环境变量 含义 SPARK_MASTER_IP master实例绑定的IP地址,例如,绑定到一个公网IP SPARK_MASTER_PORT mater实例绑定的端口(默认7077) SPARK_MASTER_WEBUI_PORT master web UI的端口(默认8080) SPARK_MASTER_OPTS master专用配置属性,格式如”-Dx=y” (默认空),可能的选项请参考下面的列表. SPARK_LOCAL_DIRS Spark的本地工作目录,包括:映射输出的临时文件和RDD

修改分区就行了val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))#  查看分区数rdd1.partitions.length# 改成1个分区val rdd2 = rdd1.repartition(1)rdd2.partitions.length

spark-submit \ --files ${CONF_DIR}/log4j-driver.properties,${CONF_DIR}/log4j-executor.properties \ --driver-java-options "-Dlog4j.configuration=log4j-driver.properties" \ --conf spark.executor.extraJavaOptions="-Dlog4j.configuration=log4j-e

接hadoop HA的搭建,因为你zookeeper已经部署完成,所以直接安装spark就可以 tar –xzf spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz -C ../services -bash-4.1$ ln -sv services/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/ spark 修改spark-env.sh的相应信息 -bash-4.1$ vim spark-env.sh export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.d

 测试 cmd     spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar   spark 2.0以后  就没有这个 jar.需要下载 ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://sparknode1:7077 ./lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 10 ./bin/spark-shell --master spar

转载自:http://blog.csdn.net/zrc199021/article/details/54020692 关于所在节点核数怎么看? ====================================================================== # 总核数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 # 总逻辑CPU数 = 物理CPU个数 X 每颗物理CPU的核数 X 超线程数 # 查看物理CPU个数 cat /proc/cpuinfo| grep "

数据本地性 数据计算尽可能在数据所在的节点上运行,这样可以减少数据在网络上的传输,毕竟移动计算比移动数据代价小很多.进一步看,数据如果在运行节点的内存中,就能够进一步减少磁盘的I/O的传输.在spark中,数据本地性优先级从高到低为PROCESS_LOCAL>NODE_LOCAL>NO_PREF>RACK_LOACL>ANY即最好是运行在节点内存中的数据,次要是同一个NODE,再次是同机架,最后是任意位置.        PROCESS_LOCAL   进程本地化:task要计算的

1 Scala安装 1.1 master 机器 修改 scala 目录所属用户和用户组. sudo chown -R hadoop:hadoop scala 修改环境变量文件 .bashrc , 添加以下内容. # Scala Env export SCALA_HOME=/home/hadoop/opt/scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin 运行 source .bashrc 使环境变量生效. 验证 Scala 安装 $scala scala > 1+1

基础环境准备 安装JDK1.8+,并设置环境变量 搭建zookeeper集群 搭建Hadoop集群 Spark local模式 上传编译完成的spark安装程序到服务器上,并解压到指定目录 [root@hadoop01 soft]# -bin--cdh5.14.0.tgz -C /usr/local/ [root@hadoop01 soft]# cd /usr/local/ [root@hadoop01 local]# -bin--cdh5.14.0/ spark [root@hadoop01

Spark概述 什么是Spark (官网:http://spark.apache.org) Spark是一种快速.通用.可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目.目前,Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合,其中包含SparkSQL.Spark Streaming.GraphX.MLlib等子项目,Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架.Spark基

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

创建spark用户组,组ID1000 groupadd -g 1000 spark 在spark用户组下创建用户ID 2000的spark用户  获取视频中文档资料及完整视频的伙伴请加QQ群:947967114 useradd -u 2000 -g spark spark 设置密码 passwd spark 修改sudo权限 chmod u+w /etc/sudoers vi /etc/sudoers 找到 root    ALL=(ALL)       ALL 添加 spark   ALL=(

