目录 为什么要重新编译? 步骤 一.下载Spark的源码 二.准备linux环境,安装必须软件 三.解压spark源码,修改配置,准备编译 四.开始编译 为什么要重新编译? 由于我们所有的环境统一使用CDH的软件版本,并且对应的CDH版本是5.14.0这个版本,所以我们也直接下载使用对应的spark5.14.0版本即可.但是由于spark对应的5.14.0的CDH版本的软件spark的版本还停留在spark1.x,并且CDH版本的spark不支持sparkSQL的功能(sparkSQL模块被阉割

Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. Spark 内核概述 Spark 核心组件回顾 Driver Spark驱动器节点,用于执行Spark任务中的main方法,负责实际代码的执行工作.Driver在Spark作业执行时主要负责: 将用户程序转化为作

Spark快速入门 - Spark 1.6.0 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 快速入门(Quick Start) 本文简单介绍了Spark的使用方式.首先介绍Spark的交互界面的API使用,然后介绍如何使用Java.Scala以及Python编写Spark应用.详细的介绍请阅读Spark Programming Guide. 在按照本文进行操作之前,请确保已安装Spark.本文中的所有操作没有使用HDFS,所以您可以安装任何版本的Hadoop.

一.前述 Spark内存管理 Spark执行应用程序时,Spark集群会启动Driver和Executor两种JVM进程,Driver负责创建SparkContext上下文,提交任务,task的分发等.Executor负责task的计算任务,并将结果返回给Driver.同时需要为需要持久化的RDD提供储存.Driver端的内存管理比较简单,这里所说的Spark内存管理针对Executor端的内存管理. Spark内存管理分为静态内存管理和统一内存管理,Spark1.6之前使用的是静态内存管理,S

Spark安装 spark运行环境 spark是Scala写的,运行在jvm上,运行环境为java7+ 如果使用Python的API ,需要使用Python2.6+或者Python3.4+ Spark1.6.2  -  Scala 2.10    Spark 2.0.0  -  Scala  2.11 Spark下载 下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html 搭建spark,不需要Hadoop,如有Hadoop集群,可下载对应版本解压 Spark目录

背景: 需要在spark2.2.0更新broadcast中的内容,网上也搜索了不少文章,都在讲解spark streaming中如何更新,但没有spark structured streaming更新broadcast的用法,于是就这几天进行了反复测试.经过了一下两个测试::Spark Streaming更新broadcast.Spark Structured Streaming更新broadcast. 1)Spark Streaming更新broadcast(可行) def sparkStre

singularities/spark:2.2版本中 Hadoop版本:2.8.2 Spark版本: 2.2.1 Scala版本:2.11.8 Java版本:1.8.0_151 拉取镜像: [root@localhost docker-spark-]# docker pull singularities/spark 查看: [root@localhost docker-spark-]# docker image ls REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE do

提交Spark任务-ClassNotFoundException-错误处理 Overview - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming + Kafka Integration Guide - Spark 2.2.0 Documentation Spark Streaming + Kafka Integration Guide (Kafka broker versi

本文主要是讲解Spark在Windows环境是如何搭建的 一.JDK的安装 1.1 下载JDK 首先需要安装JDK,并且将环境变量配置好,如果已经安装了的老司机可以忽略.JDK(全称是JavaTM Platform Standard Edition Development Kit)的安装,去Oracle官网下载,下载地址是Java SE Downloads . 上图中两个用红色标记的地方都是可以点击的,点击进去之后可以看到这个最新版本的一些更为详细的信息,如下图所示: 下载完之后,我们安装就可以

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

1.1 Spark是什么? Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台. 1.2 一个大一统的软件栈 Spark项目包含多个紧密集成的组件. 1.2.1 Spark Core Spark Core实现了Spark的基本功能, 包含任务调度.内存管理.错误恢复.与存储系统交互等模块.Spark Core中还包含了对RDD的API定义.RDD表示分布在多个计算节点上可以并行操作的元素集合,是Spark主要的变成抽象. 1.2.2 Spark SQL Spark SQL是Spark用来操作结构

