Spark Standalone模式常见的HA部署方式有两种:基于文件系统的HA和基于ZK的HA 本篇只介绍基于ZK的HA环境搭建: $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh 添加SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS的配置信息: export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop000:2181,hadoop001

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

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

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-

说明:前提安装好hadoop集群,可参考 http://blog.csdn.net/zhang123456456/article/details/77621487 一. scala 安装 1.下载 scala 安装包 :https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 2.上传 scala 安装包 [root@hadp-master local]# pwd/usr/local[root@hadp-master

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

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

when you build a spark standalone ha cluster, when you submit your app,  you should send it to the leader master, not the standby master, how to decided the status of the two masters? a simple way, not judge the status which master is the active, you

配置Spark standalone HA 主机:node1,node2,node3 master: node1,node2 slave:node2,node3 修改配置文件: node1,node3: spark-env.sh export SPARK_MASTER_IP=node1 export SPARK_MASTER_PORT= export SPARK_WORKER_CORES= export SPARK_WORKER_INSTANCES= export SPARK_WORKER_ME

step1:将安装包hadoop-2.2.0.tar.gz存放到某一个目录下,并解压 step2:修改解压后的目录中的文件夹/etc/hadoop下的xml配置文件(如果文件不存在,则自己创建) 包括hadoop-env.sh mapred-site.xml core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml step3:格式化并启动hdfs step4:启动yarn注意事项:1,主备NameNode有多种配置方法,本课程使用JournalNode方式.为此需要至

1.部署环境 OS:Red Hat Enterprise Linux Server release 6.4 (Santiago) Hadoop:Hadoop 2.4.1 Hive:0.11.0 JDK:1.7.0_60 Python:2.6.6(spark集群需要python2.6以上,否则无法在spark集群上运行py) Spark:0.9.1(最新版是1.1.0) Shark:0.9.1(目前最新的版本,但是只能够兼容到spark-0.9.1,见shark 0.9.1 release) Zo

Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式,和大部分的Master-Slaves结构集群一样,存在着Master单点故障的问题.如何解决这个单点故障的问题,Spark提供了两种方案: 基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System) 基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper) ZooKeeper提供了一个Leader El

Spark 概述 Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统. 它提供了 Java, Scala, Python 和 R 的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化过的引擎. 它还支持一组丰富的高级工具, 包括使用 SQL 处理结构化数据处理的 Spark SQL, 用于机器学习的 MLlib, 用于图形处理的 GraphX, 以及 Spark Streaming. 下载 从该项目官网的 下载页面 获取 Spark. 该文档用于 Spark 2.2.0 版本. Spa

Spark Streaming 编程指南 概述 一个入门示例 基础概念 依赖 初始化 StreamingContext Discretized Streams (DStreams)(离散化流) Input DStreams 和 Receivers(接收器) DStreams 上的 Transformations(转换) DStreams 上的输出操作 DataFrame 和 SQL 操作 MLlib 操作 缓存 / 持久性 Checkpointing Accumulators, Broadcas

Apache Spark 2.2.0 中文文档 - 快速入门 | ApacheCN Geekhoo 关注 2017.09.20 13:55* 字数 2062 阅读 13评论 0喜欢 1 快速入门 使用 Spark Shell 进行交互式分析 基础 Dataset 上的更多操作 缓存 独立的应用 快速跳转 本教程提供了如何使用 Spark 的快速入门介绍.首先通过运行 Spark 交互式的 shell(在 Python 或 Scala 中)来介绍 API, 然后展示如何使用 Java , Scal

原博文出自于: 感谢! Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式,和大部分的Master-Slaves结构集群一样,存在着Master单点故障的问题.如何解决这个单点故障的问题,Spark提供了两种方案: 基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System) 基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)      (企业里,一

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大数据篇:DolphinScheduler-1.2.0.release安装部署 1 配置jdk #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+update181-1.x86_64.rpm 修改配置文件 vim /etc/profile #添加 export JAVA_H

What's new in Spark 1.2.0 1.2.0 was released on 12/18, 2014 在2014年5月30日公布了Spark 1.0 和9月11日公布了Spark1.1.后,Spark 1.2 最终在12月18日公布.作为1.X时代的第三个release,它有什么重要更新呢? 1.    Spark Core:性能和易用性的改进 对于超大规模的Shuffle,Spark Core在性能和稳定性方面做了两个重要的更新: 一)     Communication M

Spark 编程指南 概述 Spark 依赖 初始化 Spark 使用 Shell 弹性分布式数据集 (RDDs) 并行集合 外部 Datasets(数据集) RDD 操作 基础 传递 Functions(函数)给 Spark 理解闭包 示例 Local(本地)vs. cluster(集群)模式 打印 RDD 的 elements 与 Key-Value Pairs 一起使用 Transformations(转换) Actions(动作) Shuffle 操作 Background(幕后) 性能

Spark SQL, DataFrames and Datasets Guide Overview SQL Datasets and DataFrames 开始入门 起始点: SparkSession 创建 DataFrames 无类型的Dataset操作 (aka DataFrame 操作) Running SQL Queries Programmatically 全局临时视图 创建Datasets RDD的互操作性 使用反射推断Schema 以编程的方式指定Schema Aggregatio