1.npm和yarn镜像源地址 npmMirror ~~~~~ https://skimdb.npmjs.com/registry/ edunpm ~~~~~~ http://registry.enpmjs.org/ taobao ~~~~~~ https://registry.npm.taobao.org/ cnpm ~~~~~~ http://r.cnpmjs.org/ npm ~~~~~~ https://registry.npmjs.org/ yarn ~~~~~~ https://re

安装spark ha集群 1.默认安装好hadoop+zookeeper 2.安装scala 1.解压安装包 tar zxvf scala-2.11.7.tgz 2.配置环境变量 vim /etc/profile #scala export SCALA_HOME=/opt/scala-2.11.7 #CLASSPATH export CLASSPATH=$CLASSPATH:$SCALA_HOME/lib #PATH export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 保存退出

vue-cli3使用yarn run build打包项目部署到服务器上面,运行空白 解决办法非常方便,直接创建vue.config.js 在vue.config.js中添加即可 再打包项目即成功

编译打包 Spark支持Maven与SBT两种编译工具,这里使用了Maven进行编译打包: 在执行make-distribution脚本时它会检查本地是否已经存在Maven还有当前Spark所依赖的Scala版本,如果不存在它会自动帮你下载到build目录中并解压使用:Maven源最好配置成OSChina的中央库,这下载依赖包比较快: 耐心等待,我编译过多次所以没有下载依赖包,大概半个小时左右编译完成:注意:如果使用的是Java 1.8需要给JVM配置堆与非堆内存,如:export MAVEN_

Spark基本工作流程及YARN cluster模式原理 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ Spark基本工作流程 相关术语解释 Spark应用程序相关的几个术语: Worker:集群中任何可以运行Application代码的节点,类似于YARN中的NodeManager节点.在Spark on Yarn模式中指的就是NodeManager节点: Executor:Application运行在Worker 节点上的一个进程,该进程负责运行Task,并且

背景: 接到任务,需要在一个一天数据量在460亿条记录的hive表中,筛选出某些host为特定的值时才解析该条记录的http_content中的经纬度: 解析规则譬如: 需要解析host: api.map.baidu.com 需要解析的规则:"result":{"location":{"lng":120.25088311933617,"lat":30.310684375444877}, "confidence&quo

Hadoop YARN版本:2.2.0 关于hadoop yarn的环境搭建可以参考这篇博文:Hadoop 2.0安装以及不停集群加datanode hadoop hdfs yarn伪分布式运行,有如下进程 ResourceManager NodeManager NameNode SecondaryNameNode 写一个mapreduce示例,在yarn上跑,wordcount数单词示例 代码在github上:https://github.com/huahuiyang/yarn-demo 步骤

对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce 架构 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路: 首先用户程序 (JobClient) 提交了一个 job,job 的信息会发送

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/08/466.htm 本文将介绍以yarn-cluster模式运行SparkSQL应用程序,访问和操作Hive中的表,这个和在Yarn上运行普通的Spark应用程序有所不同,重点是需要将Hive的依赖包以及配置文件传递到Driver和Executor上,因为在yarn-cluster模式下,Driver和Executor都是由Yarn和分配的. 下面的代码完成了以下功能: 1. 在Hive的数据库liuxiaowen中,创

在Hadoop2.0中, YARN负责管理MapReduce中的资源(内存, CPU等)并且将其打包成Container. 这样可以精简MapReduce, 使之专注于其擅长的数据处理任务, 将无需考虑资源调度. 如下图所示 YARN会管理集群中所有机器的可用计算资源. 基于这些资源YARN会调度应用(比如MapReduce)发来的资源请求, 然后YARN会通过分配Container来给每个应用提供处理能力, Container是YARN中处理能力的基本单元, 是对内存, CPU等的封装. 目前

http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/ 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 从上图中可以清楚的看出原 MapReduce 程序的流程及设计思路

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

“ Hadoop 2.0引入YARN,大大提高了集群的资源利用率并降低了集群管理成本.其在异构集群中是怎样应用的?Hulu又有哪些成功实践可以分享? 为了能够对集群中的资源进行统一管理和调度,Hadoop 2.0引入了数据操作系统YARN.YARN的引入,大大提高了集群的资源利用率,并降低了集群管理成本.首先,YARN允许多个应用程序运行在一个集群中,并将资源按需分配给它们,这大大提高了资源利用率,其次,YARN允许各类短作业和长服务混合部署在一个集群中,并提供了容错.资源隔离及负载均衡等方面的

转自:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-yarn/,非常感谢分享! 对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop 是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于 Hadoop 框架的介绍在此不再累述,读者可参考 Hadoop 官方简介.使用和学习过老 Hadoop 框架(0.20.0 及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原 MapReduce 框架图: 图 1.Hadoop 原 MapReduce

需求 我们在考虑hadoop map-reduce框架的时候,最重要需包括: 1. reliability 可靠性,主要是jobtracker,resource manager可靠性 2. availability 可用性  3. scalability 可扩展性,能支撑10000到20000节点的cluster 4. backward compatibility 向后兼容性,支持之前写mapreduce application能不用修改而直接在新的框架上运行 5. evolution 可演化性

距离上一次博客大概好多好多时间了,感觉再不搞点东西出来,感觉就废了的感觉.这段时间回老家学习驾照,修养,然后7月底来上海求职(面了4家,拿了3家office),然后入职同程旅游,项目赶进度等等一系列的原因,导致没有太多时间去搞东西.感觉亏欠了好多,所以这次一次性补上.废话不多说了,我们直接进入主题. 介绍这次讲解的库的更新: ajax全局配置 请求参数的拓展(增加json)和重构优化 初始化参数类型检查 浏览器错误回收机制 增加ajax请求blob(二进制)类型 跨域问题的总结和支持 npm打包

spark-shell不支持yarn cluster,以yarn client方式启动 spark-shell --master=yarn --deploy-mode=client 启动日志,错误信息如下 其中"Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME",只是一个警告,官方的解释如下: 大概是说:如果 spark.

继 Browserify.Webpack 之后,又一款打包工具 Parcel 横空出世 Parcel.js 的官网有这样的自我介绍 “极速零配置Web应用打包工具” 简单接触了一下,单从效率上来说,确实要比 webpack 强上不少,可坑也挺多,未来升级之后应该会逐渐普及 官方文档:https://parceljs.org/getting_started.html 官方 GitHub:https://github.com/parcel-bundler/parcel 一.基本用法 Parcel 可

1.YARN是什么 YARN  (Yet Another Resource Negotiator,另一种资源协调者) 是hadoop上的一种资源调度器,它是一个通用资源管理系统,可以为上层应用提供统一的资源管理和调度.   2.yarn的结构   YARN的结构是一个典型的主从结构(MASTER/SLAVER) 其中的ResourceManager(简称为RM),是一个全局的资源调度器,负责整个系统的资源管理和分配. 然后NodeManager(简称为NM),则是每个节点上的资源和任务管理器,他

最近一段时间在用electron+vue做内部项目的一键构建发布系统的桌面应用,现就其中打包流程写个备注,以示记录. Windows环境打包:1.首先贴一下package.json. { "name": "******",//隐藏项目名 "version": "**.**.**",//隐藏版本号 "author": "*** <***>",//隐藏作者信息 "des