本文介绍了在 Windows 10 上基于 Docker 搭建 Consul 多数据中心集群的步骤，包括 Consul 镜像的拉取和容器的创建，每个数据中心对应服务端节点和客户节点的创建，节点之间相互加入组成集群，数据中心之间进行关联。多数据中心集群建立之后，通过 Consul 提供的 WEB UI 可以对集群中每个节点健康状况和服务的监控。最后列出了几个常用的命令，用于查看数据中心和节点的状态，
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2024-07-18 21:06:52
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docker6_搭建spark集群1、安装spark2、配置spark3、Standalone-HA4、Spark-On-Yarn 链接: 基于CentOS 8镜像的spark集群搭建连接进入node1容器docker exec -it gpb_hdp_node1 bash
或
ssh -p 10122 root@localhost1、安装spark退出到实体机上传安装包到/root目录siri
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2024-05-31 21:49:31
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在Docker下搭建Spark+HDFS集群1. 在VM中安装Ubuntu OS并实现root登录（http://jingyan.baidu.com/article/148a1921a06bcb4d71c3b1af.html）安装Vm增强工具http://www.jb51.net/softjc/189149.html2.&nbs
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2023-10-18 21:49:15
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目录为什么要在Docker上搭建Spark集群网络拓扑Docker安装及配置ssh安装及配置基础环境安装Zookeeper安装及配置Hadoop安装及配置Spark安装及配置集群部署总结参考资料 1 为什么要在Docker上搭建Spark集群他：为什么要在Docker上搭建Spark集群啊？我：因为……我行啊！ MR和Spark都提供了local模式，即在单机上模拟多计算节点来执行任务
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2024-06-17 23:00:23
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本文是《docker下，极速搭建spark集群(含hdfs集群)》的续篇，前文将spark集群搭建成功并进行了简单的验证，但是存在以下几个小问题：spark只有一个work节点，只适合处理小数据量的任务，遇到大量数据的任务要消耗更多时间；hdfs的文件目录和docker安装目录在一起，如果要保存大量文件，很可能由于磁盘空间不足导致上传失败；master的4040和work的8080端口都没有开放，
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2024-05-30 15:09:16
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上一篇使用Docker搭建了Hadoop的完全分布式：使用Docker搭建Hadoop集群(伪分布式与完全分布式)，本次记录搭建spark集群，使用两者同时来实现之前一直未完成的项目：网站日志流量分析系统（该系统目前用虚拟机实现了离线分析模块，实时分析由于资源问题尚未完成---这次spark集群用于该项目的实时分析）一、根据架构图搭建基础环境 ①Scala版本：2.13以及JDK版本：1.8
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2024-05-17 20:12:31
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使用docker构建hadoop+spark全分布式集群环境之所以用docker来构建集群环境而不采用虚拟机有如下方面的原因 1 在一台8G内存的笔记本上也可以运行全分布式集群环境，采用虚拟机（如vmware）的话根本是不可能的。 2 构建好镜像后，可以在任何平台上运行。方便移植和学习 3 按照微服务的设计原则，应该是最小化服务的方式，但是东西学的太死就没有必要了 集群的架构规划如下： 集群的网络
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2024-05-30 15:19:59
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若不关心具体搭建过程，只想运行分布式集群，请直接前往3.2开始 (本人已上传镜像至服务器)续前节windows平台使用Docker搭建分布式hadoop集群安装分布式Spark篇1. 运行windows平台使用Docker搭建分布式hadoop集群产生的镜像文件hadoop_centosdocker run -v E:\COURSE\spark:/home -itd --privileged --
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2024-04-03 13:15:21
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由于自己的电脑配置普普通通，在VM虚拟机中搭建的集群规模也就是6个节点左右，再多就会卡的不行 碰巧接触了Docker这种轻量级的容器虚拟化技术，理论上在普通PC机上搭建的集群规模可以达到很高（具体能有多少个也没有实际测试过）于是就准备在Docker上搭建Spark集群 由于是Docker新手，在操作过程中遇到了不少麻烦刚开始在网上找的资料都是直接从DockerHub上拉取别人已经建好的镜像使用
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2023-10-23 11:19:12
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# 使用Docker部署单机Spark集群
