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

一:基础环境准备 (一):虚拟机新建五个centos7系统(复制文件夹的方式) (二):角色分配 (三)按照角色分配表配置 (1)更改主机ip(自行查找),如果只是个人搭建玩一玩,可选择安装centos7图形界面操作比较简单 (2)更改主机名方法, vim /etc/hostname文件,修改成对应的主机名,保存(比如在192.168.254.2这台主机上,就修改成master).再执行hostname 主机名,进行设置. (3)在五个虚拟机系统中修改/etc/hosts文件,添加如下内容 19

我的Spark机群是部署在Yarn上的,因为之前Yarn的部署只是简单的完全分布式,但是后来升级到HA模式,一个主NN,一个备NN,那么Spark HistoryServer的配置也需要相应的做修改,因为不做修改会报错 Exception in thread "main" java.lang.reflect.InvocationTargetException at sun.reflect.NativeConstructorAccessorImpl.newInstance0(Native

spark on yarn模式下配置spark-sql访问hive元数据 目的:在spark on yarn模式下,执行spark-sql访问hive的元数据.并对比一下spark-sql 和hive的效率. 软件环境: hadoop2.7.3 apache-hive-2.1.1-bin spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 jd1.8 hadoop是伪分布式安装的,1个节点,2core,4G内存. hive是远程模式. spark的下载地址: http://spark.apach

目录 7.1 yarn-site.xm文件配置 7.2 测试YARN自动故障转移 ResourceManager (RM)负责跟踪集群中的资源,以及调度应用程序(例如,MapReduce作业).在Hadoop 2.4之前,集群中只有一个ResourceManager,当其中一个宕机时,将影响整个集群.高可用性特性增加了冗余的形式,即一个主动/备用的ResourceManager对,以便可以进行故障转移. YARN HA的架构如下图所示: 本例中,各节点的角色分配如下表所示: 节点 角色 cent

1.环境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 master作为active主机,data1作为standby备用机,三台机器均作为数据节点,yarn资源管理器在master上开启,在data1上备用,data1上开启历史服务器 主要参考见下表 master 192.168.1.215 Namenode DataNode QuorumPeerMain ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager data1

1.主机规划 序号 主机名 IP地址 角色 1 nn-1 192.168.9.21 NameNode.mr-jobhistory.zookeeper.JournalNode 2 nn-2 192.168.9.22 Secondary NameNode.JournalNode 3 dn-1 192.168.9.23 DataNode.JournalNode.zookeeper.ResourceManager.NodeManager 4 dn-2 192.168.9.24 DataNode.zook

Hadoop2.4.1 64-Bit QJM HA and YARN HA Install + Zookeeper-3.4.6 + Hbase-0.98.8-hadoop2-bin HA(Hadoop2.4.1(QJM方式的HDFS NameNode HA,YARN ResourceManager HA)集群+Zookeeper3.4.6集群+Hbase-0.98.8(Master HA)集群搭建) HostName            IP                Soft      

群节点分配: Park01:Zookeeper.NameNode(active).ResourceManager(active) Park02:Zookeeper.NameNode(standby) Park03:Zookeeper.ResourceManager(standby) Park04:DataNode.NodeManager.JournalNode Park05:DataNode.NodeManager.JouralNode Park06:DataNode.NodeManager.J

HDFS高可用性Hadoop HDFS 的两大问题:NameNode单点:虽然有StandbyNameNode,但是冷备方案,达不到高可用--阶段性的合并edits和fsimage,以缩短集群启动的时间--当NameNode失效的时候,Secondary NN并无法立刻提供服务,Secondary NN甚至无法保证数据完整性--如果NN数据丢失的话,在上一次合并后的文件系统的改动会丢失NameNode扩展性问题:单NameNode元数据不可扩展,是整个HDFS集群的瓶颈 Hadoop HDFS高

前言 由于以前已经写过一篇Centos 7环境下安装配置2.8的随笔,因此这篇写得精简些,只挑选一些重要环节记录一下. 安装环境为:两台主机均为Centos 7.*操作系统,两台机器配置分别为: 主机centos-hadBeta1:IP为:10.10.11.225 从机hadoopnode1:IP为:10.10.11.254 1.配置etc/hadoop文件夹中的文件: 配置Hadoop-env.sh文件中的Java_Home变量(/etc/profile文件配置与此相同). export JA

