使用cdh5.8.3安装完spark之后,发现spark角色类型Gateway显示的状态为“不适用”,请问正常吗 [问题点数:20分]

Bbs1
本版专家分:0
结帖率 0%
Bbs1
本版专家分:0
Bbs1
本版专家分:10
Bbs1
本版专家分:0
Spark:相关错误总结
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52916307<em>spark</em> FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '~/ENV/<em>spark</em>/./bin/<em>spark</em>-submit'居然是因为这个引发的错误:SPARK_HOME = ~/ENV/<em>spark</em>应该改成SPARK_HOME
让cloudera manager装的spark支持hql
如何编译<em>spark</em>源码 的assembly来支持hive前面的文章已经介绍过,如果你是用cm装的搭建的集群: 第一步:在cm 中的<em>spark</em> service里指定<em>gateway</em>为你要<em>使用</em><em>spark</em>命令行的节点。 第二步:将assembly jar上传到hdfs 第三步:在<em>spark</em>的服务范围中修改以下配置为你在hdfs上的assembly jar 第四步:<em>spark</em>
CDH Gateway docker实战
将CDH <em>gateway</em> 安装到docker里面。
HDFS NFS Gateway
HDFS NFS Gateway Overview NFS Gateway支持NFSv3,允许HDFS作为客户端本地文件系统的一部分挂载在本地文件系统。目前,NFS Gateway支持和启用了下面的<em>使用</em>模式: 1.      用户可以在基于NFSv3客户端兼容的操作系统上的本地文件系统上浏览HDFS文件系统。 2.      用户可以从挂载到本地文件系统的HDFS文件系统上下载文件。 3
CDH 自定义添加Spark2服务
官网参考Installing Cloudera Distribution of Apache Spark 2一 、下载SPARK2_ON_YARN-2.2.0.cloudera1.jarSPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5.12.0.p0.142354-el6.parcel SPARK2-2.2.0.cloudera1-1.cdh5.12.0.p0.142354-el6.par
CDH版本 HDFS NFS Gateway 无法启动、挂载失败问题
如遇到NFS启动失败,或者其他机器挂载NFS失败,错误字样有如下 挂载失败关键字: mount.nfs: requested NFS version or transport protocol is not supported 启动失败关键字: WARN org.apache.hadoop.oncrpc.RpcProgram: Invalid RPC call versio
HDFS NFS Gateway安装配置详解
-by liuweibj 1.概述 HDFS NFS Gateway能够把HDFS挂载到客户机上作为本地文件系统来管理,支持NFSv3。当前版本的NFS Gateway有如下可用特性。 l  用户在支持NFSv3的操作系统上可以通过本地文件系统浏览HDFS。 l  <em>使用</em>NFS Gateway 用户能够直接下载和上传HDFS文件到本地文件系统中。 l  用户可以通过挂载点直接传输数据流至H
Openfire+Spark+Spark Web安装配置
Openfire+Spark+Spark Web安装配置   一.安装环境   操作系统:Windows XP Prefessional SP2 服务器软件:Openfire 3.4.2             OpenfireEnterprise 3.4.2 客户端软件:Spark 2.5.7             SparkFastpath Webchat 3.4.1
Spark 踩坑记录
Encoders.bean(Person.class) 调用报异常 异常信息Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedOperationException: Cannot infer type for class personal.leo.<em>spark</em>.Person because it is not bean-compliant 原因: Bean
spark 网关gateway.jar
<em>spark</em> im 网关 <em>gateway</em>.jar
Spark开发环境配置(windows/Intellij IDEA 篇)
Spark开发环境配置(windows/Intellij IDEA 篇) Intellij IDEA是一个蛮不错的IDE,在java/scala/Groovy领域深得人心。笔者之前<em>使用</em>的是Eclipse那一套开发环境,虽然也不错,但忍不住好奇心的驱使,折腾了一下IDEA,<em>发现</em>写起Spark程序来,“哎呦,不错哟!”,故总结一下在windows系统中的配置过程(在mac下的配置其实更简单一些)
spark 基本方法
 转换(Transformations) Transformation Meaning map( func) 返回一个新的分布式数据集,由每个原元素经过func函数转换后组成 filter( func) 返回一个新的数据集,由经过func函数后返回值为true的原元素组成 flatM
[CDH安装]--关于Spark版本的支持
原文:https://www.cloudera.com/documentation/<em>spark</em>2/latest/topics/<em>spark</em>2_requirements.htmlSpark 2要求以下部分介绍了Apache Spark 2的Cloudera Distribution的软件需求。继续阅读:·        CDH版本·        Cloudera Manager版本·        ...
