一、准备工作 在开始之前,确保你的机器上已经安装了 Docker 和 Docker Compose。你可以通过以下命令验证 Docker 和 Docker Compose 是否已经安装: docker--versiondocker-compose--version 1. 2. 如果未安装,请参照官方文档进行安装。 二、Docker Compose 文件结构 为了搭建
Shell 脚本创建 Spark Cluster 镜像以及启动 container 的命令如图 7 所示，$spark_version 和$java_version 来决定切换到对应的 Spark 文件夹进行某个版本的创建，使用”docker build –t spark-2.1.1 .”命令创建 spark-2.1.1 的镜像，执行”docker-compose up -d”用于在后台启动 spark-2.1.1 的 contai...
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:...
准备Docker Compose文件 创建一个名为docker-compose.yml的文件,并将以下内容复制到文件中: version:"3"services:master:image:bde2020/spark-master:3.1.1-hadoop3.2ports:-"8080:8080"-"7077:7077"worker:image:bde2020/spark-worker:3.1.1-hadoop3.2environment:-SPARK_MASTER=spark://master:7077 1. 2. 3....
docker network create docker_streaming docker-compose -f docker-compose.yml up -d 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 2. 为Kafka 创建主题(http://localhost:8888/) 通过http://localhost:8888/访问 Kafka UI。 观察活动集群。 导航至“主题”。 创建一个名为“names_topic”的新主题。
使用docker-compose运行Kafka和Spark我在遵循星火指南， linq Spark容器不包含spark-sql-kafka-0-10依赖项...
docker pull registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/fenglicong_test/spark2 1下载docker-compose.yml文件git clone https://code.aliyun.com/fenglicong/spark_on_yarn.git 1启动集群先进入spark_on_yarn文件夹:docker-compose up -d 1进入容器docker exec -it master /bin/bash docker exec -it slave1 /bin/...
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 运行 AI代码解释 worker1:image:gettyimages/spark:2.3.0-hadoop-2.8container_name:worker1command:bin/spark-classorg.apache...
基于docker-compose的spark多worker测试环境搭建 使用https://github.com/bitnami/bitnami-docker-spark $gitclonehttps://github.com/bitnami/bitnami-docker-spark$cdbitnami-docker-spark$docker-compose up --scale spark-worker=3# 3个woker 但是我在挂载好python代码路径然后执行的时候,出现了错误...
左边是基于docker-compose部署的Spark运行环境,计算引擎和存储引擎都分别使用Sparklocal和localfs去替代,Localfs使用的是pyarrow模块的LocalFileSystem类实现的本地文件系统,主要是为了兼容hdfs的相关接口。 Nginx之间用于传递fateflow之间的调度请求,pulsar用于传递内部算法之间的密文数据。