环境篇:DolphinScheduler-1.3.1安装部署 1 配置jdk JDK百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1og3mfefJrwl1QGZGZDZ8Sw 提取码:t6l1 #查看命令 rpm -qa | grep java #删除命令 rpm -e --nodeps xxx 将oracle-j2sdk1.8-1.8.0+update181-1.x86_64.rpm上传至每个节点安装 rpm -ivh oracle-j2sdk1.8-1.8.0+update18

运行 Spark on YARN Spark 0.6.0 以上的版本添加了在yarn上执行spark application的功能支持,并在之后的版本中持续的 改进.关于本文的内容是翻译官网的内容,大家也可参考spark的官网地址:http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 1. 在yarn上执行spark 需要确保提交spark任务的客户端服务器上, HADOOP_CONF_DIR 或者 YARN_CONF_DIR 目录中包

从图中可以看出,Yarn的客户端需要获取hadoop的配置信息,连接Yarn的ResourceManager.所以要有设置有 YARN_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_DIR或者HADOOP_CONF_PATH,只要设置了其中一个环境变量,就会被读取.如果读取上述的变量失败了,那么将会选择hadoop_home的环境变量,都区成功将会尝试加载$HADOOP_HOME/etc/hadoop的配置文件. 1.当启动一个Flink Yarn会话时,客户端首先会检查本次请求的资源是否足够.资

确保HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR指向hadoop集群配置文件目录.这些配置用来写数据到hdfs以及连接yarn ResourceManager.(在$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh中,添加export HADOOP_CONF_DIR=/home/koushengrui/app/hadoop/etc/hadoop).The configuration contained in this directory will be distribut

on yarn https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.8/ops/deployment/yarn_setup.html flink on yarn两种方式 第一种方式:在yarn上启动一个长期运行的flink集群 可以把yarn和hdfs相关配置文件拷贝到flink配置目录下,或者直接指定yarn和hdfs配置文件对应的路径 export HADOOP_CONF_DIR=/root/flink-1.8.2/confcd

1. Spark中的基本概念 Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executor. Driver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver program. Executor:为某Application运行在worker node上的一个进程.该进程负责运行Task,并负责将数据存在内存或者磁盘 上.每个Application都有自己独

一旦用户的应用打包后,就可以使用bin/spark-submit脚本来启动,此脚本就会为Spark和它的依赖安排配置环境变量,还支持不同的集群管理和部署模式: ./bin/spark-submit \ --class <main-class> --master <master-url> \ --deploy-mode <deploy-mode> \ --conf <key>=<value> \ ... # other options <ap

转载自:http://blog.csdn.net/liuwenbo0920/article/details/45243775 1. Spark中的基本概念 在Spark中,有下面的基本概念.Application:基于Spark的用户程序,包含了一个driver program和集群中多个executorDriver Program:运行Application的main()函数并创建SparkContext.通常SparkContext代表driver programExecutor:为某App

js的变量声明: js正常的变量声明就不多讲了,形如var a=1;这样的变量声明在实际开发中最常用. var a=1,b=2;这种以逗号分隔开的一次声明多个变量,其实相当于var a=1; var b=2;每个变量声明都有var var a=b=c=2;这种连等格式的变量声明赋值,就有点特殊了.它相当于var a=2; b=2; c=2;也就是说只有第一个变量a声明时有var,其他的变量声明时都没有var js的变量提升有两方面: 1.在函数体中可以声明全局变量.一般来说,在函数.方法体中声明

1.定义 Spark是一个由scala语言编写的实时计算系统 Spark支持的API包括Scala.Python.Java .R 2.功能 Spark Core: 将分布式数据抽象为弹性分布式数据集(RDD),实现了应用任务调度.RPC.序列化和压缩,并为运行在其上的上层组件提供API. 是Spark核心编程,类似Hadoop中的MR编程框架,但比MR拥有更丰富的算子, 且几乎所有对数据的处理都放置在内存中,所以比MR更高效. Spark SQL: 类似Hive,但是Spark的SQL可以和Sp

1.1.Spark Ecosystem BlinkDB: 允许用户定义一个错误范围,BlinkDB将在用户给定的错误范围内,尽可能快的提供查询结果 1.2.Spark愿景 1.3.Spark简介 1)加州大学伯克利分校AMP实验室(Algorithms, Machines, and People lab), 内存并行计算框架(computing system)2)2013年6月,Apache孵化项目3)8个月后,Apache顶级项目4)围绕着Spark,推出了Spark Streaming, S

版权声明:本文由王亮原创文章,转载请注明出处: 文章原文链接:https://www.qcloud.com/community/article/121 来源:腾云阁 https://www.qcloud.com/community Hermes是多维分析利器,使用步骤分为索引创建和数据分发两个步骤. Hermes目前尚未集成到TBDS套件(3.0版本)中且外部有客户需要在自己部署的集群上使用Hermes组件,这里就遇到了Hermes与外部Hadoop集群的适配问题. Hermes与某客户外部集群

