在本地调试,提交到集群上运行. 在本地程序中的Configuration中添加如下配置: Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://192.168.136.128:9000"); System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","hadoop"); conf.set("mapredu

一.前期准备 前期的环境准备,在Linux系统下要有Hadoop系统,spark伪分布式或者分布式,具体的教程可以查阅我的这两篇博客: Hadoop2.0伪分布式平台环境搭建 Spark2.4.0伪分布式环境搭建 然后在spark伪分布式的环境下必须出现如下八个节点才算spark环境搭建好. 然后再在本地windows系统下有一个简单的词频统计程序. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext im

本文前提是已经正确安装好scala,sbt以及spark了   简述将程序挂载到集群上运行的步骤: 1.构建sbt标准的项目工程结构: 其中: ~/build.sbt文件用来配置项目的基本信息(项目名.组织名.项目版本.使用的scala版本或者再次配置些项目所需的依赖包): project/build.properties文件配置你要使用什么版本的sbt对项目操作: project/plugins.sbt文件是给项目添加所需的插件: project/Build.scala文件是对项目进行些复杂的

0. 说明 将 IDEA 下的项目导出为 Jar 包,部署到 Spark 集群上运行. 1. 打包程序 1.0 前提 搭建好 Spark 集群,完成代码的编写. 1.1 修改代码 [添加内容,判断参数的有效性] // 判断参数的有效性 if (args == null || args.length == 0) { throw new Exception("需要指定文件路径") ; } [注释掉 conf.setMaster("...")] // 不用写,在提交代码的

不少同学抱怨,在集群的GPU节点上运行caffe程序时,经常出现"Out of Memory"的情况.实际上,如果我们在提交caffe程序到某个GPU节点的同时,指定该节点某个比较空闲的gpu id,便可以避免"Out of Memory"的情况.步骤如下: 1. 在提交任务前,制作一个带有“nvidia-smi”命令的run_gpu.sh文件 #!/bin/bash #$ -V #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash nvidia-smi

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

今天来分享下将java开发的wordcount程序提交到spark集群上运行的步骤. 第一个步骤之前,先上传文本文件,spark.txt,然用命令hadoop fs -put spark.txt /spark.txt,即可. 第一:看整个代码视图 打开WordCountCluster.java源文件,修改此处代码: 第二步: 打好jar包,步骤是右击项目文件----RunAs--Run Configurations 照图填写,然后开始拷贝工程下的jar包,如图,注意是拷贝那个依赖jar包,不是第

06.部署Spark程序到集群上运行 6.1 修改程序代码 修改文件加载路径 在spark集群上执行程序时,如果加载文件需要确保路径是所有节点能否访问到的路径,因此通常是hdfs路径地址.所以需要修改代码中文件加载路径为hdfs路径: ... //指定hdfs路径 sc.textFile("hdfs://mycluster/user/centos/1.txt") ... ​ 修改master地址 SparkConf中需要指定master地址,如果是集群上运行,也可以不指定,运行时可以通

导读:不知道大家有没有意识到一个现实:大部分时候,我们已经不像以前一样,通过命令行,或者可视窗口来使用一个系统了. 前言 现在我们上微博.或者网购,操作的其实不是眼前这台设备,而是一个又一个集群.通常,这样的集群拥有成百上千个节点,每个节点是一台物理机或虚拟机.集群一般远离用户,坐落在数据中心.为了让这些节点互相协作,对外提供一致且高效的服务,集群需要操作系统.Kubernetes 就是这样的操作系统. 比较 Kubernetes 和单机操作系统,Kubernetes 相当于内核,它负责集群软硬

MapReduce任务有三种运行方式: 1.windows(linux)本地调试运行,需要本地hadoop环境支持 2.本地编译成jar包,手动发送到hadoop集群上用hadoop jar或者yarn jar方式运行. 3.本地编译环境在IDE里直接提交到集群上运行,实际上这种方式就是第二种方式的变种. 本例说的就是第三种方式 1)核心的部分就是Confirguration的配置 2)本地需要编译成jar包 3)运行参数在本地配置,包括输入输出参数4)出现windows下的环境配置问题,参照h

zookeeper作为注册中心,服务器和客户端都要访问,如果有大量的并发,肯定会有等待.所以可以通过zookeeper集群解决. 一.为什么需要zookeeper呢? 大部分分布式应用需要一个主控.协调器或者控制器来管理物理分布的子进程.目前,大多数都要开发私有的协调程序,缺乏一个通用机制,协调程序的反复编写浪费,且难以形成通用.伸缩性好的协调器,zookeeper提供通用的分布式锁服务,用以协调分布式应用.所以说zookeeper是分布式应用的协作服务. 二.zookeeper的工作原理 核心

zookeeper作为注册中心,服务器和客户端都要访问,如果有大量的并发,肯定会有等待.所以可以通过zookeeper集群解决. 一.为什么需要zookeeper呢? 大部分分布式应用需要一个主控.协调器或者控制器来管理物理分布的子进程.目前,大多数都要开发私有的协调程序,缺乏一个通用机制,协调程序的反复编写浪费,且难以形成通用.伸缩性好的协调器,zookeeper提供通用的分布式锁服务,用以协调分布式应用.所以说zookeeper是分布式应用的协作服务. 二.zookeeper的工作原理 核心

