安裝Spark standalone的叢集模式
前期工作：在ubuntu環境下安裝的。在三個節點上配置/etc/hostname。配置ssh，使之可以互相ssh登入。三個節點上都安裝上jdk（我安裝的是1.8版本的）。spark選擇的是2.3.1的。
1.準備三個虛機：一個master節點，兩個worker節點
2.在三臺虛機上都下載安裝上spark（/usr/soft目錄下），在/etc/environment配置上SPARK_HOME（/usr/soft/spark2.3.1）和PATH中加入/usr/soft/spark2.3.1/bin。
3.master可以使用spark-shell進入scala模式。如果沒有報錯表示安裝單節點安裝成功。在web上檢視4040埠可以檢視服務
4.啟動master節點服務：執行/usr/soft/spark2.3.1/sbin/start-master.sh 可以登入http://master-ip:8080使用web檢視服務
5.在worker節點啟動服務：執行/usr/soft/spark2.3.1/sbin/start-slave.sh spark://master-ip:7077 關聯到master上。啟動之後可以在master的web上檢視關聯上的workers。
另一種啟動所有服務的方式：
1.在三個節點的/usr/soft/spark2.3.1/conf中新建slaves檔案，將所有的slave節點的hostname新增進去。
2.在master節點啟動./start-master.sh ./start-slaves.sh 這樣可以將master和所有的slaves服務都啟動起來了。
相關推薦
安裝Spark standalone的叢集模式
前期工作：在ubuntu環境下安裝的。在三個節點上配置/etc/hostname。配置ssh，使之可以互相ssh登入。三個節點上都安裝上jdk（我安裝的是1.8版本的）。spark選擇的是2.3.1的。 1.準備三個虛機：一個master節點，兩個worker節點 2.在
（四）： Flink1.6.1 standalone叢集模式安裝部署，幾個常用引數配置
NameNode檢查點異常 安裝flink之前，觀察到一個NameNode檢查點異常： 沒去找官方解釋，按照此文的第4點解決了問題： namenode的Cluster ID 與 secondnamenode的Cluster ID 不一致，對比/dfs/nn
解決Spark standalone部署模式cores為0的問題
在docker中執行spark程式，發現docker日誌列印如下內容： [Timer-0] o.a.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl : Initial job has not accepted any resources; check your
Spark-Standalone叢集及搭建
目錄 Spark叢集 1.Spark叢集 2.Spark HA叢集 3.客戶端 Spark叢集 1.Spark叢集 1.叢集規劃 Master Wo
Spark程式設計指南之四：Spark分散式叢集模式的執行時系統架構
文章目錄 官方叢集模式介紹 Cluster Manager有哪些？ Standalone Apache Mesos Hadoop YARN Kubernetes Standalone模
使用spark-submit提交jar包到spark standalone叢集(續)
繼續上篇文章利用Intellij Idea在windows搭建spark 開發環境(含打jar包過程）(一) 以及Sparksql處理json日誌[要求sparksql統計json日誌條數存入mysql資料庫] 本章將把打好
大資料：Spark Standalone 叢集排程（二）如何建立、分配Executors的資源
Standalone 的整體架構 在Spark叢集中的3個角色Client, Master, Worker, 下面的圖是Client Submit 一個任務的流程圖： 完整的流程：Driver 提交任務給Master, 由Master節點根據任務的引數對進行Worker
windows系統作為driver遠端提交任務給spark standalone叢集demo
其實這個是上篇文章的升級版。先上demo程式碼吧，其中要改的地方還挺多的，此外，如果不將模型持久化的話，煩請自行修改相關程式碼（demo比較簡單，我就不闡釋他是幹什麼的了）：from pyspark.ml.feature import Word2Vec from pyspar
配置Spark standalone叢集啟動
前言 想在本地提交spark程式，在網上找了一些文章。在本地提交的前提就是，spark以叢集的方式啟動。於是想以簡單的standalone方式啟動，但在啟動的時候遇到了一些問題，下面把過程和問題總結一下。 正文 前提： 已經下載到s
【Spark】Ubuntu16.04 spark 叢集安裝 （standalone模式）
一、前言 目前 Apache Spark 支援三種分散式部署方式，分別是： standalone spark on mesos 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
Spark自帶的叢集模式（Standalone），Spark/Spark-ha叢集搭建
#1、Spark自帶的叢集模式 對於Spark自帶的叢集模式，Spark要先啟動一個老大（Master）,然後老大Master和各個小弟（Worker）進行通訊，其中真正幹活的是Worker下的Executor。關於提交任務的，需要有一個客戶端，這個客戶端叫做D
Spark standalone模式的安裝（spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz）（master、slave1和slave2）
前期部落格 開篇要明白 （1）spark-env.sh 是環境變數配置檔案 （2）spark-defaults.conf （3）slaves 是從節點機器配置檔案 （4）metrics.properties 是 監控 （5）log4j.
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？ >>>
Linux下安裝spark叢集
1、安裝scala 2、安裝Spark 3、配置Spark 修改配置檔案spark-env.sh，在解壓spark下的conf檔案中 將模板檔案複製出來 cp spark-env.sh.template spark-env.sh cp slave.template sl
zookeeper叢集模式安裝
環境 Linux：Centos Linux 7.3 JDK：jdk1.8.0_181 Hadoop：2.8.5 Zookeeper：3.4.13 伺服器 bigdata01：192.168.1.50 （主節點） bigdata02：192.168.1.51 bigdata03：192
rabbitmq叢集模式安裝
環境 centos 7.4 172.16.91.217 172.16.91.218 安裝包版本 http://www.erlang.org/download/otp_src_18.3.tar.gz otp_src_18.3.tar.gz http://www
第5章 選舉模式和ZooKeeper的叢集安裝 5-1 叢集的一些基本概念
xx就是我們的master，也就是我們的主節點。心跳機制，當有一個節點掛掉之後，整個叢集還是可以工作的。選舉模式，我們現在的master是正常執行的，但是在某些情況下它宕機了宕機了，那麼這個時候它這個叢集裡面就少了master，沒有master兩個slave需要去競爭。競爭完之後slave1把slave2給幹
Spark Standalone Mode安裝配置
一、Spark下載安裝 官網地址：http://spark.apache.org/downloads.html [email protected]:/usr/local# tar -zxvf spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz [email
大資料之Spark（八）--- Spark閉包處理，部署模式和叢集模式，SparkOnYarn模式，高可用，Spark整合Hive訪問hbase類載入等異常解決，使用spark下的thriftserv
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,function,dep Op
1.8分散式叢集模式基礎(VM安裝多臺伺服器)
前言 一晃就是10幾天，學習的過程是斷斷續續的，對個人來說，這並不是一個良好的狀態。在這10幾天了，迷戀起了PS... 從今天起，堅持一週4篇,額。希望吧 在之前的隨筆中，我安裝了Xshell 和 CentOS系統。今天我們簡單的來在VM上搭建多個伺服器 為後面叢集模式建立基礎。 伺