一.        场景 ◆ Spark[4]: Scope:  a MapReduce-like cluster computing framework designed for low-latency iterativejobs and interactive use from an interpreter(在大规模的特定数据集上的迭代运算或重复查询检索) 正如其目标scope,Spark适用于需要多次操作特定数据集的应用场合.需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小

Spark学习之Spark SQL(8) 1. Spark用来操作结构化和半结构化数据的接口--Spark SQL. 2. Spark SQL的三大功能 2.1 Spark SQL可以从各种结构化数据(例如JSON.Hive.Parquet等)中读取数据. 2.2 Spark SQL不仅支持在Spark程序内使用SQL语句进行查询,也支持从类似商业智能软件Tableau这样的外部工具中通过标准数据库连接器(JDBC/ODBC)连接Spark SQL进行查询. 2.3 当在Spark程序内使用Sp

本文主要是讲解Spark在Windows环境是如何搭建的 一.JDK的安装 1.1 下载JDK 首先需要安装JDK,并且将环境变量配置好,如果已经安装了的老司机可以忽略.JDK(全称是JavaTM Platform Standard Edition Development Kit)的安装,去Oracle官网下载,下载地址是Java SE Downloads . 上图中两个用红色标记的地方都是可以点击的,点击进去之后可以看到这个最新版本的一些更为详细的信息,如下图所示: 下载完之后,我们安装就可以

Spark大数据平台有使用一段时间了,但大部分都是用于实验而搭建起来用的,搭建过Spark完全分布式,也搭建过用于测试的伪分布式.现在是写一遍随笔,记录一下曾经搭建过的环境,免得以后自己忘记了.也给和初学者以及曾经挖过坑的人用作参考. Hive on Spark是Hive跑在Spark上,用的是Spark执行引擎,而不是默认的MapReduce. 可以查阅官网的资源Hive on Spark: Getting Started. 一 .安装基础环境 1.1 Java1.8环境搭建 1) 下载jdk

1.1 什么是Spark ​ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎. ​ 一站式管理大数据的所有场景(批处理,流处理,sql) ​ spark不涉及到数据的存储,只做数据的计算 ​ Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行计算框架,Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点: ​ 但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,

Spark内核泛指Spark的核心运行机制,包括Spark核心组件的运行机制.Spark任务调度机制.Spark内存管理机制.Spark核心功能的运行原理等,熟练掌握Spark内核原理,能够帮助我们更好地完成Spark代码设计,并能够帮助我们准确锁定项目运行过程中出现的问题的症结所在. Spark Shuffle 解析 Shuffle 的核心要点 ShuffleMapStage与ResultStage 在划分stage时,最后一个stage称为finalStage,它本质上是一个ResultSt

Spark环境搭建 下载包 所需Spark包:我选择的是2.2.0的对应Hadoop2.7版本的,下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/ Spark 集群高可用搭建 对于 Spark Standalone 集群来说, 当 Worker 调度出现问题的时候, 会自动的弹性容错, 将出错的 Task 调度到其它 Worker 执行 但是对于 Master 来说, 是会出现单点失败的, 为了避免可能出现的单点失败问题, Spark

最近在Hive中使用Spark引擎进行执行时(set hive.execution.engine=spark),经常遇到return code 30041的报错,为了深入探究其原因,阅读了官方issue.相关博客进行了研究.下面从报错现象.原因分析.解决方案几个方面进行介绍,最后做一下小结. (一)报错现象 ERROR : FAILED: Execution Error, return code 30041 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.spark.Sp

最近在hive里将mr换成spark引擎后,执行插入和一些复杂的hql会触发下面的异常: org.apache.hive.service.cli.HiveSQLException: Error while compiling statement: FAILED: SemanticException Failed to get a spark session: org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException: Failed to create Sp