1.启动 启动HDFS 启动spark的local模式./spark-shell 2.知识点 textFile: def textFile( path: String, minPartitions: Int = defaultMinPartitions): RDD[String] Filter: Return a new RDD containing only the elements that satisfy a predicate. def filter(f: T => Boolean):…

之前记录Yarn:Hadoop2.0之YARN组件,这次使用Docker搭建Spark On  Yarn 一.各运行模式 1.单机模式 该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上没有问题.其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core.如果不指定N,则默认是1个线程(该线程拥有1个core) 指令实例: 1)spark-shell --master local 2)spark-shell --master local…

前期博客 Spark on YARN模式的安装(spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz +hadoop-2.6.0.tar.gz)(master.slave1和slave2)(博主推荐)  Spark运行模式概述 Spark On YARN模式 这是一种很有前景的部署模式.但限于YARN自身的发展,目前仅支持粗粒度模式(Coarse-grained Mode).这是由于YARN上的Container资源是不可以动态伸缩的,一旦Container启动之后,可使用的资源不能再发生…

说白了 Spark on YARN模式的安装,它是非常的简单,只需要下载编译好Spark安装包,在一台带有Hadoop YARN客户端的的机器上运行即可.  Spark on YARN简介与运行wordcount(master.slave1和slave2)(博主推荐) Spark on YARN分为两种: YARN cluster(YARN standalone,0.9版本以前)和 YARN client.    如果需要返回数据到client就用YARN client模式. 如果数据存储到hd…

原文地址:http://blog.csdn.net/cklsoft/article/details/25568621 1.首先利用http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/spark-eclipse-ide/搭建好的Eclipse(Scala)开发平台编写scala文件.内容例如以下: import org.apache.spark.SparkContext import org.apache.spark.SparkContext._ object Hdf…

参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7115(出处: about云开发) 1.Yarn模式由谁来作为客户端提交作业给YARN? 2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么? 3.Standalone 模式dist目录的作用是什么? 4.recover…

转载自:http://lxw1234.com/archives/2015/07/416.htm 关键字:Spark On Yarn.Spark Yarn Cluster.Spark Yarn Client Spark On Yarn模式配置非常简单,只需要下载编译好的Spark安装包,在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压,简单配置之后即可使用. 要把Spark应用程序提交到Yarn运行,首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR,让Spark知道Yar…

1.参考文档: spark-1.3.0:http://spark.apache.org/docs/1.3.0/running-on-yarn.html spark-1.6.0:http://spark.apache.org/docs/1.6.0/running-on-yarn.html 备注:从spark-1.6.0开始,spark on yarn命令有略微改变,具体参考官方文档,这里以spark 1.3.0集群为主. 2.前期准备 编译spark,参看文档:http://www.cnblogs…

Spark On Yarn: 从0.6.0版本其,就可以在在Yarn上运行Spark 通过Yarn进行统一的资源管理和调度 进而可以实现不止Spark,多种处理框架并存工作的场景 部署Spark On Yarn的方式其实和Standalone是差不多的,区别就是需要在spark-env.sh中添加一些yarn的环境配置,在提交作业的时候会根据这些配置加载yarn的信息,然后将作业提交到yarn上进行管理 首先请确保已经部署了Yarn,相关操作请参考: hadoop2.2.0集群安装和配置 部署完…

问题:1. spark中yarn集群资源管理器,container资源容器与集群各节点node,spark应用(application),spark作业(job),阶段(stage),任务(task)之间的关系.2. 在yarn集群资源管理器下,提交一个spark应用之后,经过怎样的资源分配,最后为每个节点每个task分配具体内存资源,让其执行具体计算任务.需要详细分析其中的过程.1)资源管理器怎么合理分配分布式集群内存资源,各个节点又是如何具体为task分配内存.***2)当集群各节点内存资源…