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 2.2.0 与 YARN 集群的协作
相关推荐
Spark 2.2.0 源码分享
获取 Spark 2.2.0 源码,解决官网下载速度慢的问题。
资源获取方式:
百度网盘链接: [链接地址]提取码: ****
spark
3
2024-04-30
Spark on Yarn模式部署指南
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
2
2024-07-13
基于CDH的Hadoop/YARN集群搭建指南
本指南提供了基于CDH搭建Hadoop和YARN集群的详细步骤,并分享了搭建过程中可能遇到的问题及解决方案。
Hadoop
3
2024-05-21
Spark集群部署与开发详解
Spark集群部署与初步开发详细解析
一、Spark概述
定义:Spark是一款基于内存计算的大数据并行计算框架,提供高效的数据处理能力。
特性:
内存计算:利用内存加速数据处理,支持迭代计算。
高容错性:通过RDD实现数据的自动恢复。
高可扩展性:可轻松扩展到成千上万台服务器。
二、Spark与MapReduce对比
相同点:
均基于Hadoop集群,使用HDFS作为存储层。
均为大数据计算框架。
不同点:
开发语言:MapReduce使用Java,Spark主要使用Scala,同时支持Java和Python等。
性能差异:Spark通过内存计算显著提升处理速度,而MapReduce更依赖磁盘I/O。
执行模式:MapReduce任务提交后即刻执行,Spark预先分析优化执行计划后再执行。
三、安装软件介绍
Scala:Spark的主要开发语言,结合面向对象和函数式编程特点,适用于编写高性能并行应用程序。
Maven:自动化构建工具,管理项目依赖关系及打包Scala程序及其库文件。
IntelliJ IDEA:集成开发环境,支持Scala开发,用于编写Spark应用程序。
四、实验环境设置
硬件要求:
Master:192.168.0.132
Slave1:192.168.0.131
Slave2:192.168.0.138
软件要求:
Java运行环境
Hadoop集群
Linux桌面操作系统
五、实验材料及安装步骤
Maven安装:
下载apache-maven-3.3.9-bin.zip
下载本地类库mavenRepositorySparkScala
解压并配置环境变量
Scala安装:
下载scala-2.11.7
安装并配置环境变量
IDEA安装:
下载ideaIC-14.1.4.tar
spark
0
2024-08-12
Spark 集群搭建指南
本指南提供详细的 Spark 集群安装步骤,并配有清晰的截图,帮助您顺利完成安装过程。即使是初学者,也可以按照指南轻松搭建自己的 Spark 集群。
spark
3
2024-05-29
安装Spark集群教程
在Spark Shell中编写WordCount程序的步骤如下:1. 首先启动HDFS。2. 将文件上传至HDFS路径 hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/a.txt。3. 在Spark Shell中使用Scala编写Spark程序:scala> sc.textFile(\"hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/\").flatMap(.split(\" \")).map((,1)).reduceByKey( + ).sortBy(_._2,false).collect。注意:Spark是懒加载的,需要调用action方法才会正式运行。
spark
3
2024-07-20
Spark 集群搭建指南
Spark 集群搭建指南
Spark,一个类似于 Hadoop 的开源集群计算平台,在特定工作负载中展现出卓越性能。其优势在于内存分布式数据集的使用,支持交互式查询并优化迭代工作负载。
Spark 以 Scala 语言实现,并将其作为应用框架。与 Hadoop 不同,Spark 与 Scala 深度集成,使 Scala 操作分布式数据集如同操作本地集合对象一样便捷。
spark
3
2024-04-30
基于 Ambari 2.6.0 的 Hadoop 与 Spark 集群部署指南
提供一份关于使用 Ambari 2.6.0 部署 Hadoop 和 Spark 集群的实用指南。内容涵盖在线安装流程、常见问题解决方案以及集群配置优化建议。
安装准备
硬件环境准备:根据集群规模和性能需求,准备服务器节点,确保满足 Ambari 的最低硬件要求。
软件环境准备:在所有节点上安装操作系统、JDK 等必要软件,并配置网络和 SSH 连接。
Ambari 资源获取:下载 Ambari 2.6.0 安装包以及对应的 Hadoop 和 Spark 资源文件。
安装步骤
Ambari Server 安装:选择一台服务器作为 Ambari Server 节点,执行安装程序,并根据提示进行配置。
集群规划与配置:通过 Ambari Web 界面,添加集群节点,选择要安装的服务(Hadoop、Spark等),并进行相关参数配置。
集群部署与启动:确认配置无误后,启动 Ambari 集群安装程序,自动完成所有服务的部署和配置。
问题解决
安装过程中常见错误排查:提供一些常见安装错误的解决方法,例如网络问题、依赖关系问题等。
集群运行维护:介绍如何通过 Ambari 界面监控集群状态,管理服务,并进行性能调优。
进阶主题
高可用性配置:介绍如何配置 Ambari 和 Hadoop/Spark 的高可用性,确保集群稳定运行。
安全性配置:讲解如何配置 Kerberos 等安全机制,保障集群数据的安全。
附录
Ambari 2.6.0 官方文档链接
Hadoop 和 Spark 官方文档链接
spark
3
2024-06-04
Spark 集群计算系统概述
Spark 是一个开源的集群计算系统,其设计目标是实现快速的数据分析。该系统基于内存计算,由加州大学伯克利分校 AMP 实验室以 Matei 为首的团队开发。Spark 核心代码简洁高效,仅包含 63 个 Scala 文件。
spark
3
2024-06-11