export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080 export SPARK_WORKER_MEMORY=1g export SPARK_WORKER_CORES=1 export SPARK_WORKER_INSTANCES=1 export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop分别在三台虚拟机上修改spark-env.sh文件: 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. hadoop1: hadoop2: hadoop3: c)集群规划...
1、使用浏览器确认Spark集群服务是否已经正常启动 http://master01的IP地址:8080/2、使用浏览器确认Spark日志服务是否已经正常启动(访问的端口18080来自于上面的日志服务配置) http://master01的IP地址:18080/
搭建Spark集群详细步骤(1) 构建Spark集群(1)构建spark集群经典4部曲: 1.搭建hadoop单机和伪分布式环境 2.构造分布式hadoop集群 3.构造分布式spark集群 4.测试spark集群 第一步 搭建hadoop单机和伪分布式环境 开发h… 小羊 搭建Spark集群详细教程(3) 构建Spark集群(3)构建spark集群经典4部曲: 1.搭建hadoop单机和伪分...
3.修改spark-defaults.conf cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf vi spark-defaults.conf 1. 2. 添加: spark.master spark://master:7077 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/spark-logs spark.history.fs.logDirectory hdfs://master:8020/spark-logs 1. 2....
一、Spark概述 1、Spark简介 Spark是专为大规模数据处理而设计的,基于内存快速通用,可扩展的集群计算引擎,实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流,运算速度相比于MapReduce得到了显著的提高。 2、运行结构 Driver 运行Spark的Applicaion中main()函数,会创建SparkContext,SparkContext负责和Cluster-Manag...
一、集群规划 Spark集群以小组内三台电脑搭建,Spark集群以Hadoop集群为基础搭建,虚拟机主机名分别为hadoop101、hadoop111和hadoop121。IP地址分别为192.168.43.101、192.168.43.111和192.168.43.121。 Spark分布式集群的安装环境,需要事先配置好Hadoop的分布式集群环境。这里采用3台虚拟机来搭建Spark集群,其中1台虚拟机,主机...
Spark分布式高可用集群搭建 上面安装的普通分布式spark集群存在SPOF的问题,Hadoop在2.X版本开始,已经利用ZooKeeper解决了单点故障问题。同样的策略,Spark也利用ZooKeeper解决Spark集群的单点故障问题。 ServerMasterWorker bigdata02 √ √ bigdata03 √ bigdata04 √ √ 前提:由于spark集群的高可用依赖于zookeeper来实现,...
比如分别把这两个文件重命名为start-spark-all.sh和stop-spark-all.sh 原因: 如果集群中也配置HADOOP_HOME,那么在HADOOP_HOME/sbin目录下也有start-all.sh和stop-all.sh这两个文件,当你执行这两个文件,系统不知道是操作hadoop集群还是spark集群。修改后就不会冲突了,当然,不修改的话,你需要进入它们的sbin目录下...
Standalone模式是Spark自带的一种集群模式,不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境,Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境,完全可以利用该模式搭建多机器集群,用于实际的大数据处理。 前言 StandAlone就是将Spark的角色,以独立的进程的形式运行在服务器上 ...
如果看到collect有结果,表示我们的standalone搭建完成 Spark StandAlone集群的HA配置 1. Single-Node Recovery with Local File System --基于文件系统的单节点恢复 在spark-env.sh配置 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=FILESYSTEM -Dspark.deploy.recoveryDirectory=/user/spark/tmp" ...