运行在YARN集群中就是Cluster模式, 运行在客户端就是Client模式 当然,还有由本质区别延伸出来的区别: cluster模式:生产环境中使用该模式 1.Driver程序在YARN集群中 2.应用的运行结果不能在客户端显示 3.该模式下Driver运行ApplicattionMaster这个进程中, 如果出现问题,yarn会重启ApplicattionMaster(Driver) client模式...
2.修改slaves文件 四、启动集群 1.先起动Hadoop的HDFS和Yarn 2.启动Spark 五、Web查看集群启动情况 六、测试例子 七、集群配置介绍 必读引言: 本文是基于Hadoop完全分布式搭建的Spark On Yarn分布式集群,之前我已经总结过Hadoop完全分布式搭建的详细过程,请参考我的文章:Linux下CentOS搭建Hadoop分布式全过程(史上超全大...
首先要解释,偶数台服务器并不是某个集群偶数台,而是三个集群共用了偶数台服务器,查看下面的角色分配,你就会明白。 1.角色分配 Zookeeper集群分配三台。 Hadoop分配需要分开说: 首先时HDFS:两个主节点,三个从节点,5台。 JN集群:三台 Yarn集群:两个主节点,三个从节点,5台。 Spark集群:三台。 将以上各个集群的...
7、至此,Spark On Yarn的集群搭建完成。
6.2 启动hadoop集群 方式1: sbin/start-dfs.sh#启动HDFS sbin/start-yarn.sh#启动资源管理器 方式2: sbin/start-all.sh 注意: 在启动过程中,启动脚本会依次ssh方式登陆各台机器,所以即使是启动本机的服务也会ssh,这时候 本机也要做免密登陆,否则NameNode会起不来。
该HA方案首先需要搭建一个zookeeper集群,然后启动zooKeeper集群,最后在不同节点上启动Master。具体配置如下: 2.1 停止Spark进程,启动zookeeper进程。 2.2 配置文件更改 vim spark-env.sh 1. 将export SPARK_MASTER_HOST=node01进行注释。 同时在spark-env.sh中添加SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS,内容如下: ...
所以, 对于Spark On YARN, 无需部署Spark集群,只要找一台服务器, 充当Spark的客户端, 即可提交任务到YARN集群 中运行。 一、SparkOnYarn本质 Spark On Yarn的本质? Master角色由YARN的ResourceManager担任。 Worker角色由YARN的NodeManager担任。 Driver角色运行在YARN容器内 或 提交任务的客户端进程中,真正干活的Execu...
yarn-site.xml添加如下<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> <property> <name>yarn....