Spark中的角色介绍
  Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。因为其基于内存计算,比Hadoop 中 MapReduce 计算框架具有更高的实时性,同时保证了高效容错性和可伸缩性。从 2009 年诞生于 AMPLab 到现在已经成为 Apache 顶级开源项目,并成功应用于商业集群中,学习 Spark 就需要了解其架构。 Spark 架构图如下: Spark架构<em>使用</em>了分布式计算中master-sla...
executor的状态
<em>spark</em> executor一共有6种<em>状态</em>: launchingrunningkilledfailedlostexited 一个executor如果处于下列四种<em>状态</em>之一,则executor结束: killedfailedlostexited package org.apache.<em>spark</em>.deploy private[deploy] object Exe
CDH集群中YARN的参数配置
前言:Hadoop 2.0<em>之后</em>,原先的MapReduce不在是简单的离线批处理MR任务的框架,升级为MapReduceV2(Yarn)版本,也就是把资源调度和任务分发两块分离开来。而在最新的CDH版本中,同时集成了MapReduceV1和MapReduceV2(Yarn)两个版本,如果集群中需要<em>使用</em>Yarn做统一的资源调度,建议<em>使用</em>Yarn。 CDH对Yarn的部分参数做了少了修改,并且添加了相
利用CDH进行spark集群部署
1. 规划: master: brain01 worker: brain02、brain03、brain04 2. 准备工作: 2.1 安装Java 1.7 2.2 设置主机名,编辑/etc/hosts 2.3 关闭iptables:  service iptables stop chkconfig iptables off 2.4 关闭selinux,修改文件/etc/
CDH-安装SPARK2
https://www.cloudera.com/documentation/<em>spark</em>2/latest/topics/<em>spark</em>2_installing.html #官网安装方式 https://www.cloudera.com/documentation/<em>spark</em>2/latest/topics/<em>spark</em>2_packaging.html#packaging #以下三台机
[Spark升级]--在CDH-5.10.0中添加spark2(未添加Kerberos认证)
一、环境准备jdk-1.8+scala-2.11.X+python-2.7二、创建目录mkdir -p /opt/cloudera/csd修改权限chown cloudera-scm:cloudera-scm /opt/cloudera/csd获取csd(放到/opt/cloudera/csd目录)wget http://archive.cloudera.com/<em>spark</em>2/csd/SPAR...
CDH集群 Spark1.6 升级到 Spark2.2 全纪录
注:公司CDH集群版本为5.13.0 我们用的CDH 5.13.0集群几乎算是最新的版本了,但默认安装的Spark依旧是1.6版本,看来1.6的确经典啊。。但鉴于Spark2.0以后变化较大,为了方便新来员工技术发展,我决定把Spark1.6升级为<em>spark</em>2.2版本(2.3版本刚出不久,算是最新了)。经查阅官方文档,<em>发现</em><em>spark</em>1.6和2.x是可以并行安装的,也就是说可以不用删除默认...
Gateway安装部署
一、简介 Gateway 是一个基于HTTP协议的restful的API网关。主要作用:流量控制、熔断、负载均衡、服务<em>发现</em>、插件机制、基于URL 的路由、API聚合、API参数校验、API访问控制、API Mock、后端server的健康检查、<em>使用</em>fasthttp、后台管理UI。 二、Github地址:https://github.com/fagongzi/<em>gateway</em> 三
【终极解决】Java gateway&nb…
"D:\Program files\Anaconda2\python.exe" C:/Users/PycharmProjects/helloworld/<em>spark</em>1.py SPARK_HOME not in os.environ SPARK_JARS_DIR already set== D:\!<em>spark</em>-1.6.2\jars "set PYTHONHASHSEED=0" "run <em>spark</em>-c
Spark几种运行模式
<em>spark</em>应用执行机制分析前段时间一直在编写指标代码,一直采用的是--deploy-mode client方式开发测试,因此执行没遇到什么问题,但是放到生产上采用--master yarn-cluster方式运行,那问题就开始陆续暴露出来了。因此写一篇文章分析并记录一下<em>spark</em>的几种运行方式。1.<em>spark</em>应用的基本概念<em>spark</em>运行模式分为:Local(本地idea上运行),Standalon...
Spark-1.4.0集群搭建
主要内容 Ubuntu 10.04 系统设置 ZooKeeper集群搭建 Hadoop-2.4.1集群搭建 Spark 1.4.0集群搭建
安装Spark+hadoop,spark、hadoop分布式集群搭建...(亲自搭建过!!)