一.第一步当然是配置YARN HA,这在使用ambari管理时很简单,这里不在赘述. 二.建立HAWQ的专用资源队列queue 不要手工编辑scheduler设置,最方便的当然是使用queue manager,入口看图. 添加一个hawq_queue 三.重启受影响的yarn服务 添加或修改queue之后,ambari管理界面中会有提示,点击重启即可. 四.编辑hawq的配置文件 1,修改hawq-site.xml中hawq_global_rm_type值为yarn <property> &l

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 前三节课主要讲了hdfs,hdfs就是一个分鱼展的大硬盘 分:分块 鱼:冗余 展:动态扩展 接下来讲云计算,也可以理解为分布式计算,其设计原则: 移动计算,而不是移动数据 前面说过,h

以下说明均以集群中 slave 结点的配置为 48G内存,12块硬盘,12核(core) CPU 为例. 在 Yarn 中,一个 Container 是一个基础的包含内存和CPU 的单元.为了较好的平衡利用集群的资源,通常建议每块磁盘和每个core 分配1~2 个 container.所以在上面的配置下,每个结点允许最大配置 20 个 container. 我们给 yarn 分配 40G内存,另外 8G留给操作系统.40G分配给 20 个 container,所以每个 container 分配到

马士兵hadoop第一课:虚拟机搭建和安装hadoop及启动 马士兵hadoop第二课:hdfs集群集中管理和hadoop文件操作 马士兵hadoop第三课:java开发hdfs 马士兵hadoop第四课:Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解 马士兵hadoop第五课:java开发Map/Reduce 前三节课主要讲了hdfs,hdfs就是一个分鱼展的大硬盘 分:分块 鱼:冗余 展:动态扩展 接下来讲云计算,也可以理解为分布式计算,其设计原则: 移动计算,而不是移动数据 前面说过,h

问题:1. spark中yarn集群资源管理器,container资源容器与集群各节点node,spark应用(application),spark作业(job),阶段(stage),任务(task)之间的关系.2. 在yarn集群资源管理器下,提交一个spark应用之后,经过怎样的资源分配,最后为每个节点每个task分配具体内存资源,让其执行具体计算任务.需要详细分析其中的过程.1)资源管理器怎么合理分配分布式集群内存资源,各个节点又是如何具体为task分配内存.***2)当集群各节点内存资源

1.spark在yarn模式下提交作业需要启动hdfs集群和yarn,具体操作参照:hadoop 完全分布式集群搭建 2.spark需要配置yarn和hadoop的参数目录 将spark/conf/目录下的spark-env.sh.template文件复制一份,加入配置: YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop 3.将spark整个目

yarn集群搭建,参见hadoop 完全分布式集群搭建 通过yarn进行资源管理,flink的任务直接提交到hadoop集群 1.hadoop集群启动,yarn需要运行起来.确保配置HADOOP_HOME环境变量. 2.flink on yarn的交互图解     3.flink运行在yarn模式下,有两种任务提交模式,资源消耗各不相同. 第一种yarn seesion(Start a long-running Flink cluster on YARN)这种方式需要先启动集群,然后在提交作业,

使用Cloudera Manager搭建YARN集群及YARN HA 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.使用Cloudera Manager搭建YARN集群 1>.通过CM界面点击添加服务 2>.进入服务安装向导,选择YARN服务安装 3>.为YARN服务分配角色 4>.指定Nodemanager数据的存放目录 5>.等待将YARN服务成功加入到当前集群中后,点击继续 6>.YARN服务添加完成 7>.服务添加成功 二.使用C

Flink 支持 Standalone 独立部署和 YARN.Kubernetes.Mesos 等集群部署模式,其中 YARN 集群部署模式在国内的应用越来越广泛.Flink 社区将推出 Flink on YARN 应用解读系列文章,分为上.下两篇.上篇分享了基于 FLIP-6 重构后的资源调度模型介绍 Flink on YARN 应用启动全流程,本文将根据社区大群反馈,解答客户端和 Flink Cluster 的常见问题,分享相关问题的排查思路. 客户端常见问题与排查思路 ▼ 应用提交控制台异

背景: 今天去深圳溜达了一天,刚回来,看到首页都是微软大法好,看来离.NET的春天就差3个月了~~ 回到正题,这篇的教程讲解下拉配置. 查询区的下拉配置: 1:查询框怎么配置成下拉? 在配置表头:格式化配置 #是否 PS:格式化配置除了用来格式化表格的内容,同样也会下拉进行格式化. 效果: 那“#是否”是哪里来的? 在配置维护里来的,对于固定的选项,统一在这里配置: 2:查询框下拉能不能多选? 配置格式规则即可:multiple属性 效果: 3:查询框下拉能不能级联? 配置格式化规则指向上一级即