HBase 60010:master的WEB UI端口 60030:regionServer的WEB UI 端口 Zookeeper 2181 : 客户端连接zookeeper的端口 Spark 8080 : master的WEB UI端口度 8081 : worker的WEB UI 端口 4040 : Driver的WEB UI 端口 18080:Spark History Server的WEB UI 端口 Kafka 9092: Kafka集群节点之间通信的RPC端口 ©...
1. 首先启动hadoop集群 2. 启动master节点 在Master节点上运行如下命令 cd /usr/local/spark/ sbin/start-master.sh 1. 2. 3. 启动从节点 在Master节点上运行如下命令 cd /usr/local/spark/ sbin/start-slaves.sh 1. 2. 4. 查看spark启动后的集群信息 在Master主机上打开浏览器,访问http://master:8080 ...
Ambari默认使用的是8080端口,如果端口被占用,可修改配置文件/etc/ambari-server/conf/ambari.properties,在文件中增加 client.api.port=<port_number> 配置完成后,使用命令ambari-server start启动Ambari。 启动成功后,在浏览器输入网址http://master:8080 ,看到如下界面,就说明安装成功了。 Ambari默认用户名/密码是:a...
在master节点的对应容器内进入Spark目录,执行: $ ./sbin/start-master.sh 在映射的8080端口查看master节点启动成功: 记录下上面的URL,进入Worker节点对应的容器Spark目录下, # ./sbin/start-worker.sh <url>$ ./sbin/start-worker.sh spark://hadoop0:7077 启动成功后在之前Master节点的web页面下可以看到 测试S...
步骤 2：在一个节点上安装 Ambari 服务器（IBM-BI 服务器/主设备 master）图 8. 添加 IOP.repo 图 9. 添加 IOP-utils.repo 添加 ambari.repo。图 10. 添加 ambari.repo 接下来需要安装 ambari-server。图 11. 运行清理步骤并查看存储库 图 12. 安装 ambari-server 添加 jdk1.7.url in the ambari....
进入Master的/opt/spark 运行 MASTER=master@master:5050 ./spark-shell 打开Mesos版本的spark 在master:8080可以看到framework Active Frameworks scala> val file = sc.textFile("hdfs://master:9000/user/LijieXu/Wikipedia/txt/enwiki-20110405.txt")
<value>master:8080</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name> <value>master:8082</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value>
–quicklink Zeppelin_Notebook=http://master-0:8080 然后在 YARN UI上,你只需单击一下即可访问笔记本。 SUBMARINE 生态 Hadoop Submarine 项目的目标是提供深度学习场景中的数据(数据采集,数据处理,数据清理),算法(交互式,可视化编程和调优),资源调度,算法模型发布和作业调度的全流程服务支持。
export JAVA_HOME=/home/zkx/jdk1.8.0_241 SPARK_MASTER_HOST=master SPARK_MASTER_PORT=7077 修改slaves 之后将整个目录压缩,scp发送到slave上,解压 测试 启动spark ./sbin/start-all.sh 之后打开浏览器输入maste的spark的URL,节点的端口是8080。 可以看到有三个worker...
Master: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /mnt/d/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/logs/spark-hadoop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-mc-stone.out 2. spark启动后,在浏览器中访问主节点的hostname:8080可以查看集群内workers的运行情况,在配置文件夹中slaves文件中配置的机器应...