Spark集群部署与开发详解

Spark及其生态圈简介 Spark编译与部署（上）--基础环境搭建 Spark编译与部署（下）--Spark编译安装 Spark编译与部署（中）--Hadoop编译安装 Spark编程模型（上）--概念及SparkShell实战 Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战 Spark运行架构 Hive（上）--Hive介绍及部署 Hive（下）--Hive实战 SparkSQL（上）--SparkSQL简介 SparkSQL（下）--Spark实战应用 SparkSQL（中）--深入了解运行计划及调优 SparkStreaming（上）--SparkStreaming原理介绍 SparkStreaming（下）--SparkStreaming实战 SparkMLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介 SparkMLlib（下）--SparkMLlib实战 SparkGraphX介绍及实例 分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署

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

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。

PGCluster是一种开源集群方案，确保数据写入可靠性，实现多主节点数据同步和高效数据传输，可分布安装在多台物理机器或虚拟机上。

ES集群部署方案 Elasticsearch（ES）集群部署是指将多个ES节点组合成一个集群，以提升搜索与索引的性能与可用性。以下为详细的ES集群部署方案： 1. 集群配置 在ES集群中，每个节点需要配置以下参数：- 集群名称（cluster.name）：集群的标识符。- 节点名称（node.name）：每个节点的唯一标识。- 数据路径（path.data）：指定数据存储路径。 2. 索引分片与副本配置 索引分片机制用于将大型索引分成多个小型分片，提高检索效率。推荐根据数据量与查询负载设置分片数量和副本数量。 3. 节点角色 在ES中，节点可分为多种角色：- 数据节点（Data Node）：负责存储与处理数据。- 主节点（Master Node）：管理集群状态，协调节点通信。 4. 数据存储 建议在ES集群的磁盘存储中采用RAID0，能提升数据的读写速度，适合需要高吞吐的场景。 5. 网络配置 网络配置决定了节点间通信的效率：- 设置HTTP端口（http.port）和传输TCP端口（transport.tcp.port）来确保通信畅通。 6. 发现机制 ES使用Zen Ping发现机制来自动识别集群中的节点，并支持配置发现参数以适应多种网络环境。 7. 路由分配 路由分配机制会将请求根据节点负载和数据分布情况动态分配，优化资源使用。 8. 日志采集与离线分析 日志采集：可使用Logstash从外部系统导入日志数据。 离线分析：适合用HDFS、HBase等大数据工具进行大批量数据处理。 9. 实时数据处理工具 Spark Streaming：用于ES数据的实时流处理。 Kafka：支持高效的分布式数据流传输。 Kibana：便于数据的可视化与深入分析。 综上，ES集群部署方案通过多节点协调、数据分片和多样化的角色分工，实现了强大的数据存储和检索性能。

MySQL NDB集群是一种高性能的数据库集群解决方案，提供高可用性和容错能力，适用于需要数据一致性和高可用性的场景。以下详细介绍了MySQL NDB集群的各种节点类型及其功能：管理节点负责管理集群中的其他节点，数据节点存储集群数据，SQL节点用于访问数据，节点组和分区则管理数据的存储和复制。此外，还介绍了NDB集群的一些限制和仲裁配置，以及部署NDB集群的详细步骤。

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。

介绍如何使用二进制和 Docker 两种方式部署 Zookeeper 和 Kafka 集群。 二进制部署 安装 JDK: 可以选择二进制安装或使用 yum 包管理器安装。 安装 Zookeeper: 下载 Zookeeper 安装包，解压并配置相关参数。 部署 Kafka: 下载 Kafka 安装包，解压并配置相关参数，包括 Zookeeper 连接信息等。 Docker 部署 搭建 Zookeeper 集群: 使用 Docker Compose 编排 Zookeeper 容器，构建 Zookeeper 集群。 搭建 Kafka 集群: 使用 Docker Compose 编排 Kafka 容器，配置 Kafka 连接 Zookeeper 集群。 测试验证: 验证 Zookeeper 中 Kafka 节点信息是否正确。 在 Kafka 中创建 Topic，验证 Zookeeper 中是否同步了相关信息。

精心整理的Redis 5+详细配置手册，提供集群配置文件模板。根据实际情况微调后即可快速搭建Redis集群。