首先说一下我所用的版本:<em>spark</em>-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz,hadoop-2.7.3.tar.gz,jdk-8u131-linux-x64.rpm,我们实验室有4台服务器:每个节点硬盘:300GB,内存:64GB。 1. 先装java1.8环境:给各个节点上传jdk-8u131-linux-x64.rpm到/home里面。用rpm安装。[root@localhost h
查看spark进程运行状态以及安装spark
6、移动命令 #hadoop dfs –mv /user/test.txt /user/test/ 7、拷贝命令 #hadoop dfs –copytolocal /user/test.txt /opt/ 查看<em>spark</em>上面的运行情况; http://192.168.31.10:8080/# wc -l judgedoc_litigant.txt 查看文件有多少行; hto...
spark任务已经执行结束,但还显示RUNNING状态
<em>spark</em>的任务已经执行完成:scala> val line = sc.textFile("hdfs://vm122:9000/dblp.rdf") line: org.apache.<em>spark</em>.rdd.RDD[String] = hdfs://vm122:9000/dblp.rdf MapPartitionsRDD[1] at textFile at :24scala> val
Spark源码阅读笔记:Spark集群中各个角色介绍
在阅读代码之前,需要先介绍一下Spark集群,主要参考了官网上的描述、源码以及源码注释,而关于Spark的其他一些概念,《RDD:基于内存的集群计算容错抽象》这篇论文已经讲得足够牛叉了,而且很权威,我就不扯淡了。         先
spark安装具体步骤
最近,在大波面试来袭的时候,我默默的在这钻研<em>spark</em>的安装,以前的linux的基础知识都忘得差不多了,所以安装起来比较麻烦,于是写下这篇安装博文,希望有用。
Spark on Yarn遇到的几个问题及解决思路
Spark on Yarn模式,其资源分配是交给Yarn的ResourceManager来进行管理的,但是目前的Spark版本,Application日志的查看,只能通过Yarn的yarn logs命令实现。
[CDH版本要求]--CDH 5和Cloudera Manager 5要求和支持的版本
英文原文:https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/release-notes/topics/rn_consolidated_pcm.html#os510在企业数据中心,Cloudera Manager和CDH与Apache Accumulo,Apache Impala(孵化),Hue,Cloudera Search和Cloudera Na...
spark的核心思路、适用场景是什么?
1.Spark的核心思路是什么? 2.Spark的<em>适用</em>场景是什么? 首先,MapReduce-like是说架构上和多数分布式计算框架类似,Spark有分配任务的主节点(Driver)和执行计算的工作节点(Worker) 其次,Low-latency基本上应该是源于Worker进程较长的生命周期,可以在一个Job过程中长驻内存执行Task,减少额
Spark服务启动的一些总结
1、我理解常用的Spark部署方式有三种 1)、本地服务,就是所谓的local,在IDE上本地跑程序,用于调试 2)、Standalone,<em>使用</em>自己的master/worker进行服务的调度。 脱离yarn的资源管理 3)、Spark on yarn。 <em>使用</em>yarn来进行资源的调度 2、在<em>spark</em>-env.sh中配置export HADOOP_CONF_DIR= ,这样就可以<em>使用</em>
Spark集群搭建--节点DataNode网页无显示
按照网上教程搭建好Hadoop以及Spark集群后,最开始都可以<em>正常</em><em>显示</em>,但是有一台节点后面系统重装,再搭建过程出现问题,localhost:50070始终无法看到DataNode信息,找了很多教程试了几种方法没有解决,Spark集群的<em>显示</em>是<em>正常</em>的 最后<em>发现</em>在Hadoop format以及启动关闭过程中/usr/local/hadoop/dfs 目录下生成data文件,网上说里面的version...