提交应用 Spark的bin目录中的spark-submit脚本用于启动集群上的应用程序.它可以通过一个统一的接口使用所有Spark支持的集群管理器. 绑定应用程序的依赖 如果你的代码依赖其他项目,你需要将其与你的应用程序一起打包,以便将代码分发到Spark集群.为此,创建一个包含你的代码及其依赖的assembly jar (or uber jar).sbt和maven都有对应的组装插件.在创建assembly jar时,将Spark和Hadoop依赖设为provided级别即可,它们不需要捆绑

一.下载解压 二.配置 (假设已经配置了Java.Hadoop) 1.环境变量 2.spark配置 进入spark安装目录,复制文件 编辑spark-env.sh文件,在文件中添加如下信息(括号中路径为Hadoop的路径),有了下面的配置信息以后,Spark就可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中,也可以从HDFS中读取数据.如果没有配置上面信息,Spark就只能读写本地数据,无法读写HDFS数据. 3.运行自带案例 接下来会出现版一大堆信息 4.启动spark(没有启动Hadoo

序 工作中用Flink做批量和流式处理有段时间了,感觉只看Flink文档是对Flink ProgramRuntime的细节描述不是很多, 程序员还是看代码最简单和有效.所以想写点东西,记录一下,如果能对别人有所帮助,善莫大焉. 说一下我的工作,在一个项目里我们在Flink-SQL基础上构建了一个SQL Engine, 使懂SQL非技术人员能够使用SQL代替程序员直接实现Application, 然后在此基础上在加上一些拖拽的界面,使不懂SQL非技术人员 利用拖拽实现批量或流式数据处理的Appli

一.Spark简介 1.什么是Spark Apache Spark是一种快速的集群计算技术,基于Hadoop MapReduce技术,扩展了MapReduce模型,主要特性是在内存中集群计算,速度更快.即使在磁盘上进行复杂计算,Spark依然比MapReduce更加高效.另一方面,Apache Spark扩展了MapReduce模型以使用更多类型的计算. 1.1 使用基于Hadoop的Spark Spark与Hadoop是兼容的,Hadoop组件可以通过以下方式与Spark一起使用: HDFS

背景   我们使用的HiveServer2的版本为0.13.1-cdh5.3.2,目前的任务使用Hive SQL构建,分为两种类型:手动任务(临时分析需求).调度任务(常规分析需求),两者均通过我们的Web系统进行提交.以前两种类型的任务都被提交至Yarn中一个名称为“hive”的队列,为了避免两种类型的任务之间相互受影响以及并行任务数过多导致“hive”队列资源紧张,我们在调度系统中构建了一个任务缓冲区队列,所有被提交的任务(手动任务.调度任务)并不会直接被提交至集群,而是提交至这个缓冲区队列

DolphinScheduler源码分析 本博客是基于1.2.0版本进行分析,与最新版本的实现有一些出入,还请读者辩证的看待本源码分析.具体细节可能描述的不是很准确,仅供参考 源码版本 1.2.0 技术框架 所有模块均采用比较流行的SprintBoot框架 架构图 重要概念 流程定义 在DolphinScheduler中,作业的DAG被命名为“流程定义”. 挺不可思议的. 流程实例 流程实例是流程定义的实例化,可以通过手动启动或定时调度生成,流程定义每运行一次,产生一个流程实例.流程实例由Mas

​  点亮 ️ Star · 照亮开源之路 GitHub:https://github.com/apache/dolphinscheduler   ​ 版本发布 2022/8/10 2022 年 8 月 10 日,Apache DolphinScheduler 在经过 3.0.0 alpha.3.0.0-beta-1.3.0.0-beta-2 不断验证之后,终于迎来了社区期盼已久的第三个大版本! 3.0.0 正式版本发生了自发版以来的最大幅度变动,新增了众多全新功能和特性,旨在为用户带来全新的体

✎ 编 者 按:好消息!Apache DolphinScheduler 2.0.1 版本正式发布! 本版本中,DolphinScheduler 经历了一场微内核+插件化的架构改进,70% 的代码被重构,一直以来备受期待的插件化功能也得到重要优化.此外,本次升级还有不少亮点,如一键升级至最新版本.注册中心"去 ZK 化".新增任务参数传递功能等. Apache DolphinScheduler 2.0.1 下载地址: https://dolphinscheduler.apache.org

作者简介:wade,叽里呱啦攻城狮一枚,曾就职于苏宁,同花顺等,9个月大粿粿的爸爸. 前言 "工欲善其事,必先利其器" 在 2019 年进行数仓建设时,选择一款易用.方便.高效的调度系统被摆在非常突出的位置,感谢前同事马振洋同学和杨孟霏同学的付出,最终有缘选择了 DolphinScheduler的前身 EasyScheduler (后面使用 ES 代替),版本为 1.1,差不多成了第一批在生产上使用海豚调度产品的吃瓜群众,同时我们也在密切关注社区的变化,并成功在 2020 年 8月份升