07、Spark集群的进程管理

07.Spark集群的进程管理 7.1 概述 Spark standalone集群模式涉及master和worker两个守护进程.master进程是管理节点,worker进程是工作节点.spark提供了很多方便启动或停止进程的脚本,风格和hadoop相似. 7.2 启动脚本 #启动所有spark进程包括master和worker,该命令在maste节点执行 $>start-all.sh #启动Master进程,该命令需要在master节点执行 $>start-master.sh #启动所有wo…

Spark集群 Python Package管理

具体问题: 不同的数据分析人员/开发团队需要不同版本的Python版本执行PySpark. 同一Python版本下,需要安装多个Python库,甚至需要不同版本的库. 针对问题2的一个解决办法是将Python依赖库打包成*.egg文件,在运行pyspark或者spark-submit时使用–py-files加载egg文件.此解决方案的问题在于许多Python库都包含native code,编译时对平台依赖,并且对于一些复杂依赖的库(如Pandas) 1.github 下载pandas https…

spark集群的简单测试和基础命令的使用

写此篇文章之前,已经搭建好spark集群并测试成功: spark集群搭建文章链接:http://www.cnblogs.com/mmzs/p/8193707.html 一.启动环境由于每次都要启动,比较麻烦,所以博主写了个简单的启动脚本:第一个在root用户下,第二个在hadoop用户下执行: #!/bin/sh #提示“请输入当前时间,格式为:2017-3-2”,把用户的输入保存入变量date中 read -t 30 -p "请输入正确时间: 格式为:'09:30:56': " n…

Spark集群部署

Spark是通用的基于内存计算的大数据框架,可以和hadoop生态系统很好的兼容,以下来部署Spark集群集群环境:3节点 Master:bigdata1 Slaves:bigdata2,bigdata3 Master负责任务的分发,与集群状态的显示 Slaves运行具体的Worker任务,最后交由Executor执行任务代码集群搭建之前,必须满足如下条件: 1.集群主机名和hosts文件映射一一对应 2.集群ssh免密登录配置 3.集群每个节点防火墙关闭 4.JDK正确安装 5.Scala…

Spark系列—01 Spark集群的安装

一.概述关于Spark是什么.为什么学习Spark等等,在这就不说了,直接看这个:http://spark.apache.org, 我就直接说一下Spark的一些优势: 1.快与Hadoop的MapReduce相比,Spark基于内存的运算要快100倍以上,基于硬盘的运算也要快10倍以上.Spark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. 2.易用 Spark支持Java.Python和Scala的API,还支持超过80种高级算法,使用户可以快速构建不同的应用.而且Sp…

Spark集群模式概述

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…

zhihu spark集群,书籍,论文

spark集群中的节点可以只处理自身独立数据库里的数据,然后汇总吗? 修改我将spark搭建在两台机器上,其中一台既是master又是slave,另一台是slave,两台机器上均装有独立的mongodb数据库.我是否可以让它们只统计自身数据库的内容,然后将结果汇总到一台服务器上的数据库里?目前我的代码如下,但是最终只统计了master里的数据,另一个worker没有统计上. val config = new Configuration() //以下代码表示只统计本机数据库上的数据,猜测问题可能…

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Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu1…

CentOS7 安装spark集群

Spark版本 1.6.0 Scala版本 2.11.7 Zookeeper版本 3.4.7 配置虚拟机 3台虚拟机,sm,sd1,sd2 1. 关闭防火墙 systemctl stop firewalld systemctl stop firewalld 如果不关闭防火墙,需要为防火墙添加进站出站规则,否则无法访问spark的管理页面 2. 修改机器名 hostnamectl set-hostname sm 其他2台机器同上 3. 修改host vim /etc/hosts 4. 配置ssh免…

从0到1搭建spark集群---企业集群搭建

今天分享一篇从0到1搭建Spark集群的步骤,企业中大家亦可以参照次集群搭建自己的Spark集群. 一.下载Spark安装包可以从官网下载,本集群选择的版本是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 在官网中找到对应的链接即可http://spark.apache.org/downloads.html 或者用本人云盘下载地址附上链接如下链接:https://pan.baidu.com/s/1o7Vrkue 密码:sc2z 二.部署和规划Spark集群提前准备好四台虚拟主机,三台主…

Spark集群术语

Spark集群术语解析 1. Application Application是用户在Spark上构建(编写)的程序,包含driver program 和executors(分布在集群中多个节点上运行的Executor代码). 2. SparkContext Spark的上下文对象,是程序的起点,通往集群的入口(与cluster进行连接),通过其可以创建RDD(获取数据),在其中配置的参数拥有最高优先级.在Spark中由SparkContext负责和ClusterManager通行,进行资源的申请…

