参考自:Spark部署三种方式介绍:YARN模式.Standalone模式.HA模式http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=7115(出处: about云开发) 1.Yarn模式由谁来作为客户端提交作业给YARN? 2.SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly的作用是什么? 3.Standalone 模式dist目录的作用是什么? 4.recover

Standalone与Yarn启动和运行时间测试: 写一个简单的wordcount: 打包上传运行: Standalone启动: 运行时间: Yarn启动: 运行时间: 测试结果: Standalone要比Yarn启动快10-15s

Spark Standalone模式提交任务 Cluster模式: ./spark-submit  \--master spark://node01:7077  \--deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi \--driver-memory 1g \ --executor-memory 1g \ --executor-cores 2 \ ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.

Spark进阶之路-Standalone模式搭建 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Spark的集群的准备环境 1>.master节点信息(s101) 2>.worker节点信息(s102) 3>.worker节点信息(s103) 4>.worker节点信息(s104) 二.Spark的Standalone模式搭建 1>.下载Spark安装包 Spark下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/ 

在Hadoop集群里,有三种模式: 1.本地模式 2.伪分布模式 3.全分布模式 在Spark集群里,有四种模式: 1.local单机模式 结果xshell可见: ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./lib/spark-examples-1.3.1-hadoop2.4.0.jar 100 这里写local,就是local[1] 2.standalone集群模式 需要的配置

Scala进阶之路-Spark独立模式(Standalone)集群部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们知道Hadoop解决了大数据的存储和计算,存储使用HDFS分布式文件系统存储,而计算采用MapReduce框架进行计算,当你在学习MapReduce的操作时,尤其是Hive的时候(因为Hive底层其实仍然调用的MapReduce)是不是觉得MapReduce运行的特别慢?因此目前很多人都转型学习Spark,今天我们就一起学习部署Spark集群吧. 一.准备

Spark集群搭建 local本地模式 下载安装包解压即可使用,测试(2.2版本)./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar 100 local[1]:1代表线程数100:spark类中需要的一个参数,越大计算的越准 集群搭建过程中,基本上是哪台机器上有datanode,就在哪台机器上装一个s

首先交代一下集群的规模和配置 集群有六台机器,均是VM虚拟机,每台256M的内存(原谅楼主物理机硬件不太给力) 主机名分别是cloud1~cloud6 每台机器上都装有jdk6,和hadoop-2.2.0 其中cloud4~cloud6上装有zookeeper cloud1为hdfs文件系统的启动节点 cloud3为yarn资源管理的启动节点 (注意每台机器都配置好SSH免密码登录,可以在下面的hadoop部署链接中查看具体步骤) 有关hadoop和zookeeper的部署请看: hadoop-

上节中简单的介绍了Spark的一些概念还有Spark生态圈的一些情况,这里主要是介绍Spark运行模式与Spark Standalone模式的部署: Spark运行模式 在Spark中存在着多种运行模式,可使用本地模式运行.可使用伪分布式模式运行.使用分布式模式也存在多种模式如:Spark Mesos模式.Spark YARN模式: Spark Mesos模式:官方推荐模式,通用集群管理,有两种调度模式:粗粒度模式(Coarse-grained Mode)与细粒度模式(Fine-grained

#运行实例 #./bin/run-example SparkPi 10   #./bin/spark-shell --master local[2] #./bin/pyspark --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10 #./bin/sparkR --master local[2] #./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R #./b

Spark Standalone 1.下载scala-2.10.6包解压到指定目录,添加环境变量 #SCALA VARIABLES START export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.10.6 export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin #SCALA VARIABLES END 2.下载Spark-1.5.2包解压到指定目录,添加环境变量 #SPARK VARIABLES START export SPARK_HOME=/usr/loca

上一篇说到Spark的yarn client运行模式,它与yarn cluster模式的主要区别就是前者Driver是运行在客户端,后者Driver是运行在yarn集群中.yarn client模式一般用在交互式场景中,比如spark shell, spark sql等程序,但是该模式下运行在客户端的Driver与Yarn集群有大量的网络交互,如果客户端与集群之间的网络不是很好,可能会导致性能问题.因此一般在生产环境中,大部分还是采用yarn cluster模式运行spark程序. 下面具体还是

