysql存储元数据): 本文选择第三种模式,即一台机器安装webServer服务,多台机器安装execServer.这种模式是使用最广泛的. 二.部署准备 (1)服务器三台 192.16

参考文档: Github project:https://github.com/heketi/heketi MANAGING VOLUMES USING HEKETI:https://access.redhat.com/documentation/en-us/red_hat_gluster_storage/3.3/html/administration_guide/ch05s02 StorageClass:https://kubernetes.io/docs/concepts/storage/s

1. 背景 Google的第一代/第二代集群(资源)管理系统被称为Borg,Borg设计细节因零零星星出现在各种文章中而知名,但一直未公开(比如发一篇paper).然而,我们可从腾讯公布的Torca(Torca是google华人老员工朱会灿加入搜搜后,仿照google borg开发的资源管理系统, 链接是:“Torca:Typhoon上的分布式集群调度系统”)设计文档中可猜测一二. 而在近期,Google公布了它的下一代集群管理系统Omega(下载地址)的设计细节.论文中谈到Google经历的三

Spark的一大好处就是可以通过增加机器数量并使用集群模式运行,来扩展计算能力.Spark可以在各种各样的集群管理器(Hadoop YARN , Apache Mesos , 还有Spark自带的独立集群管理器)上运行,所以Spark应用既能够适应专用集群,又能用于共享的云计算环境. Spark运行时架构 Spark在分布式环境中的架构如下图: 在分布式环境下,Spark集群采用的是主/从结构.在Spark集群,驱动器节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.执行器节点是工作节点,作为独立的Ja

spark集群架构官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html 集群架构 我们先看这张图 这张图把spark架构拆分成了两块内容: 1)spark应用程序:即左边的DriverProgram这块; 2)spark 集群:即右边的ClusterManager和另外两个Worker Node; 这样的结构,我们大概可以猜测一下spark是怎么工作的.首先我们会编写一个spark程序,然后启动spark集群,这个spark

一.docker安装 这里我们安装docker-ce 的18.03版本 yum    -y remove docker  删除原有版本 #安装依赖包 [root@Docker ~]# yum -y install yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 #添加docker的CE版本的yum源配置文件 [root@Docker ~]# curl   https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce

一.安装redis单机 1.安装编译环境 Redis是c语言开发的. 安装redis需要c语言的编译环境.如果没有gcc需要在线安装.yum install gcc-c++ 2.安装步骤: 第一步:redis的源码包上传到linux系统/home/redis-3.0.0.tar.gz. 第二步:解压缩redis.tar zvxf redis-3.0.0.tar.gz 第三步:编译.进入redis源码目录.make 第四步:安装.make install PREFIX=/usr/local/red

Spark可以运行在各种集群管理器上,并通过集群管理器访问集群中的其他机器.Spark主要有三种集群管理器,如果只是想让spark运行起来,可以采用spark自带的独立集群管理器,采用独立部署的模式:如果是想让Spark部署在其他集群上,各应用共享集群的话,可以采取两种集群管理器:Hadoop Yarn 或 Apache Mesos. 一.独立集群管理器 Spark独立集群管理器提供的在集群上运行应用的简单方法.要使用集群启动脚本,按照以下步骤执行即可:1.将编译好的Spark发送到集群的其他节