Spark Streaming的三种运用场景
Spark Streaming共有三种运用场景,分为:无<em>状态</em>操作、<em>状态</em>操作、window操作。下面分别描述下本人对这三种运用场景的理解。 1、无<em>状态</em>操作          只关注当前新生成的小批次数据,所有计算都只是基于这个批次的数据进行处理。          一个批次的数据,我们将这个批次的时间假设得长一些,比如说一天。这样的话,一个批次就是在一天时间内生成的数据,可以理解为银行系统中贷
Spark简介:适用场景、核心概念、创建RDD、支持语言等介绍
问题导读: 1.大数据有哪四大特征? 2.Spark和Hadoop有什么不同呢? 3.Spark的<em>适用</em>哪些场景? 4.RDD的生成有哪两种创建方式? 5.Spark支持哪些语言开发? 大数据平台软件需要同时支持海量数据存储和高速分析能力。 大数据的四大特征——海量的数据规模(volume)、快速的数据流转和动态的数据
关于Spark分布式安装过程中Master端启动中遇到的问题(1)
昨天在安装配置完Sark分布式环境后(Hadoop版本2.6.0-cdh5.7.0,Spark版本1.6.0-cdh5.7.0),<em>使用</em>命令start-all启动时<em>发现</em>Master和Worker都未能启动,<em>使用</em>命令start-master启动时<em>发现</em>Master无法启动。查看out日志文件<em>发现</em>还是Hadoop的classpath指定问题,修改<em>spark</em>-env文件后,Master可以成功启动。但是ou...
spark安装运行在webUI界面不显示worker
./<em>spark</em>/conf/<em>spark</em>-env.sh 文件中需要显式地设置一些环境变量,不用系统默认值。亲测,ubuntu16.04系统,<em>spark</em>-env.sh中手动配置export JAVA_HOME=&amp;lt;&amp;gt;/jdk1.8export SCALA_HOME=&amp;lt;&amp;gt;/scalaexport HADOOP_HOME=&amp;lt;&amp;gt;/hadoopexport HADOOP_CON...
CDH上安装spark2的操作说明
CDH安装SPark2的方法 可以同时安装CDH的默认<em>spark</em>以及最近的<em>spark</em>2
Spark之任务流程和角色
一、各个<em>角色</em>解释Application 基于Spark的应用程序,包含了driver程序和 集群上的executorDriver Program 运⾏行main函数并且新建SparkContext的 程序Cluster Manager 在集群上获取资源的外部服务(例如 standalone,Mesos,Yarn )Worker Node 集群中任何可以运⾏行应⽤用代码的节点Executor是在⼀一个
关于ETL那些事情
ETL这个概念也很久了,但是真正的进入大家的视野估计还是由于大数据。由于从15年至今,其实整个大数据领域都处于做数据仓库,然后简单生成报表这个层面,ETL(ETL - Extract, Transform, Load),这个概念就必不可少了。由于,经常有人在群里问浪尖:什么是ETL?ETL做了什么事情?也经常有招聘信息里面包含ETL,那么今天在这里我就简单给大家聊聊ETL。数据仓库中的ETL概述企
哪些领域可以用到Spark?
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎,现已形成一个高速发展应用广泛的生态系统,主要应用场景如下: 1. Spark是基于内存的迭代计算框架,<em>适用</em>于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多,所需读取的数据量越大,受益越大,数据量小但是计算密集度较大的场合,受益就相对较小; 2. 由于RDD的特性,Spark不适...
Spark优化之二:集群上运行jar程序,状态一直Accepted且不停止不报错
http://www.cnblogs.com/shixiangwan/p/6195297.html
Spark的高可用机制HA
1.安装zookeeper集群,修改配置文件,<em>之后</em>启动zookeeper的服务。 <em>之后</em><em>使用</em>命令zkServer.sh start分别启动你的每台机器上面的zk服务。可以<em>使用</em>命令zkServer.sh status查看<em>状态</em>。 2.已经安装好<em>spark</em>集群。在配置文件中修改一些配置,将master的信息注册在你的zookeeper的集群上。 具体的命令是: export SPA
eclipse安装完PyDev后不显示
问题描述:eclipse安<em>装完</em>PyDev后,Window->Preference下面不<em>显示</em>,且安装过程中出现如下提示:                                                 问题分析:版本不适配问题,我的eclipse版本是4.5(Mars),而这里安装的PyDev是5.1.2,eclipse相对来                    说过新了
Spark 实践 - RDD 的 join操作之需要注意的事项 - RDD为空的join操作
RDD的join操作,如果存在有join的RDD为空,则计算后的结果也将是空的。
Spark学习之3:SparkSubmit启动应用程序主类过程
本文主要讲述在standalone模式下,从bin/<em>spark</em>-submit脚本到SparkSubmit类启动应用程序主类的过程。 1 调用流程图 2 启动脚本 2.1 bin/<em>spark</em>-submit # For client mode, the driver will be launched in the same JVM that launches
spark2.3安装以及遇到的一些坑
最近公司的基于CDH的Hadoop大数据计算平台需要迁移,由于时间过长,原来的搭建步骤以及踩过的坑都忘得差不多了,现在为了将来能够有个依据,特将本次重新搭建平台所踩的坑给记录下来。    <em>使用</em>的软件及版本:        CDH-5.14.2-1.cdh5.14.2.p0.3        jdk1.8.0_171        Spark2.3    总体的步骤参看请参看这篇文章:http://...