原文链接: http://gudaoyufu.com/?p=1395 zookeeper工作方式 ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务,由雅虎创建,是 Google Chubby 的开源实现. 分布式应用程序可以基于 ZooKeeper 实现诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协 调/通知.集群管理.Master 选举.分布式锁和分布式队列 等功能. 在使用中,通常以集群的方式部署,Zookeeper节点部署越多,服务的可靠性越高,建议部署奇数个节点,因为zookeeper集

0. 说明  Windows 下开发 MapReduce 程序部署到集群 1. 前提 在本地开发的时候保证 resource 中包含以下配置文件,从集群的配置文件中拷贝 在 resource 中新建 mapred-site.xml(仅做测试使用,打包的时候删掉) <?xml version="1.0"?> <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name&

Spark集群master节点:      192.168.168.200 Eclipse运行windows主机: 192.168.168.100 场景: 为了测试在Eclipse上开发的代码在Spark集群上运行的情况,比如:内存.cores.stdout以及相应的变量传递是否正常! 生产环境是把在Eclipse上开发的代码打包放到Spark集群上,然后使用spark-submit提交运行.当然我们也可以启动远程调试, 但是这样就会造成每次测试代码,我们都需要把jar包复制到Spark集群机器

zookeeper作为注册中心,服务器和客户端都要访问,如果有大量的并发,肯定会有等待.所以可以通过zookeeper集群解决. 一.为什么需要zookeeper呢? 大部分分布式应用需要一 个主控.协调器或者控制器来管理物理分布的子进程.目前,大多数都要开发私有的协调程序,缺乏一个通用机制,协调程序的反复编写浪费,且难以形成通用.伸 缩性好的协调器,zookeeper提供通用的分布式锁服务,用以协调分布式应用.所以说zookeeper是分布式应用的协作服务. 二.zookeeper的工作原理

首先了解下资源调度管理框架Yarn. Yarn的结构(如图): Resource Manager (rm)负责调度管理整个集群上的资源,而每一个计算节点上都会有一个Node Manager(nm)来负责该节点上的计算资源,我们把计算资源抽象成一个个Container(容器),每个Container包含一定数量的cpu核数和一定大小的内存.一个应用程序由一个App Master 来管理,App Master 负责将一个程序运行在各个节点的Container中. Yarn 组件分工: 1.     

mr程序无法输出日志进行调试的解决方法 @(Hadoop) yarn开启日志输出设置 在yarn-site.xml文件中添加如下配置: <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir<

之前将eclipse下编好的mapreduce代码放到集群上面跑,发现速度很慢,namenode节点的cpu和内存使用率很低,datanode节点基本上处于没有运行的状态,然后通过查看hadoop-etc-hadoop下面的配置文件,发现mapreduce-site.xml文件下面的mapreduce.framework.name名字中framework少了一个字母e,导致集群一直运行在伪分布模式下面,同时也导致web控制网页没有datanode的信息,打开master:8088网站显示no a

redis在Windows下以后台服务一键搭建集群(单机--伪集群) 一.概述 此教程介绍如何在windows系统中同一台机器上布置redis伪集群,同时要以后台服务的模式运行.布置以脚本的形式,一键完成.关于在多台机器上用脚本搭建集群参见另一博文<redis在Windows下以后台服务一键搭建集群(多机)>. 二.准备的工具与环境 2.1资源下载 以下准备的工具,想要了解详细过程的,可以逐一按下面的分步说明,一一下载.当然,不想麻烦的,这里有一个包含所有工具的完整的包,直接下载即可,csdn

环境:ubuntu 14.04 server 64版本 hadoop 2.5.1 jdk 1.6 部署的步骤主要参考了http://blog.csdn.net/greensurfer/article/details/39450369这篇文章. 1 安装java,配置好环境变量 JAVA_HOME CLASSPATH 具体步骤参考网上linux安装jdk 2 配置信任关系 ssh-keygen 一直回车就好了 然后将~/.ssh/id_rsa.pub文件拷贝到需要无密码登录的机器用户下 是在不会,