Apache Spark是一种强大的开源分布式计算框架，用于大规模数据处理。在许多情况下，我们可能不需要一整个实体集群来开发和测试Spark应用，而是可以在本地机器上使用Docker来快速搭建一个Spark集群。本文将指导您如何在本地单机部署Spark集群，并演示相应的代码示例。
## 1. 环境准备
我们需要确保以下工具已安装在本地机器上：
-
在本篇文章中，我将详细描述如何在 Docker 环境中部署一个 Spark 伪集群。这包括从环境准备到故障排查的全过程，旨在提供一个系统化的参考，帮助读者快速上手。
## 环境准备
为了成功部署 Spark 伪集群，我们需要进行一些前置依赖的安装，并确保系统环境的正确配置。以下是我们需要的工具和组件：
- **Docker**：容器化平台，可以帮助我们快速创建和管理容器。
- **Docke
1、构建打包镜像 打包镜像相关文件地址:链接：https://pan.baidu.com/s/1OoBuEVcCNjsYZKqBTCMWaw 提取码：ct16 进入目录，执行 docker build . -t wyx/spark:2.4.4 2、推送镜像到镜像仓库 进入harbor界面，项目-新建项目-新建wyxx项目 docker tag dc45b9403697 10.0.3.47:5000
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2023-10-20 17:55:35
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1) 拉下来 ES集群 spark集群 两套快速部署环境， 并只用docker跑起来，并保存到私库。2）弄清楚怎么样打包 linux镜像（或者说制作）。3）试着改一下，让它们跑在集群里面。4) 弄清楚 Dockerfile 怎么制作镜像 &nbs
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2024-02-26 22:22:35
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前提条件：安装好了docker，见我的另一篇博客，Docker安装 有两种方式， Spark官方repo里，docker文件夹下的脚本。官方的这个脚本封装很薄，尽可能把必要的信息展示出来。 AMPLab开源的这个独立小项目，来打造一个spark集群。这个脚本封装很深，自带了一个DNS服务器，还有ha
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2016-06-20 14:07:00
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一. 概述1. spark的三种部署模式1.1 Spark on YARNSpark on Yarn 模式就是将Spark应用程序跑在Yarn集群之上，通过Yarn资源调度将executor启动在container中，从而完成driver端分发给executor的各个任务。将Spark作业跑在Yarn上，首先需要启动Yarn集群，然后通过spark-shell或spark-submit的方式将作业
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2024-06-28 12:25:28
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Spark 高可用集群的安装集群的规划1.下载和解压下载 Spark解压 Spark 安装包移动 Spark 安装包2.配置分发和运行Spark 集群高可用搭建入门例子 集群的规划一个简单的表格是这么创建的：节点 功能节点名称节点IPmarster 和 slavezhen(震）192.168.2.5slavexun(巽）192.168.2.6slaveli(离）192.168.2.71.下载和解
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2023-06-19 05:39:16
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# 如何实现spark集群部署
## 概述
在实现spark集群部署之前，首先需要了解整个部署过程的流程，然后逐步进行操作。本文将详细介绍spark集群部署的步骤以及每一步需要做什么。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备工作) --> B(安装spark)
B --> C(配置spark)
C --> D(启动spark集群)
```
原创
2024-05-21 07:16:50
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Spark一般有四种安装模式： Local、Standalone、Yarn、Mesos/K8S部署模式； 这里讲解前三种模式的部署和安装方式： 本文讲解内容以Spark-3.0.0版本为例： 本文内容参照尚硅谷Spark-3.0.0版本安装资料，在自己的集群上搭建完成；仅供复习时使用，如有搭建需求，请根据自己的集群修改对应文件名。1.1、Local（本地）模式1.1.1、 解压缩文件将 spark
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2023-08-12 20:22:58
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21安装docker参考xxx安装zookeeper集群参考xxx安装elasticsearch7参考xxxskywalking安装创建配置目录
原创
2021-07-06 18:19:39
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Docker logs 对于一个运行的容器，Docker 会将日志发送到 容器的 标准输出设备（STDOUT）和标准错误设备（STDERR），STDOUT 和 STDERR 实际上就是容器的控制台终端。举个例子，用下面的命令运行 httpd 容器： [root@host1 ~]# docker run -p 80:80 httpd
Unable to fin
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2024-07-22 19:57:33
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