正常启动SparkStreaming之后,但是一直获取不到数据
出现这样子的问题<em>之后</em>,我们将setMaster的值进行了一点点的修改 local[2] 为什么? 之前在进行setMaster的值时,当我们为local的时候,其实表示为local[1] 那么就是告诉我们的程序,只执行一个处理线程。但是在现在通过socket的<em>spark</em> streaming来处理的话 一个进程将不够用?为什么? 因为一个进程需要处理 还需要一个去获取数据 为什么这两处进程不能衔接在...
spark之共享数据(累加器)
累加器顾名思义,累加器是一种只能通过关联操作进行“加”操作的变量,因此它能够高效的应用于并行操作中。它们能够用来实现counters和sums。Spark原生支持数值<em>类型</em>的累加器,开发者可以自己添加支持的<em>类型</em>,在2.0.0之前的版本中,通过继承AccumulatorParam来实现,而2.0.0<em>之后</em>的版本需要继承AccumulatorV2来实现自定义<em>类型</em>的累加器。如果创建了一个具名的累加器,它可以...
CDH5.9 离线安装或者升级spark2.x详细步骤
官方安装说明地址:https://www.cloudera.com/documentation/<em>spark</em>2/latest/topics/<em>spark</em>2_installing.htmlStep1安装<em>spark</em>需要两个文件,一个是csd文件,一个是parcel文件。我安装的是2.1 Release2版本,后面两列分别是这个两个文件的地址。进入parcel的链接地址,如下图:我的系统是centos6,所...
大数据处理为何选择Spark,而不是Hadoop
一.基础知识 1.Spark Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。 在速度方面,Spark扩展了广泛<em>使用</em>的MapReduce计算模型,而且高效地支持更多计算模式,包括交互式查询和流处理。 Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。 Spark的各个组件 2.Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。 用户可以在不了解分布
高效分布式计算系统:Spark
一. 什么是Spark? Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于map reduce算法实现的分布式计算,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地<em>适用</em>于数据挖掘与机器学习等需
2.0-Spark完全分布式集群安装
本次安装是之前的Hadoop完全分布式集群的基础之上进行,相关软件版本如下: Linux系统:CentOS release 6.5 final x86-64 Jdk:jdk1.8.0_141 hadoop: Yarn的hadoop2.6 scala:scala-2.10.6 <em>spark</em>:<em>spark</em>-1.6.0-bin-hadoop2.6 此处省略jdk和hadoop的安装。 具体过程可
Spark基础知识
Spark与Hadoop,Storm的对比 Spark的中间数据放到内存中,对于迭代运算效率更高。 Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面,有RDD的抽象概念。 Hadoop包括2部分:分布式存储(HDFS)和分布式计算(MapReduce)。 Storm是一个分布式的、容错的事实计算系统。 Hadoop计算模式是MapReduce,Storm计算模式是StreamProcessing
Spark UI无法查看到slave节点
背景信息: Spark两个节点,主机名分别为master和slave,$SPARK_HOMR/conf/slaves配置了两条记录:两行分别为master和slave。 先<em>使用</em>./sbin/start-master.sh命令启动master节点,然后<em>使用</em>./sbin/start-slaves.sh命令启动slaves。 错误描述: 在Spark UI查看slave节点信息,
Spark入门之八:Spark Streaming 的原理以及应用场景介绍
什么是Spark Streaming Spark Streaming类似于Apache Storm,用于流式数据的处理。根据其官方文档介绍,Spark Streaming有高吞吐量和容错能力强这两个特点。Spark Streaming支持的数据输入源很多,例如:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据输入后可以用 Spark的高度抽象原语如:map、re
MySQL安装之后没有MySQL数据库的原因
mysql安<em>装完</em><em>之后</em>,登陆后<em>发现</em>只有两个数据库:mysql> show databases; +--------------------+ | Database           | +--------------------+ | information_schema | | test               | +--------------------+ ,mysql
下载Spark并在单机模式下运行它
声明: 以下是在Windows 10 64位系统下面进行的操作。 <em>使用</em>的语言以及版本是Python 2.7。 JDK版本是 JDK1.8。下载SparkSpark的下载地址为:https://archive.apache.org/dist/<em>spark</em>/ 在这个里面可以选择你自己想要的版本。 我下载的是<em>spark</em>-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz 注:在Spark1.4起增加
Spark 基于pyspark下的实时日志分析
最近有个任务是分析实时日志中出现error信息的统计,包括错误数量,报错的时间等。想了下决定采用<em>spark</em> + flume。日志格式如下:环境如下: scala:2.10.4 <em>spark</em>:1.6.0 flume:apache-flume-1.7.0-bin flume插件:<em>spark</em>-streaming-flume-assembly_2.11-1.6.0.jar首先启动<em>spark</em>业务逻辑程序
spark使用repartition没有效果
在<em>使用</em>repartition()时出现下述问题: print(rdd.getNumPartitions()) rdd.repartition(100) print(rdd.getNumPartitions()) 两次打印的结果相同 产生上述问题的原因有两个: 首先 repartition()是惰性求值操作,需要执行一个action操作才可以使其执行。 其次,repartition()操作会...
