在前面的Spark发展历程和基本概念中介绍了Spark的一些基本概念,熟悉了这些基本概念对于集群的搭建是很有必要的.我们可以了解到每个参数配置的作用是什么.这里将详细介绍Spark集群搭建以及xml参数配置.Spark的集群搭建分为分布式与伪分布式,分布式主要是与hadoop Yarn集群配合使用,伪分布式主要是单独使用作为测试. Spark完全分布式搭建 由于Hadoop和Spark集群占用的内存较高,这种完全分布式集群的搭建对于跑应用来说太吃力,如果有服务器可以尝试,这里采用虚拟机方式实验,…

一.集群规划 这里搭建一个3节点的Spark集群,其中三台主机上均部署Worker服务.同时为了保证高可用,除了在hadoop001上部署主Master服务外,还在hadoop002和hadoop003上分别部署备用的Master服务,Master服务由Zookeeper集群进行协调管理,如果主Master不可用,则备用Master会成为新的主Master. 二.前置条件 搭建Spark集群前,需要保证JDK环境.Zookeeper集群和Hadoop集群已经搭建,相关步骤可以参阅: Linux环…

Spark高可用集群搭建 node1    node2    node3   1.node1修改spark-env.sh,注释掉hadoop(就不用开启Hadoop集群了),添加如下语句 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.…

这个系列大致想跟大家分享以下篇章: 1.mongo 3.4分片集群系列之一:浅谈分片集群 2.mongo 3.4分片集群系列之二:搭建分片集群--哈希分片 3.mongo 3.4分片集群系列之三:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 4.mongo 3.4分片集群系列之四:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 + 区域 5.mongo 3.4分片集群系列之五:详解平衡器 6.mongo 3.4分片集群系列之六:详解配置数据库 7.mongo 3.4分片集群系列之七:配置数据库管理 8.mongo 3…

这个系列大致想跟大家分享以下篇章: 1.mongo 3.4分片集群系列之一:浅谈分片集群 2.mongo 3.4分片集群系列之二:搭建分片集群--哈希分片 3.mongo 3.4分片集群系列之三:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 4.mongo 3.4分片集群系列之四:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 + 区域 5.mongo 3.4分片集群系列之五:详解平衡器 6.mongo 3.4分片集群系列之六:详解配置数据库 7.mongo 3.4分片集群系列之七:配置数据库管理 8.mongo 3…

最近学习Spark,因此想把相关内容记录下来,方便他人参考,也方便自己回忆吧 spark开发环境的介绍资料很多,大同小异,很多不能一次配置成功,我以自己的实际操作过程为准,详细记录下来. 1.基本运行环境 spark的运行需要java和scala的支持,因此首先需要配置java.scala运行环境,网上资料很多,也很简单 详细内容参见上一篇博客(http://blog.csdn.net/hit0803107/article/details/52794875) 我使用的是jdk1.8.0_91,s…

spark 简介 建议先阅读我的博客 大数据基础架构 spark 一个通用的计算引擎,专门为大规模数据处理而设计,与 mapreduce 类似,不同的是,mapreduce 把中间结果 写入 hdfs,而 spark 直接写入 内存,这使得它能够实现实时计算. spark 由 scala 语言开发,他能够和 scala 完美结合,同时实现了 java.python.R 等接口. 搭建模式 spark 有 3 种搭建模式 local 模式:即单机模式,这种安装加压即可,具体安装方法穿插在 Stan…

Kafka是目前业界使用最广泛的消息队列.数据流转常见这样的业务场景,客户端把采集到的日志推送给Kafka,业务方可以消费Kafka的数据落地HDFS,用于离线分析,也可以使用Spark或Flink消费Kafka中的数据,用于实时计算.Kafka在数据流转过程中发挥着纽带作用,可用于日志采集和数据处理系统间的解耦. 本文将介绍搭建Kafka集群的详细安装步骤,并根据日常业务遇到的问题,对Linux系统和Kafka节点的配置参数进行调优. 1. 环境说明 组件 版本 说明 Kafka 2.12-2…

第一步:安装spark 将官网下载好的spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz上传到/usr/spark目录下.这里需注意的是spark和hadoop有对应版本关系 [root@spark1 spark]# chmod u+x spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz [root@spark1 spark]# tar -zxvf spark-2.0.0-bin-hadoop2.6.tgz [root@spark1 spark]# mv spark-2.0.0-…

文中的所有操作都是在之前的文章spark集群的搭建基础上建立的,重复操作已经简写: 之前的配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 本篇文章还要添加master02和CloudDeskTop两个节点,并配置好运行环境: 一.流程: 1.在搭建高可用集群之前需要先配置高可用,首先在master01上: [hadoop@master01 ~]$ cd /software/spark-2.1.1/conf/ [hadoop@master01 conf]$ vi s…