spark集群配置细则总结
修改目录与目录组:
sudo chown -R hadoop:hadoop spark-1.6.1-bin-hadoop2.6
sudo chown -R hadoop:hadoop jdk1.8.0_101
sudo chown -R hadoop:hadoop scala2.11.6
1./etc目录下
vi hosts
192.168.xxx.xxx data6(master节点)
192.168.xxx.xxx data2(worker节点)
192.168.xxx.xxx data3(worker节点)
2.spark/conf/目录下
vi slaves
data6
data2
data3
vi spark-env
export JAVA_HOME=/app/jdk1.7
export SPARK_MASTER_IP=data6
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=30g
export SPARK_WORKER_CORES=6
export SPARK_LOG_DIR=/data/tmp
export SPARK_PID_DIR=/data/tmp
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Djava.io.tmpdir=/home/tmp"
export PYSPARK_PYTHON=/opt/anaconda3/bin/python3
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/opt/anaconda3/bin/ipython3
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook --ip 0.0.0.0 --port 9999"
export PATH=$PATH:/usr/local/bin
export SPARK_CLASSPATH=/app/spark-1.6.1/lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.4.0.jar:/app/spark-1.6.1/lib/spark-assembly-1.6.1-hadoop2.4.0.jar:/app/spark-1.6.1/lib/spark-1.6.1-yarn-shuffle.jar:/app/spark-1.6.1/lib/nlp-lang-1.5.jar:/app/spark-1.6.1/lib/mysql-connector-java-5.1.26-bin.jar:/app/spark-1.6.1/lib/datanucleus-rdbms-3.2.9.jar:/app/spark-1.6.1/lib/datanucleus-core-3.2.10.jar:/app/spark-1.6.1/lib/datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar:/app/spark-1.6.1/lib/ansj_seg-3.7.3-all-in-one.jar
vi hive-site.xml
<configuration>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thirft://data6:9083</value>
<description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description>
</property>
<property>
<name>hive.server2.thrift.min.worker.threads</name>
<value>5</value>
<description>maximum number of Thrift worker threads</description>
</property>
<property>
<name>hive.server2.thrift.port</name>
<value>500</value>
<description>Port number of HiveSercer2 Thrift interfaace.</description>
</property>
<property>
<name>hive.server2.thrift.min.worker.threads</name>
<value>11000</value>
<description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description>
</property>
<property>
<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
<value>data6</value>
<description>bind host on which to run the HiveSercer2 Thrift interface</description>
</property>
<property>
<name>mapred.reduce.tasks</name>
<value>40</value>
</property>
vi log4j.properties
#Setting to quiet third party logs that are too verbose
log4j.logger.org.spark-project.jetty=WARN
log4j.logger.org.spark-project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=INFO
log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkLoopInterpreter=INFO
log4j.logger.parquet=ERROR
#SPARK-9183:Setting to avoid annoying messages when looking up nonexitent UDFs in SparkSQL with Hive support
log4j.logger.org.apachce.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
log4j.logger.org.apachce.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
Spark集群搭建——SSH免密码验证登陆
机器准备
笔者有三台机器,左侧栏为ip,右侧为hostname,三台机器都有一个名为spark的用户。通过ping验证三台是可以通信的。
192.168.248.150 spark-master 192.168.248.153 ubuntu-worker 192.168.248.155 spark-worker1
根据机器信息加入到三台机器的/etc/hosts中。
配置
我们需要设置spark-master 能够免密码验证登陆ubuntu-worker、spark-worker1两台机器。
安装ssh
sudo apt-get install openssh-server
生成秘钥
执行命令ssh-keygen -t rsa,然后一直按回车键即可。
复制spark-master结点的id_rsa.pub文件到另外两个结点:
scp id_rsa.pub spark@ubuntu-worker:~/.ssh/
到另外两个结点,将公钥加到用于认证的公钥文件中:
cat id_rsa.pub >> authorized_keys
修改两个worker的authorized_keys权限为600或者644、将.ssh文件权限改为700
chmod 700 .ssh
chmod 600 authorized_keys
验证:
登陆spark-master,在终端输入ssh ubuntu-worker,登陆成功则说明配置成功。
HDFS下载不成功问题
用windows上的IE来访问namenode节点的监控web页下载不了,需要修改了windows机器的C:\WINDOWS\system32\drivers\etc\hosts文件,把hadoop集群中的几台机的主机名和IP地址加进去(一般在目录下/etc/hosts),让IE能解析就OK了。
Namenode没有启动问题,进行格式化
hadoop namenode -format
再启动HDFS
spark集群配置细则总结的更多相关文章
- spark集群配置以及java操作spark小demo
spark 安装 配置 使用java来操作spark spark 安装 tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz rm spark-2.4.0-bin-hadoo ...
