local模式下 驱动程序driver就是执行了一个Spark Application的main函数和创建Spark Context的进程,它包含了这个application的全部代码。 而如果在standalone下,估计是Spark Application 检测到1个core,导致在Registered StateStoreCoordinator endpoint就发生错误,kill掉了 具体原因仍在排查,欢迎指出不对! 补充原因: 以下是错...
必备环境 :docker (最好新起一个文件夹)必备文件:docker-compose.yaml文件 version:"2"services:master:image:shengxiaomac/pyspark2:1.0.0command:start-spark masterhostname:masterports:-"6066:6066"-"7070:7070"-"7077:7077"-"9000:9000"-"9005:9005"-"8080:8080"-"50070:50070"worker:image:shengxiaoma...
运行命令docker-compose up -d启动Container,对应是一个spark-masker和一个spark-worker 运行命令docker-compose up --scale spark-worker=2可以设置spark-worker的数量 登录http://localhost:8080查看,结果如下: spark-master-webUI.png 提交作业 查看运行中的容器docker ps 进入spark-master容器docker exec -it spa...
sudo pip install docker-compose==1.4.0 1. 拉取镜像: docker pull singularities/spark:latest 1. 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 mkdir /root/docker-spark 1. 创建对应master的卷目录 mkdir /root/docker-spark/data-volumes-maste...
[root@VM-1-4-centos spark]# cat /export/vm/spark/docker-compose.yamlversion:'3'services: spark-worker-3: image: docker.io/bitnami/spark:3hostname: worker2 user: root environment: - SPARK_MODE=worker - SPARK_MASTER_URL=spark://10.0.1.2:7077- SPARK_WORKER_MEMORY=24G ...
使用Dockerfile、Docker Compose 构建 Spark集群环境,方便以后的部署,日常开发。 Spark部署模式主要有四种: Local模式(单机模式) Standalone模式(使用Spark自带的简单集群管理器) YARN模式(使用YARN作为集群管理器) Mesos模式(使用Mesos作为集群管理器) 关联仓库地址:https://github.com/yiyungent/spark-docker ...
Docker-Compose running LEMP & TICK stack docker tick-stack dockercompose lemp-stack Updated Jun 1, 2019 Dockerfile moritzkoerber / data-engineering-practice Star 9 Code Issues Pull requests My solutions to Daniel Beach's Data Engineering Practice Problems docker aws apache-spark pandas data...
首先,打开命令行界面,并导航到包含docker-compose.yml文件的目录。然后运行以下命令来构建Spark镜像: docker-composebuild 1. 这将根据docker-compose.yml文件中的配置构建Spark镜像。构建过程可能需要一些时间,取决于您的网络速度。 启动集群 构建成功后,运行以下命令来启动Spark集群: ...
3.每一方是一个完整的部署,相对于standalone的方式,docker-compose可以调试架构相关模块。 docker-compose方式的缺点是: 除非基于docker swarm,每一方只能是一台机器,所以对于大任务是不适合支持的。譬如Docker-compose可以支持测试Spark+HDFS的方式,但是3个HDFS的节点会被部署在一台机器内,是除调试外不具备实用性的;...
1)编写docker-compose.yml文件 [root@spark1mysql]# vi docker-compose.yml version:'3.0'services: db: image: mysql:5.7restart: always environment: MYSQL_ROOT_PASSWORD:123456command: --default-authentication-plugin=mysql_native_password --character-set-server=utf8mb4 ...