Spark运行模式有Local,STANDALONE,YARN,MESOS,KUBERNETES这5种,其中最为常见的是YARN运行模式,它又可分为Client模式和Cluster模式.这里以Spark自带的SparkPi来说明这些运行模式. 本文作为第一篇,先结合SparkPi程序来说明Yarn Client方式的流程. 以下是Spark中examples下的SparkPi程序. // scalastyle:off println package org.apache.spark.exampl

spark支持YARN做资源调度器,所以YARN的原理还是应该知道的:http://www.socc2013.org/home/program/a5-vavilapalli.pdf    但总体来说,这是一篇写得一般的论文,它的原理没有什么特别突出的,而且它列举的数据没有对比性,几乎看不出YARN有什么优势.反正我看完的感觉是,YARN的资源分配在延迟上估计很糟糕.而实际使用似乎也印证了这个预感. Abstract  two key shortcomings: 1) tight coupling

1.Yarn运行模式介绍 Yarn运行模式就是说Spark客户端直接连接Yarn,不需要额外构建Spark集群.如果Yarn是分布式部署的,那么Spark就跟随它形成了分布式部署的效果.有yarn-client和yarn-cluster两种模式,主要区别在于:Driver程序的运行节点. yarn-client:Driver程序运行在客户端,适用于交互.调试,希望立即看到app的输出 yarn-cluster:Driver程序运行在由RM(ResourceManager)启动的AP(APPMas

在学习一门新语言时,想必我们都是"Hello World"程序开始,类似地,分布式计算框架的一个典型实例就是WordCount程序,接触过Hadoop的人肯定都知道用MapReduce实现WordCount,当前内存分布式计算框架Spark因为其计算速度之快,并且可以部署到Hadoop YARN中运行,已经受到各大公司的青睐,Spark社区提供了一些编译好的jar包,但是其中没有适配Hadoop-2.2.0的jar包,为了避免版本问题,需要自己编译指定hadoop版本的Spark ja

spark的启动方式有两种,一种单机模式(Local),另一种是多机器的集群模式(Standalone) Standalone 搭建: 准备:hadoop001,hadoop002两台安装spark的机器 1) 在$SPARK_HOME/conf中新建 spark-env.sh,并加入以下内容 SPARK_MASTER_HOST=hadoop001 #设置master的host SPARK_WORKER_CORES=2 #设置core的个数给worker SPARK_WORKER_MEMORY=

文作者对比了当前主流的包管理工具npm.yarn.pnpm之间的区别,并提出了合适的使用建议,以下为译文: NPM npm是Node.js能够如此成功的主要原因之一.npm团队做了很多的工作,以确保npm保持向后兼容,并在不同的环境中保持一致. npm是围绕着语义版本控制(semver)的思想而设计的,下面是从他们的网站摘抄过来的: 给定一个版本号:主版本号.次版本号.补丁版本号, 以下这三种情况需要增加相应的版本号: 主版本号: 当API发生改变,并与之前的版本不兼容的时候 次版本号: 当增加

[From] http://geek.csdn.net/news/detail/197339 原文:Understanding differences between npm, yarn and pnpm 作者:Alex Kras 翻译:雁惊寒 本文作者对比了当前主流的包管理工具npm.yarn.pnpm之间的区别,并提出了合适的使用建议,以下为译文: NPM npm是Node.js能够如此成功的主要原因之一.npm团队做了很多的工作,以确保npm保持向后兼容,并在不同的环境中保持一致. npm

环境:ubuntu 14.04, jdk 1.6, scala 2.11.4, spark 1.1.0, hadoop 2.5.1 一 spark 单机模式 部分操作参考:http://www.cnblogs.com/chenfool/p/3858930.html,我之前写的spark 1.0.1部署 1 安装scala,具体操作参考我之前的博文 2 解压spark1.1.0包,这里我下载的是编译好的包,spark-1.1.0-bin-hadoop2.4.tgz -bin-hadoop2..tg

本文介绍如何编译 spark 的源码,并且用 standalone 的方式在单机上部署 spark. 步骤如下: 1. 下载 spark 并且解压 本文选择 spark 的最新版本 2.2.0 (2017/07/01 发布)下载源码和解压的命令如下: SPARK_VERSION= wget https://github.com/apache/spark/archive/v${SPARK_VERSION}.tar.gz -O spark-${SPARK_VERSION}.tar.gz tar -z