第一部分、通过docker-compose安装spark集群 首先先安装docker-compose,(此处省略) 然后通过以下详细部署进行安装部署spark 集群 1、下载spark镜像 docker pull singularities/spark 1. 2、准备好docker-compose.yaml文件,文件内容如下: version: "2" services: master: image: singularities/spark command: start-spark ...
一、安装docker与docker-compose 二、系统构架图 三、docker compose部署文件 四、使用yml部署文件部署spark环境 五、完成创建RDD与filter处理的实验 一、安装docker与docker-compose 查询docker版本号。 在host上执行。 sudo docker -v 1. 根据查询到的版本号,在下列网站找到对应的docker-compose版本。 https://github...
安装docker-compose 1 sudopipinstalldocker-compose==1.4.0 拉取镜像: 1 docker pull singularities/spark:latest 我这里使用的是:singularities/spark这个镜像 https://registry.hub.docker.com/r/singularities/spark 创建目录 1 mkdir/root/docker-spark 创建对应master的卷目录 1 mkdir/root/docker-spark/data-vol...
curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.24.1/docker-compose-`uname-s`-`uname-m` -o /usr/local/bin/docker-compose 主节点安装 10.0.1.2 [root@VM-1-2-centos spark]# cat /export/vm/spark/docker-compose.yamlversion:'3'services: spark: image: docker.io/bitnami/spark:...
- SPARK_SSL_ENABLED=no - SPARK_USER=spark 3,启动容器 (1)首先执行如下命令启动容器: 1 docker-compose up -d (2)接着执行 docker ps 命令可以看到启动了两个容器,也就是一主一从的集群(一个 master、一个 worker): (3)使用浏览器通过 http://服务器IP:8080 地址可以访问 Spark Web UI 页面,...
1. 下载 Spark 官方镜像 ```docker pull apache/spark:latest ```2. 使用 Docker Compose ...
安装Docker Compose(Mac 下安装Docker是会自动安装) Spark集群介绍 Spark集群是一种资源分配调度器,执行任务的Spark进程作为客户端向集群申请资源(计算节点),集群分配资源后,这个Spark进程会分解计算工作,把他们放到申请的计算节点中运行。 提交给Spark运行的工作叫Application,对应的主程序叫做Driver Program,主程序通过Spar...
使用docker搭建spark(2.3.1)集群 技术标签: spark docker使用Docker快速搭建Spark集群。 创建Spark集群 首先在命令行下载该项目: 在该目录下,输入compose up: 等待安装,最后会提示Worker和master都准备好了: 在浏览器中输入localhost:8080,出现如下界面,说明配置成功: 我们可以使用docker ps -a命令查看当前运行的容器:...
docker-compose:1.17.1 spark:2.3.0 hdfs:2.7.1 调整work节点数量 由于内存有16G,于是打算将work节点数从1个调整到6个,调整后work容器的配置如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 worker1:image:gettyimages/spark:2.3.0-hadoop-2.8container_name:worker1command:bin/spark-classor...
上图中Docker的镜像仓库类似于传统虚拟机的镜像仓库或存放镜像的本地文件系统,Docker引擎启动容器来运行Spark集群(容器内包含基础的Linux操作系统环境),类比于虚拟机软件启动多个虚拟机,在虚拟机内分别运行Spark进程,两者区别在于Docker容器内的应用在使用物理资源时,直接与内核打交道,无需经过Docker引擎。