- HA分布式集群配置三 spark集群配置
(一)HA下配置spark 1,spark版本型号:spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 2,解压,修改配置环境变量 tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2. ...
- 大数据技术之_19_Spark学习_01_Spark 基础解析 + Spark 概述 + Spark 集群安装 + 执行 Spark 程序
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 ...
- Spark集群搭建(local、standalone、yarn)
Spark集群搭建 local本地模式 下载安装包解压即可使用,测试(2.2版本)./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkP ...
- 实时计算框架:Spark集群搭建与入门案例
一.Spark概述 1.Spark简介 Spark是专为大规模数据处理而设计的,基于内存快速通用,可扩展的集群计算引擎,实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流,运算速度相比于Ma ...
- Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境
目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境. 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运 ...
- spark集群安装配置
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Hadoo ...
- 安装配置Spark集群
首先准备3台电脑或虚拟机,分别是Master,Worker1,Worker2,安装操作系统(本文中使用CentOS7). 1.配置集群,以下步骤在Master机器上执行 1.1.关闭防火墙:syste ...
- Spark集群高可用HA配置
本文中的Spark集群包含三个节点,分别是Master,Worker1,Worker2. 1.在Master机器上安装Zookeeper,本文安装在/usr/etc目录下 2.在Master机器配置Z ...
随机推荐
- jquery ajax 与 update panel
回调函数
- C#的常量和变量以及其作用域和命名规范
1.常量:在编译时其值能够确定,并且程序运行过程中值不发生变化的量. 通俗来说,就是定义一个不能改变值的量.既然不能变动值,那就必须在定义的时候初始化. 语法: const 类型名 常量名=常量表达式 ...
- Java web错误汇总
环境: 电脑:win 10 IDE: Eclipse Java EE IDE for Web Developers. Version: Luna Service Release 2 (4.4.2) B ...
- Jdk升级到11引起的问题:程序包javax.xml.bind.annotation不存在
Jdk12 都发布了, 我也下载一个玩一玩吧.刚准备要下载,发现之前已经下载了一个11, 那就11 吧,也不用太新了. 安装了jdk11,习惯性的设置了一下环境变量: JAVA_HOME=D:\too ...
- angular中使用canvas画布做验证码
//填充画布,五位随机数 drawNumber(): void { this.clearCanvas(); let ctx: CanvasRenderingContext2D = this.myGra ...
- 练习二十二:python兵乓求比赛顺序练习,关于连个兵乓球队进行比赛
已知有两支兵乓球队进行比赛,每队各出3人: 甲队有a,b,c三人,乙队有x,y,z三人,已抽签决定比赛名单 问题:有人向队员打听比赛名单.a说他不和X比,c说他不和x,z比,程序找出比赛对手 方法一: ...
- Carryon的字符串
I J I: Carryon的字符串 时间限制: 1 s 内存限制: 128 MB 提交 我的状态 题目描述 Carryon最近喜欢上了一些奇奇怪怪的字符,字符都是英文小写字母,但 ...
- Lecture--9 Sorting
1/排序算法:冒泡排序bubble sort,插入排序 insertion sort,选择排序 selection sort,快速排序 quick sort,归并排序 merge sort;堆排序 h ...
- jdbc 操作步骤详解
package com.itheima.test; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql ...
- MapReduce的输入格式
1. InputFormat接口 InputFormat接口包含了两个抽象方法:getSplits()和creatRecordReader().InputFormat决定了Hadoop如何对文件进行分 ...