Spark集群权威指南
Spark集群权威指南 Spark运行模式 Spark部署模式主要有四种:最简单就是Local模式(单机本地模式)、当然 Spark 还有自带的Standalone模式(<em>使用</em>Spark自带的简单集群管理器)。还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 YARN模式(<em>使用</em>YARN作为集群管理器)和Mesos模式(<em>使用</em>Mesos作为集群管理器)中。对于大多数情况 Sta
spark学习-hadoop安装与启动
安装前准备 1.首先准备三台服务器.一台master,两台slave. 172.18.101.157 <em>spark</em>-master 172.18.101.162 <em>spark</em>-slave1 172.18.132.162 <em>spark</em>-slave2 2.设置免密登录 1. 生成私钥和公钥 [root@<em>spark</em>-master data]# ssh-keygen -t rsa 一直...
spark任务进度实时更新与聚合
新博客地址spreespree从<em>spark</em> web ui中获取正在运行的任务<em>状态</em>,从history server中获取已经运行结束的<em>状态</em>信息并将这些数据写入MongoDB,可以实现动态任务更新。因为把运行日志进行了聚合,可以再也不用ssh端口转发了TAT,直接把该页面配置个代理就OK了。spree安装部署环境已安装git,npm安装Spreegit clone --recursive https:/
spark启动时 问题
我的<em>spark</em>是搭建在hadoop上面的,启动hadoop以后,接着启动<em>spark</em>的时候,会在启动命令行提示一下信息, <em>spark</em>2: failed to launch org.apache.<em>spark</em>.deploy.worker.Worker: 最后分析可知,是由于没有打开<em>spark</em>的7077端口的原因, 解决方案:关闭<em>spark</em>服务,在所有节点运行打开端口操作,具体命令如下所示:
HIve On Spark 安装, Mysql配置,执行引擎设置
配置文件下载:链接:http://pan.baidu.com/s/1gfxFgMB 密码:3jvj 数据库设置参考:http://www.cnblogs.com/easyzikai/archive/2012/06/17/2552357.html
CDH 安装spark2 缺包
在/etc/<em>spark</em>/conf/目录下把老的<em>spark</em>的classpath.txt  <em>spark</em>-env.sh   复制到/data/cloudera/parcels/SPARK2-2.0.0.cloudera2-1.cdh5.7.0.p0.118100/etc/<em>spark</em>2/conf.dist/下,/etc/<em>spark</em>2/conf是该目录的链接,然后修改<em>spark</em>-env.sh中SPARK_H
Spark三种参数配置方式详细说明
两个月没写<em>spark</em>了,感觉忘记得比较快,特此记录下常见配置参数方式; 参考: https://blog.csdn.net/xiaolang85/article/details/51364259 http://www.cnblogs.com/sh425/p/7384467.html...
Spark学习笔记(一)--Spark架构
Spark架构采用了分布式计算中的Master-Slave模型。Master是对应集群中的含有Master进程的节点,Slave是集群中含有Worker进程的节点。Master作为整个集群的控制器,负责整个集群的<em>正常</em>运行;Worker相当于是计算节点,接收主节点命令与进行<em>状态</em>汇报;Executor负责任务的执行;Cluster作为用户的客户端负责提交应用,Driver负责控制一个应用的执行。具体如下
hadoop2.5环境下编译spark并部署
1、环境介绍 操作系统:linux jdk:1.7.0_67 <em>spark</em>版本:1.6.0 hadoop版本:2.5.0或者cdh2.5.0 maven版本:3.5.4 scala版本:2.11.12、编译准备1)由于编译apache的<em>spark</em>,首先在maven的setting文件中增加阿里的源, &amp;lt;mirror&amp;gt; &amp;lt;id&amp;g...
