前言在之前的大数据学习系列之七 ----- Hadoop+Spark+Zookeeper+HBase+Hive集群搭建 中介绍了集群的环境搭建，但是在使用hive进行数据查询的时候会非常的慢，因为hive默认使用的引擎是MapReduce。因此就将spark作为hive的引擎来对hbase进行查询，在成功的整合之后，我将如何整合的过程写成本篇博文。具体如下！事前准备在进行整合之前，首先确保Hive
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2023-07-13 16:50:10
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6 2 I am submitting a job to YARN (on spark 2.1.1 + kafka 0.10.2.1) which connects to a secured hbase cluster. This job, performs just fine when i am
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2020-08-12 13:51:00
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先抛出问题：Spark on Yarn有cluster和client两种模式，它们有什么区别？ 用Jupyter写Spark时，只能使用client模式，为什么？写一篇文章，搞清楚 Spark on Yarn 的运行原理，同时回答上面的问题。首先，把Spark和Yarn当做两个独立概念来看。单看Spark，不去管它底层依赖的存储结构，本质上讲，它就是个分布式计算的程序。程序的入口是一个叫做 Spa
Point 1：资源管理与作业调度 Spark对于资源管理与作业调度可以使用Standalone(独立模式)，Apache Mesos及Hadoop YARN来实现。 Spark on Yarn在Spark0.6时引用，但真正可用是在现在的branch-0.8版本。Spark on Yarn遵循YARN的官方规范实现，得益于Spark天生支持多种Scheduler和Executor的良好设计，对
1、spark job 提交模式
spark on yarn 分两种情况，一种是yarn-client 提交，一种是yarn-cluster提交方式，两种方式的区别是：
yarn-cluster模式下，driver运行在AM(Application Master)中，它负责向YARN申请资源，并监督作业的运行
1、Spark on Yarn 有两种模式，一种是cluster模式，一种是client模式。a.执行命令 “./spark-shell --master yarn” 默认运行的是client模式。b.执行 "./spark-shell --master yarn-client" 或者 "./spark-shelll --master yarn --deploy-mo
问题导读： 1.如何初始化sparkContext？ 2.如何设置查询条件？ 3.如何获得hbase查询结果Result？ 由于spark提供的hbaseTest是scala版本，并没有提供java版。我将scala版本改为java版本，并根据数据做了些计算操作。 程序目的：查询出hbase满足条件的用户，统计各个等级个数。 代码如下，西面使用的hbase是0.94注释已经写详细： pack
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2023-08-13 23:28:31
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## 实现HBase on YARN的流程
要实现HBase on YARN，我们需要按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 安装YARN和Hadoop |
| 2 | 配置YARN和Hadoop |
| 3 | 下载HBase |
| 4 | 配置HBase |
| 5 | 打包HBase |
| 6 | 部署HBase on YARN |
原创
2023-09-13 08:42:54
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Spark-on-YARN1. 官方文档http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html2. 配置安装1.安装hadoop：需要安装HDFS模块和YARN模块，HDFS必须安装，spark运行时要把jar包存放到HDFS上。2.安装Spark：解压Spark安装程
1. 阐述Hadoop生态系统中，HDFS, MapReduce, Yarn, Hbase及Spark的相互关系。答:hdfs是所有hadoop生态的底层存储架构，它主要完成了分布式存储系统的逻辑，凡是需要存储的都基于其上构建。yarn是负责集群资源管理的部分，这个资源包括计算资源和存储资源，因此它也支撑了hdfs和各种计算模块。map-reduce组件主要完成了map-reduce任务的调度逻辑
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2023-07-12 11:03:21
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在YARN上运行Spark安全在YARN上启动Spark添加其他JAR准备工作组态调试您的应用程序Spark特性重要笔记的KerberosYARN特定的Kerberos配置Kerberos故障排除配置外部随机播放服务使用Apache Oozie启动您的应用程序使用Spark History Server替换Spark Web UI在0.6.0版中，Spark添加了对在YARN（Hadoop Nex
Standalone（使用版本：spark-2.4.3，jdk1.8+，hadoop-2.9.2）Hadoop环境设置CentOS进程数和文件数（重启生效）[root@CentOS ~]# vi /etc/security/limits.conf
* soft nofile 204800
* hard nofile 204800
* soft nproc 204800
* hard nproc 2
目录1、首先介绍yarn的模型图（1）、yarn 模型图（2）、yarn的流程如下：2、cluster模式下提交任务流程（1）、流程图如下（2）、工作流程如下：3、在Client模式下，Driver进程会在当前客户端启动，客户端进程一直存在直到应用程序运行结束。（1）、client模式下的流程图（2）、工作流程如下：4、Spark任务调度1、首先介绍yarn的模型图（1）、yarn 模
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2023-08-11 11:26:08
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ResourceManager 资源管理 只有一个（资源以Container表示）ApplicationMaster 应用管理 用户每提交一个application都包含一个ApplicationMasterNodeManager 每个节点对应一个ApplicationMaster 启动后向ResourceManager要资源
原创
2015-10-11 16:24:00
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Spark on Yarn 1. Spark on Yarn模式优点 与其他计算框架共享集群资源（eg.Spark框架与MapReduce框架同时运行，如果不用Yarn进行资源分配，MapReduce分到的内存资源会很少，效率低下）；资源按需分配，进而提高集群资源利用率等。 相较于Spark自...
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2014-12-07 14:46:00
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YARN是什么 YARN在hadoop生态系统中的位置 YARN产生的背景 YARN的基本架构 ResourceManager NodeManager ApplicationMaster container Spark On Yarn 配置和部署 编译时包含yarn 基本配置 在没有配置的前提下试下
原创
2022-06-17 23:40:04
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HBase概念:HBase – Hadoop Database，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。它经常被描述为一种稀疏的,分布式的,持久花的,多维有序映射, 基于行键rowkey,列簇column family和时间戳timestemp.HBase生态环境HBase时Google Bigtable的开
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2023-07-21 15:47:56
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用spark读取hbase数据
0.我们有这样一个表，表名为Student1.在Hbase中创建一个表表明为student，列族为info2.插入数据我们这里采用put来插入数据格式如下 put ‘表命’，‘行键’，‘列族：列’，‘值’ 我们知道Hbase 四个键确定一个值，一般查询的时候我们需要提供 表
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2023-07-12 10:59:21
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spark on yarn Spark on yarn：Spark 使用了 yarn 管理器。Spark 运行在 YARN 上时，不需要启动 Spark 集群，只需要启动 YARN 即可， YARN 的 ResourceManager 相当于 Spark Standalone 模式下的 Master。spark中的两种模式（Cluster和Client）Cluste
目录4.1使用下面的命令，解压Spark安装包到用户根目录：4.2配置Hadoop环境变量4.2.1在Yarn上运行Spark需要配置HADOOP_CONF_DIR、YARN_CONF_DIR和HDFS_CONF_DIR环境变量4.2.1.1命令：4.2.1.2在文件末尾添加如下内容；保存、退出4.2.1.3重新编译文件，使环境变量生效4.3验证Spark安装4.3.1修改\${HADOOP_H
