Spark單機模式獨立部署
單機部署:單臺主機執行Spark,不依賴YARN、MESOS管理資源
Saprk版本:spark-2.2.1-bin-hadoop2.7
部署步驟:
1: 解壓Spark的二進位制壓縮包,最好配置環境變數
2: 啟動master節點:./sbin/start-master.sh
webUI訪問埠:8080
Master預設監聽埠:7077
3: 啟動woker節點:./sbin/start-slave.sh
例如:start-slave.sh spark://debian:7077
引數:表示master節點的訪問地址(注意host-ip對映)
4:連線單機Spark叢集:spark-shell –master spark://debian:7077 (Spark Scala互動式開發環境,“:quit”退出)
5:單機提交Spark自帶測試作業:計算PI
命令:spark-submit –class org.apache.spark.examples.SparkPi –master spark://debian:7077 examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.1.jar 100
Master UI介面介紹:
相關推薦
Spark單機模式獨立部署
單機部署:單臺主機執行Spark,不依賴YARN、MESOS管理資源 Saprk版本:spark-2.2.1-bin-hadoop2.7 部署步驟: 1: 解壓Spark的二進位制壓縮包,最好配置環境變數 2: 啟動master節點:./sbin/st
SPARK單機模式搭建(從零開始)
因為是從零開始,所以本文將spark部署成單機模式,並且有些檔案放到home的個人目錄中,不過看下設定的環境變數的就可以知道,這些檔案放那裡其實是無所謂的 伺服器環境為cenos,並且JDK已經正確安裝,可通過jar命令是否可用來判斷 $ jar Usa
Spark單機模式搭建碰到的port異常
按照網上的教程在搭建spark的時候出現了port無法繫結的問題,重試10幾次後直接失敗,無法建立sc。 解決方法,在spark-env.sh中加入 export SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1 export SPARK_LOCAL_IP=
spark單機模式 和 叢集模式 安裝
浪費了“黃金五年”的Java程式設計師,還有救嗎? >>>
Spark筆記整理(一):spark單機安裝部署、分布式集群與HA安裝部署+spark源碼編譯
大數據 Spark [TOC] spark單機安裝部署 1.安裝scala 解壓:tar -zxvf soft/scala-2.10.5.tgz -C app/ 重命名:mv scala-2.10.5/ scala 配置到環境變量: export SCALA_HOME=/home/uplooking
kafka單機模式部署安裝,zookeeper啟動
模式 下載 CA jpg str 啟動 ear localhost strong 在root的用戶下 1):前提 安裝JDK環境,設置JAVA環境變量 2):下載kafka,命令:wget http://mirrors.shuosc.org/apac
大資料之Spark(八)--- Spark閉包處理,Spark的應用的部署模式,Spark叢集的模式,啟動Spark On Yarn模式,Spark的高可用配置
一、Spark閉包處理 ------------------------------------------------------------ RDD,resilient distributed dataset,彈性(容錯)分散式資料集。 分割槽列表,fun
Linux-7.2 下 Solr4.10.4 單機模式的安裝與部署圖文詳解
《 Linux下Solr4.10.4搜尋引擎的安裝與部署 》 瞭解Solr: Solr是來自Apache Lucene專案的流行的,快速的,開源的NoSQL搜尋平臺。它的主要功能包括強大
Spark叢集三種部署模式的區別
目前Apache Spark支援三種分散式部署方式,分別是standalone、spark on mesos和 spark on YARN,其中,第一種類似於MapReduce 1.0所採用的模式,內部實現了容錯性和資源管理,後兩種則是未來發展的趨勢,部分容錯性和資源管理交
Spark執行模式(一)-----Spark獨立模式
除了可以在Mesos或者YARN叢集管理器上執行Spark外,Spark還提供了獨立部署模式。你可以通過手動啟動一個master和workers,或者使用提供的指令碼來手動地啟動單獨的叢集模式。你也可以在一臺單獨的機器上啟動這些程序用來測試。 以獨立模式安裝Spark叢集
【Spark】Spark的Standalone模式安裝部署
Spark執行模式 Spark 有很多種模式,最簡單就是單機本地模式,還有單機偽分散式模式,複雜的則執行在叢集中,目前能很好的執行在 Yarn和 Mesos 中,當然 Spark 還有自帶的 Standalone 模式,對於大多數情況 Standalone 模
CDH+Storm+Spark (on yarm 模式)叢集部署
一、CDH部署環境:主機5臺,普通使用者stream免密; 本地yum源已配置, 1、環境準備 防火牆、selinux的狀態disable、root免密、控制代碼數(每個主機上能開啟的檔案數)、/etc/hosts--分發(ansible工具批量分發); 2、做一個C
spark學習1——配置hadoop 單機模式並執行WordCount例項(ubuntu14.04 & hadoop 2.6.0)
1. 安裝SSH hadoop是採用SSH進行通訊的 ,此時要設定密碼為空,即不需要密碼登陸,免去每次登陸時都要輸入密碼,當叢集較大時該步驟顯得尤為重要。 $ sudo apt-get install ssh 安裝完成後啟動服務: $ /etc/init.
Spark的Standalone模式安裝部署
Spark執行模式 Spark 有很多種模式,最簡單就是單機本地模式,還有單機偽分散式模式,複雜的則執行在叢集中,目前能很好的執行在 Yarn和 Mesos 中,當然 Spark 還有自帶的 Standalone 模式,對於大多數情況 Standalone 模式就足夠了,如
spark+kafka+Elasticsearch單機環境的部署和效能測試
版本選型 spark 1.5.2 + kafka 0.9.0.1 + Elasticsearch 2.2.1 安裝部署 1. 安裝指令碼及檔案 密碼 4m7l 2. 指令碼使用 vi /etc/hosts 新增 127.0.0.1 hostnamecd npminstall instal
HBase單機模式部署
分享 檢驗 技術 編輯 啟用 info img 上傳 site 1.上傳&解壓 2.設置環境變量 3.啟用&檢驗 4.編輯hbase-env.sh 5.編輯hbase-site.xml 6.啟動hbase
Spark Standalone模式 高可用部署
本文使用Spark的版本為:spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz。 spark的叢集採用3臺機器進行搭建,機器分別是server01,server02,server03。 其中:server01,server02設定為Master,server01,server02,ser
Linux下使用Docker部署nacos-server:1.4.0(單機模式),喪心病狂的我在半夜給UCloud提交了一份工單
## 1. 拉取nacos-server映象 進入 [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/nacos/nacos-server/tags?page=1&ordering=last_updated) 檢視nacos-server最新版本為 `nacos-server:1.
activiti web流程設計器 工作流的 整合視頻教程 SSM和獨立部署
activiti 工作流 web流程設計器 ssm activiti工作流 本視頻為activiti工作流的web流程設計器整合視頻教程整合Acitiviti在線流程設計器(Activiti-Modeler 5.21.0 官方流程設計器)本視頻共講了兩種整合方式1. 流程設計器和其它工作流
spark-yarn 模式 jar包優化
spark 大數據 hadoop yarn在yarn模式下,會上傳jar包到yarn來執行spark程序,如果每次都上傳,很耗時間,而且如果是阿裏雲的機器,上傳很慢,180m的jar要上傳十幾分鐘,所以要提前上傳到hdfs中去。spark支持如下幾個參數spark.yarn.jars:只能指定具體jar包,在