win10下将spark的程序提交给远程集群中运行

一,开发环境: 操作系统:win19 64位 IDE:IntelliJ IDEA JDK:1.8 scala:scala-2.10.6 集群:linux上cdh集群,其中spark为1.5.2,hadoop:2.6.0(其实我也想用spark最新版和hadoop的最新版,但1.6以前有spark-assembly-1.x.x-hadoop2.x.x.jar) 二,实现步骤: 1,设置maven的pom.xml <project xmlns="http://maven.apache.org/…

hadoop 把mapreduce任务从本地提交到hadoop集群上运行

MapReduce任务有三种运行方式: 1.windows(linux)本地调试运行,需要本地hadoop环境支持 2.本地编译成jar包,手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行. 3.本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行,实际上这种方式就是第二种方式的变种. 本例说的就是第三种方式 1)核心的部分就是Confirguration的配置 2)本地需要编译成jar包 3)运行参数在本地配置,包括输入输出参数4)出现windows下的环境配置问题,参照h…

Spark程序提交到Yarn集群时所遇异常

Exception 1:当我们将任务提交给Spark Yarn集群时,大多会出现以下异常,如下: 14/08/09 11:45:32 WARN component.AbstractLifeCycle: FAILED SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040: java.net.BindException: Address already in use java.net.BindException: Address already in use at sun.nio.…

【原创】大叔经验分享（14）spark on yarn提交任务到集群后spark-submit进程一直等待

spark on yarn通过--deploy-mode cluster提交任务之后,应用已经在yarn上执行了,但是spark-submit提交进程还在,直到应用执行结束,提交进程才会退出,有时这会很不方便,并且不注意的话还会占用很多资源,比如提交spark streaming应用: 最近发现spark里有一个配置可以修改这种行为,提交任务的时候加长一个conf就可以 --conf spark.yarn.submit.waitAppCompletion=false org.apache.spa…

IntelliJ IDEA编写的spark程序在远程spark集群上运行

准备工作需要有三台主机,其中一台主机充当master,另外两台主机分别为slave01,slave02,并且要求三台主机处于同一个局域网下通过命令:ifconfig 可以查看主机的IP地址,如下图所示本集群的三台机器的IP地址如下 10.129.0.118 master 10.129.0.223 slave01 10.129.0.124 slave02 通过命令:ping IP地址可以查看与另一台主机的连通性如下所示注意:在shell命令下通过CTRL+C 可以结束命令的执行三台主…

spark在集群上运行

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,…

K8S集群入门：运行一个应用程序究竟需要多少集群？

如果你使用Kubernetes作为应用程序的操作平台,那么你应该会遇到一些有关使用集群的方式的基本问题: 你应该有多少集群? 它们应该多大? 它们应该包含什么? 本文将深入讨论这些问题,并分析你所拥有的一些选择的利弊. 问题所在作为一个软件创建者,你应该开发并运行了多个应用程序.而且,你应该在不同的环境中运行这些应用程序的多个实例--例如,你应该有开发.测试以及生产环境.那么,不同的环境和应用程序的组合,我们可以得到一个"矩阵": 在以上例子中,有3个应用程序和3个环境,两两组合为9…

如果Apache Spark集群中没有分布式系统，则会？

若当连接到Spark的master之后,若集群中没有分布式文件系统,Spark会在集群中每一台机器上加载数据,所以要确保Spark集群中每个节点上都有完整数据. 通常可以选择把数据放到HDFS.S3或者类似的分布式文件系统去避免这个问题.…

将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行

今天来分享下将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行的步骤. 第一个步骤之前,先上传文本文件,spark.txt,然用命令hadoop fs -put spark.txt /spark.txt,即可. 第一:看整个代码视图打开WordCountCluster.java源文件,修改此处代码: 第二步: 打好jar包,步骤是右击项目文件----RunAs--Run Configurations 照图填写,然后开始拷贝工程下的jar包,如图,注意是拷贝那个依赖jar包,不是第…

在local模式下的spark程序打包到集群上运行

一.前期准备前期的环境准备,在Linux系统下要有Hadoop系统,spark伪分布式或者分布式,具体的教程可以查阅我的这两篇博客: Hadoop2.0伪分布式平台环境搭建 Spark2.4.0伪分布式环境搭建然后在spark伪分布式的环境下必须出现如下八个节点才算spark环境搭建好. 然后再在本地windows系统下有一个简单的词频统计程序. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext im…

