Spark on Yarn模式部署是将Spark应用程序部署在Yarn集群上的常见方法,这样可以利用Yarn的资源管理和调度功能,从而提升应用程序的性能和可靠性。步骤一:修改主机名,添加主机名到IP地址映射首先,创建三台虚拟机并安装Ubuntu服务器操作系统。编辑/etc/hostname文件,修改虚拟机的主机名,并添加主机名到IP地址映射。完成后,重启虚拟机。步骤二:配置免密码登录配置master免密码登录master、slave1和slave2,以便在后续操作中免密码登录到这些主机。步骤三:安装并配置JDK8下载并安装JDK8,配置Java环境变量。将JDK8复制到/usr/目录并解压缩,编辑/etc/profile文件,添加Java环境变量信息,并执行命令使配置立即生效。步骤四:配置Hadoop下载Hadoop的binary版本,并上传到master主机。在新建的spark-on-yarn目录中,将Hadoop和Spark复制到该目录下,编辑profile文件,添加Hadoop home环境变量信息,并配置Hadoop的环境变量和配置文件。部署优点这种部署方式利用了Yarn的资源管理和调度功能,提高了应用程序的性能和可靠性,同时简化了应用程序的管理和维护工作。结论Spark on Yarn模式部署是一种高效且可靠的Spark应用程序部署方式。
Spark on Yarn模式部署指南
相关推荐
Spark伪分布模式的安装与部署详解
Spark伪分布模式是一种流行的大数据处理计算引擎,详细介绍了在大数据环境中安装和部署Spark伪分布模式的步骤。首先,需要预先安装好JDK、Hadoop和Scala语言。然后,下载并解压Spark安装包,配置必要的环境变量命令,包括slaves和spark-env.sh文件的设置。最后,通过sbin文件夹启动Spark伪分布模式,确保正常运行。逐步指导读者完成了安装和部署过程。
spark
2
2024-07-13
Hadoop部署模式
Hadoop 提供以下几种部署模式:
本地模式
伪分布模式
完全分布式模式
HA 完全分布式模式
Hadoop
4
2024-05-20
Spark简易脚本部署指南
本指南提供Spark集群部署脚本,使你能够轻松分析TiDB和Hadoop上的大数据。
spark
2
2024-05-12
Spark 2.2.0 与 YARN 集群的协作
针对 Spark on YARN 模式,spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz 能够提供必要的支持,实现 Spark 应用在 YARN 集群上的高效运行。
spark
5
2024-04-30
Hadoop Spark 服务器部署指南
搭建 Hadoop 2.7.4 完全分布式环境、Spark 2.1.0 完全分布式环境、Scala 2.12.4 开发环境。
spark
4
2024-04-30
Spark运行模式介绍与入门指南
Spark运行模式包括local本地模式(包括单线程和多线程)、standalone集群模式、yarn集群模式、mesos集群模式以及cloud集群模式。在不同的环境下,可以选择合适的模式来管理资源和任务调度,比如AWS的EC2可方便访问Amazon的S3。此外,Spark支持多种分布式存储系统如HDFS和S3。
spark
2
2024-07-13
Hadoop与Spark开发环境部署指南.zip
Hadoop与Spark开发环境部署指南.zip,详细介绍了如何配置和部署Hadoop与Spark开发环境,帮助开发人员快速搭建工作环境。
Hadoop
2
2024-08-01
Hadoop YARN权威指南
Hadoop YARN权威指南
本书由默西 (Arun C. Murthy) 撰写,机械工业出版社于2015年3月出版。这本书深入浅出地讲解了Hadoop YARN的核心概念、架构和应用。
本书共242页,内容涵盖YARN的基础知识、资源管理、应用程序生命周期管理等方面,并结合实际案例进行讲解,帮助读者更好地理解和应用YARN。
Hadoop
2
2024-05-23
Hadoop完全分布式模式的部署指南
Hadoop的完全分布式模式部署是一项关键任务,它涉及到配置和优化集群以实现高效的数据处理和存储。
Hadoop
1
2024-07-13