安装spark,基于hadoop的
安装Scala 安装<em>spark</em>之前先安装scala,scala下载地址 下载最新的版本就行,我的是scala-2.11.8.tgz在home中创建scala文件夹 mkdir scala(根据自己的需求创建)我的文件路径   # /home/scala把压缩包上传到创建的scala文件夹中,解压 tar -xvf scala-2.11.8.tgz编译 vim ~/.bashrc  增加SCA
spark:udf函数处理null值
我们有个DataFrame对象df: df.show df.printSchema +----+----+ | str| dou| +----+----+ |null| 1.0| | a |null| +----+----+ root |-- str: string (nullable = true) |-- dou: double (nullable = true) 看以下代码: v...
Spark学习系列——在虚拟机上搭建 Spark 集群的两种方法
一、概述        对于想学习 <em>spark</em> 集群搭建及应用的人来说,专门买多台物理主机往往成本太高,其实我们只需要利用虚拟机(我用的是 VMWare)搭建多台虚拟主机即可。在学习过程中,在网上搜了各种资料,参考了很多优秀的博客,<em>发现</em>在虚拟机上搭建 <em>spark</em> 集群主要有两种方法。第一种是充分利用 VMWare 的虚拟机克隆功能,只需要配置好一台主机,直接克隆生成其他主机并修改少量配置即可
spark task 任务状态管理
<em>spark</em> task 任务<em>状态</em>管理<em>spark</em> task 的任务<em>状态</em>经常进行更新,当任务完成后,这个任务是怎么取得结果的呢,看下面的代码流程def statusUpdate(tid: Long, state: TaskState, serializedData: ByteBuffer) { var failedExecutor: Option[String] = None // 进行<em>状态</em>的更新 了 s
spark history server集群配置与使用(解决执行spark任务之后没有显示的问题)
在你的<em>spark</em>路径的conf文件中,cp拷贝<em>spark</em>-defaults.conf.template为<em>spark</em>-defaults.conf 并在文件后面加上 <em>spark</em>.eventLog.enabled           true <em>spark</em>.eventLog.dir               hdfs://master:9000/history <em>spark</em>.eventLog.co
如何使用PyCharm编写Spark程序(pyspark)
import os import sys# Path for <em>spark</em> source folder os.environ['SPARK_HOME'] = "/Users/dustinchen/Documents/APP/<em>spark</em>-1.6.1-bin-hadoop2.6"# You might need to enter your local IP # os.environ['SPARK_LOCA
spark on yarn cluster模式提交作业,一直处于ACCEPTED状态,改了Client模式后就正常
1. 提交<em>spark</em>作业到yarn,采用client模式的时候作业可以运行,但是采用cluster模式的时候作业会一直初一accept<em>状态</em>。 背景:这个测试环境的资源比较小,提交作业后一直处于accept<em>状态</em>,所以把作业的配置也设置的小。 submit 语句: <em>spark</em>-submit \ <em>spark</em>-submit \ --class a.kafka_streaming.KafkaConsu...
pycharm上写spark程序
百度的一堆结果全是下面这样:     感觉特别醉,这样不说from py<em>spark</em> import SparkContext时,pycharm会提示红线,而且没有自动补全,根本就不实用。 后来还是在Google上找到了个方法: 将$SPARK_HOME/python/py<em>spark</em>复制到pycharm所<em>使用</em>的python解释器默认会去寻找的模块目录下
Spark在任何情况下均比MapReduce高效吗?
答案是否定的。
SparkSql 函数的使用
import org.apache.<em>spark</em>.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.<em>spark</em>.sql.SQLContext import org.apache.<em>spark</em>.sql.functions._ /** * */ object <em>spark</em>Dataframe { def main(args: Array[String]
失败的sparkSql使用问题记录
问题1、为什么很大的表,最里层的map只用1094个task呢?导致一直gc,   最后失败。 问题2,用row获取数据的时候,在sql中聚合的结果到底是integer还是long呢,总报数据<em>类型</em>转换错误,全改成Integer不对,全改成long也不对(这是在第一个问题换成极小的数据后<em>发现</em>的问题。。。df,schema看一下schema可以解决,但是第一个解决不了我就懒得看了。。
spark (1)初学者对于spark的几个疑问
1.同步更于http://aperise.iteye.com/ 2.<em>spark</em>对于初学者的几个疑问 Hadoop是啥?<em>spark</em>是啥? <em>spark</em>能完全取代Hadoop吗? Hadoop和Spark属于哪种计算计算模型(实时计算、离线计算)? 学习Hadoop和<em>spark</em>,哪门语言好? 哪里能找到比较全的学习资料?