[Spark Core] 在 Spark 集群上运行程序

0. 说明将 IDEA 下的项目导出为 Jar 包,部署到 Spark 集群上运行. 1. 打包程序 1.0 前提搭建好 Spark 集群,完成代码的编写. 1.1 修改代码 [添加内容,判断参数的有效性] // 判断参数的有效性 if (args == null || args.length == 0) { throw new Exception("需要指定文件路径") ; } [注释掉 conf.setMaster("...")] // 不用写,在提交代码的…

【原】简述使用spark集群模式运行程序

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…

Eclipse提交代码到Spark集群上运行

Spark集群master节点: 192.168.168.200 Eclipse运行windows主机: 192.168.168.100 场景: 为了测试在Eclipse上开发的代码在Spark集群上运行的情况,比如:内存.cores.stdout以及相应的变量传递是否正常! 生产环境是把在Eclipse上开发的代码打包放到Spark集群上,然后使用spark-submit提交运行.当然我们也可以启动远程调试, 但是这样就会造成每次测试代码,我们都需要把jar包复制到Spark集群机器…

06、部署Spark程序到集群上运行

06.部署Spark程序到集群上运行 6.1 修改程序代码修改文件加载路径在spark集群上执行程序时,如果加载文件需要确保路径是所有节点能否访问到的路径,因此通常是hdfs路径地址.所以需要修改代码中文件加载路径为hdfs路径: ... //指定hdfs路径 sc.textFile("hdfs://mycluster/user/centos/1.txt") ... 修改master地址 SparkConf中需要指定master地址,如果是集群上运行,也可以不指定,运行时可以通…

[Hadoop] - Win7下提交job到集群上去

一般我们采用win开发+linux hadoop集群的方式进行开发,使用插件:hadoop-***-eclipse-plugin. 运行程序的时候,我们一般采用run as application或者选择run as hadoop.按照这个字面理解,我们可以认为第一种是运行在本地,第二种是运行在hadoop集群上.但是实际情况是一般如果不进行配置的话,全部是在本地进行运行的.如果需要将job提交到集群上,那么需要进行必要的设置和添加部分代码. 1.copy mapred-site.xml &&am…

Ubuntu16.04下写的Qt程序，调试时没问题，运行时偶现崩溃（需要在运行时生成core dump文件，QMAKE_CC += -g）

记录一下 Ubuntu16.04下写的Qt程序,调试时没问题,运行时偶现崩溃需要在运行时生成core dump文件首先在pro结尾里加入 QMAKE_CC += -g QMAKE_CXX += -g QMAKE_LINK += -g 在终端输入 ulimit -c 显示为 0 然后输入 ulimit -c unlimited 继续在终端运行编写的程序出错后,会在当前目录生成 core 文件然后在终端执行 “gdb 你的程序名 core” 然后输入 bt 对该错误进行跟踪调试 (gdb)…

本地idea开发mapreduce程序提交到远程hadoop集群执行

https://www.codetd.com/article/664330 https://blog.csdn.net/dream_an/article/details/84342770 通过idea开发mapreduce程序并直接run,提交到远程hadoop集群执行mapreduce. 简要流程:本地开发mapreduce程序–>设置yarn 模式 --> 直接本地run–>远程集群执行mapreduce程序: 完整的流程:本地开发mapreduce程序——> 设置yarn模式…

Spark学习之在集群上运行Spark

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…

在集群上运行Spark

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…

Spark学习之在集群上运行Spark（6）

Spark学习之在集群上运行Spark(6) 1. Spark的一个优点在于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. 2. Spark既能适用于专用集群,也可以适用于共享的云计算环境. 3. Spark在分布式环境中的架构: Created with Raphaël 2.1.0我的操作集群管理器Mesos.YARN.或独立集群管理器N个集群工作节点(执行器进程) Spark集群采用的是主/从结构,驱动器(Driver)节点和所有执行器(executor)节点一起被称为一个S…

在eclipse上提交任务到集群执行

win7下eclipse远程开发hadoop程序,分为两种: (1)运行[Run As] Java Application, 打包程序为jar,上传集群执行(这里不做解释) (2)运行[Run As] Run on Hadoop 重点来说说Run on Hadoop这种方式,搭建好eclipse远程开发环境,执行Run on Hadoop,程序成功了,心里窃喜,却发现是这个样子: 我明明设置job.setNumReduceTasks(6),最终本应该有6个reduce输出,怎么成了一个? 发现这…