Spark集群模式&Spark程序提交

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…

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2.4 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…

向Spark集群提交任务

1.启动spark集群. 启动Hadoop集群 cd /usr/local/hadoop/ sbin/start-all.sh 启动Spark的Master节点和所有slaves节点 cd /usr/local/spark/ sbin/start-master.sh sbin/start-slaves.sh 2.standalone模式: 向独立集群管理器提交应用,需要把spark://master:7077作为主节点参数递给spark-submit.下面我们可以运行Spark安装好以后自带的样…

Spark集群之yarn提交作业优化案例

Spark集群之yarn提交作业优化案例作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.启动Hadoop集群 1>.自定义批量管理脚本 [yinzhengjie@s101 ~]$ more `which xzk.sh` #!/bin/bash #@author :yinzhengjie #blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie #EMAIL:y1053419035@qq.com #判断用户是否传参 ];then echo "无…

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Zookeeper 2.1.cp /usr/etc/zookeeper-3.4.10/conf/zoo_sample.cfg /usr/etc/zookeeper-3.4.10/conf/zoo.cfg 2.2.在安装目录下创建data,logs目录:mkdir data;mkdir logs; 2.…

Spark学习笔记5：Spark集群架构

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,来扩展计算能力.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. Spark运行时架构 Spark在分布式环境中的架构如下图: 在分布式环境下,Spark集群采用的是主/从结构.在Spark集群,驱动器节点负责中央协调,调度各个分布式工作节点.执行器节点是工作节点,作为独立的Ja…

H01-Linux系统中搭建Hadoop和Spark集群

前言 1.操作系统:Centos7 2.安装时使用的是root用户.也可以用其他非root用户,非root的话要注意操作时的权限问题. 3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8. 如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系.可以从Spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/j…

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集群基础概念与 spark架构原理

一.Spark集群基础概念将DAG划分为多个stage阶段,遵循以下原则: 1.将尽可能多的窄依赖关系的RDD划为同一个stage阶段. 2.当遇到shuffle操作,就意味着上一个stage阶段结束,下一个stage阶段开始关于RDD中的分区,在默认情况下(也就是未指明分区数的情况) 1.如果从HDFS中读取数据创建RDD,在默认情况下二.spark架构原理 1.Spark架构原理 Driver 进程编写的Spark程序就在Driver上, 由Dr…

Linux中安装配置spark集群

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Hadoop MapReduce所具有的优点:但不同于Hadoop MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,节省了磁盘IO耗时,性能比Hadoop更快. 所以,相对来说Hadoop更适合做批处理,而Spark更适合做需要反复迭代的机器学习.下面是我在ubuntu14.04中配置Spark…

Spark集群任务提交流程----2.1.0源码解析

Spark的应用程序是通过spark-submit提交到Spark集群上运行的,那么spark-submit到底提交了什么,集群是怎样调度运行的,下面一一详解. 0. spark-submit提交任务 0.1 启动脚本解析分析spark-submit脚本源码可知最终该命令执行./bin/spark-class的Java类脚本,./bin/spark-class脚本启动的类是org.apache.spark.launcher.Main,在spark-submit模式下该类会启动SparkSubm…

Spark集群-Standalone 模式

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…

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MapReduce得到了显著的提高. 2.运行结构 Driver 运行Spark的Applicaion中main()函数,会创建SparkContext,SparkContext负责和Cluster-Manager进行通信,并负责申请资源.任务分配和监控等. ClusterManager 负责申请和管理…

大数据学习day18----第三阶段spark01--------0.前言（分布式运算框架的核心思想，MR与Spark的比较，spark可以怎么运行，spark提交到spark集群的方式）1. spark(standalone模式)的安装 2. Spark各个角色的功能 3.SparkShell的使用，spark编程入门（wordcount案例）

0.前言 0.1 分布式运算框架的核心思想(此处以MR运行在yarn上为例) 提交job时,resourcemanager(图中写成了master)会根据数据的量以及工作的复杂度,解析工作量,从而产生任务(有多少个MapTask以及多少个ReduceTask),然后根据各个nodemanage节点资源情况进行任务划分.最后得到结果存入hdfs中或者是数据库中注意:由图可知,map任务和reduce任务在不同的节点上,那么reduce是如何获取经过map处理的数据呢?======>shuff…