作者:foreyou出处:http://www.foreyou.net/2015/06/22/spark-cluster-mode-overview/声明:本文采用以下协议进行授权: 署名-非商用|CC BY-NC 3.0 CN ,转载请注明作者及出处. 本篇文章作为理解Spark框架的入门文章,对<Spark Cluster Mode Overview>的翻译. 集群模式概述 为了便于理解Spark框架的组件,这篇文章对Spark是如何运行在集群上做了概述.如果想要知道如何提交应用程序给Sp…

集群模式概述 该文档给出了 Spark 如何在集群上运行.使之更容易来理解所涉及到的组件的简短概述.通过阅读 应用提交指南 来学习关于在集群上启动应用. 组件 Spark 应用在集群上作为独立的进程组来运行,在您的 main 程序中通过 SparkContext 来协调(称之为 driver 程序). 具体的说,为了运行在集群上,SparkContext 可以连接至几种类型的 Cluster Manager(既可以用 Spark 自己的 Standlone Cluster Manager,或者…

Spark集群模式&Spark程序提交 1. 集群管理器 Spark当前支持三种集群管理方式 Standalone-Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群. Apache Mesos-通用的集群管理,可以在其上运行Hadoop MapReduce和一些服务应用. Hadoop YARN-Hadoop2中的资源管理器. Tip1: 在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用Standalone模式效率最高. Tip2: Spark可以在应用间(通过集…

0. 说明 Spark 集群模式 && Spark Job 部署模式 1. Spark 集群模式 [ Local ] 使用一个 JVM 模拟 Spark 集群 [ Standalone ] 启动 master + worker 进程 [ mesos ] -- [ Yarn ] -- 2. Spark Job 部署模式 [ Client ] Driver 程序运行在 Client 端. [ Cluster ] Driver 程序运行在某个 worker 上. spark-shell 只能以…

本文前提是已经正确安装好scala,sbt以及spark了   简述将程序挂载到集群上运行的步骤: 1.构建sbt标准的项目工程结构: 其中: ~/build.sbt文件用来配置项目的基本信息(项目名.组织名.项目版本.使用的scala版本或者再次配置些项目所需的依赖包): project/build.properties文件配置你要使用什么版本的sbt对项目操作: project/plugins.sbt文件是给项目添加所需的插件: project/Build.scala文件是对项目进行些复杂的…

1.配置集群主机免登陆,参考http://www.cnblogs.com/puroc/p/5996730.html2.修改/etc/hosts文件,增加所有主机名和IP的对应关系 3.修改spark-env.sh,生命master主机的地址(需要使用主机名,使用IP时发生了莫名奇妙的错误) export SPARK_MASTER_HOST=docker- 4.修改slaves文件,增加slave节点的主机名 docker- 5.将spark程序拷贝到所有的slave节点上 6.执行sbin/st…

Spark 集群相关 table td{ width: 15% } 来源于官方, 可以理解为是官方译文, 外加一点自己的理解. 版本是2.4.4 本篇文章涉及到: 集群概述 master, worker, driver, executor的理解 打包提交,发布 Spark application standalone模式 SparkCluster 启动 及相关配置 资源, executor分配 开放网络端口 高可用(Zookeeper) 名词解释 Term(术语) Meaning(含义) App…

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…

Spark Streaming揭秘 Day31 集群模式下SparkStreaming日志分析(续) 今天延续昨天的内容,主要对为什么一个处理会分解成多个Job执行进行解析. 让我们跟踪下Job调用过程. 从框架代码开始 我们从生成Job开始,generateJobs方法产生了Job,之后,提交了一个JobSet来进行处理. JobSet会根据输出情况来确定Job数量,有多少个输出就有多少个Job,在我们的演示代码中,只有一个outputDStream,所以job是一个.jobExecutor…

Spark Streaming揭秘 Day30 集群模式下SparkStreaming日志分析 今天通过集群运行模式观察.研究和透彻的刨析SparkStreaming的日志和web监控台. Day28已经分析过local模式下的日志,集群模式会比较类似,这次主要是对集群模式在的web监控台,进行统一的深度刨析. 我们从wordcount程序开始,代码如下,为了展示出SparkStreaming在集群中的运行,Batch Duration设置为5分钟. 系统作业 为了观察持续运行的情况,我们运行了…