使用Spark cache来保障正确的一个例子
我们通常以为Spark cache就是一个用来优化<em>spark</em>程序性能的。本文举的例子会告诉你,cache的作用有时候可能比提高性能更重要。(原文标题:Using Spark’s cache for correctness, not just performance) 在学习Apache Spark的时候,我们被告知RDD是不可变的。但是,我这里要将到一个和这点冲突的一个小程序。这个Scala程序...
SparkStreaming中的转化操作之--有状态操作主要是2种类型
  有<em>状态</em>转化操作需要在你的StreamingContext中打开检查点机制来确定容错性,只需要传递一个目录作为参数给ssc.checkpoint()即可 1、滑动窗口:  上面的窗口时间是3,滑动时间是2;表示每隔2个批次就对前3个批次的数据进行一次计算例子:Val ssc = new StreamingContext(sc,Seconds(2)) --&amp;gt; Batch是Seconds(2)...
Spark自带的集群模式(Standalone),Spark/Spark-ha集群搭建
1、Spark自带的集群模式对于Spark自带的集群模式,Spark要先启动一个老大(Master),然后老大Master和各个小弟(Worker)进行通信,其中真正干活的是Worker下的Executor。关于提交任务的,需要有一个客户端,这个客户端叫做Driver.这个Driver首先和Master建立通信,然后Master负责资源分配,然后让Worker启动Executor,然后Executo
Spark Streaming之窗口函数和状态转换函数
流处理主要有3种应用场景:无<em>状态</em>操作、window操作、<em>状态</em>操作。 reduceByKeyAndWindow import kafka.serializer.StringDecoder import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.<em>spark</em>.sql.SQLContext import org.apache.spar...
【Spark系列】三、Spark工作机制
Spark工作机制 Client Driver程序 Spark Context RDD DAG DAGSchedular TaskSchedular
Spark角色介绍
Spark<em>角色</em>介绍Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。因为其基于内存计算,比Hadoop中MapReduce计算框架具有更高的实时性,同时保证了高效容错性和可伸缩性。从2009年诞生于AMPLab到现在已经成为Apache顶级开源项目,并成功应用于商业集群中,学习Spark就需要了解其架构。Spark架构图:Spark架构<em>使用</em>了分布式计算中master-slave模型,master是集群中
Spark的三大误解
Spark三大误解
spark 与storm的对比及适用场景
学习大数据有一段时间了,学完<em>spark</em> 和strom 后,就希望这两个实时处理系统做个对比,以便于在以后的技术选型方面有很好的把握。 转载如下: http://www.cnblogs.com/yaohaitao/p/5703288.html 对比点 Storm Spark Streaming 实时计算模型
自动化监控spark进程并重启
自动化监控<em>spark</em>进程并重启,实际生产中可能会出现服务进程挂掉的异常,自动监控与重启是非常重要。
解决 idea 中 spark info 信息的有效方法
1.打开磁盘上的下载的 <em>spark</em>/conf 文件夹 拷贝一份log4j.properties.template文件 2.将文件放入项目中src/main/resources文件夹下 3,修改log4.properties文件内容   log4j.rootCategory=INFO, console 改为   log4j.rootCategory=ERROR, conso...
Spark各类算法的应用场景
SparkMlib是Spark项目的其中一个模块,包含了当前比较热门的机器学习算法,这些算法API主要分成两种。ML和MLIB。 本文对官方文档中描述的一些算法和工具进行了简单的介绍。 ML主要针对DataFrame,MLIB则面向RDD,算法的种类基本一致,我个人比较偏向于ML,结构化的数据更易操作一些。 Classification       分类算法包括逻辑回归,决策树已经
oracle安装完成后不能正确连接故障解决过程
今天在安装了oracle后不能用PLSQL和SQLPLUS进行连接折腾了半天,把过程写下来供大家参考: 首先查看是否创建了监听,如果没有创建监听,那就先用net manager 创建监听,然后查看D:\Oracle\product\10.1.0\Db_1\NETWORK\ADMIN\tnsnames.ora是否存在,并检查其中的配置是否正确。 如果上述问题都ok的话,<em>使用</em>tnsping 命令查
文章热词 Spark Spark培训 Spark课程 Spark视频教程 Spark学习
相关热词 c++ mlib spark 调用 android用户安装完不弹出 c#不包含适用 c++安装好之后ctrl+r运行 spark教程+python spark教程python
我们是很有底线的