由于自己的电脑配置普普通通,在VM虚拟机中搭建的集群规模也就是6个节点左右,再多就会卡的不行 碰巧接触了Docker这种轻量级的容器虚拟化技术,理论上在普通PC机上搭建的集群规模可以达到很高(具体能有多少个也没有实际测试过) 于是就准备在Docker上搭建Spark集群 由于是Docker新手,在操作过程中遇到了不少麻烦 刚开始在网上找的资料都是直接从DockerHub上拉取别人已经建好的镜像使用 问题多多,下载速度慢,下载异常,运行异常,配置异常等等等等... 好不容易下载了一个可以用的镜像,

在做项目的时候代码已经更新为hadoop 2.7  spark 2.1 scala 2.11.8版本,但是服务器版本使用的是hadoop2.6 spark1.6 以及scala2.10.6版本,,主程序包为main.jar启动程序使用 java -jar xxx.jar 但是使用过程中 报错 Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: scala.runtime.ObjectRef.create(Ljav a/lang

Spark 安装教程 本文原始地址:https://sitoi.cn/posts/45358.html 安装环境 Fedora 29 openjdk version "1.8.0_191" 安装步骤 下载 Spark 安装包 解压 Spark 安装包 /opt/spark 目录 修改 Spark 配置 修改 PySpark 配置 下载 Spark 安装包 下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html 解压 Spark 安装包 /opt/spar

前言 本篇演示如何使用 AWS EC2 云服务搭建集群.当然在只有一台计算机的情况下搭建完全分布式集群,还有另外几种方法:一种是本地搭建多台虚拟机,好处是免费易操控,坏处是虚拟机对宿主机配置要求较高,我就一台普通的笔记本,开两三个虚拟机实在承受不起: 另一种方案是使用 AWS EMR ,是亚马逊专门设计的集群平台,能快速启动集群,且具有较高的灵活性和扩展性,能方便地增加机器.然而其缺点是只能使用预设的软件,如下图: 如果要另外装软件,则需要使用 Bootstrap 脚本,详见 https://d

spark的集群环境安装搭建 1.spark local模式运行环境搭建 常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; 该模式被称为Local[N]模式,是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算,直接运行在本地,便于调试,通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题. 其中N代表可以使用N个线程,每个线程拥有一个core.如果不指定N,则默认是1个线程(该线程有1个core). 如果是local[*],则代表 Run Spark locally wit

目标: 监控Oracle某张记录表,有新增数据则获取表数据,并推送到微信企业. 流程: Kafka实时监控Oracle指定表,获取该表操作信息(日志),使用Spark Structured Streaming消费Kafka,获取数据后清洗后存入指定目录,Python实时监控该目录,提取文本里面数据并推送到微信.(Oracle一台服务器,Kafka及Spark在另外一台服务器) 架构: Oracle+Kafka+Spark Structured Streaming+Python centos7 o

一.安装Spark <Spark2.4.0入门:Spark的安装和使用> 博客地址:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/1307-2/ 1.1 基础环境 1.1.1 安装Spark之前需要安装: Linux系统 Java环境(Java8或JDK1.8以上版本) Hadoop环境 Hadoop安装教程地址:http://dblab.xmu.edu.cn/blog/install-hadoop/ 按照这个教程,就可以完成JDK和Hadoop这二者的安装 1.1.2 安装JDK

一.常用命令归纳分类 课外网站  http://man.linuxde.net/               http://www.jb51.net/linux/               https://jaywcjlove.github.io/linux-command/ 如果想查看命令的使用手册可以使用  man, 例如man clear 二.常用命令详解 1.磁盘管理 2.文件管理 其他命令: 三.vi 文本编辑器 VI,是 linux 操作系统中最常用的文本编辑器, VIM 是它的增

这里默认你的hadoop是已经安装好的,master是node1,slaver是node2-3,hdfs启动在node1,yarn启动在node2,如果没安装好hadoop可以看我前面的文章 因为这里是spark和hadoop集成,我已经预先启动好了hdfs 和 yarn:MapReduce History Server也是需要启动的,详情往下看 Spark安装包:概述 类别 与Hadoop打包在一起的安装包 • 比如:spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz,spark版本为