Spark高可用部署1、高可用部署说明1 、基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)。2、基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)。2、基于zookeeper的Spark HA高可用集群部署2.1 停止Spark进程，启动zookeeper进程。2
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2023-12-27 10:49:08
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spark支持多种部署方案，包括spark自带的standalone资源调度模式（StandAlone）；运行在hadoop的yarn资源调度框架中（SparkOnYARN）；local本地模式；可以运行在Mesos资源调度框架上；还可以运行在k8s（Kubernetes）上。今天对前三个（standalone、sparkonyarn、local进行阐述）local模式1）运行在本地，利用本地资源
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2023-08-01 13:35:28
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# Spark Master 高可用部署
Apache Spark 是一个快速、大规模的开源集群计算框架，用于处理大数据。为了确保 Spark 集群的稳定性和可靠性，特别是在生产环境中，部署高可用（HA）模式是非常必要的。本文将讨论如何在 Spark 中设立高可用 master，并提供必要的代码示例，以及状态图和关系图的可视化展示。
## Spark HA 模式概述
在 Spark 中，高可
1 . k8s高可用结合负载均衡介绍配置高可用（HA）Kubernetes集群，有以下两种可选的etcd拓扑：集群master节点与etcd节点共存，etcd也运行在控制平面节点上 使用外部etcd节点，etcd节点与master在不同节点上运行在前面k8s学习中，围绕一个k8s的master节点操作，当此节点dowm掉后k8s将无法进行后续的部署管理工作。此时通过haproxy配置k8s mas
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2024-01-30 07:33:31
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HA： High Available（高可用集群）本次安装的hadoop2.5.2是64bit的，如果需要请在我之前的博文中规划节点数：（仅考虑HDFS 的HA）HDFS的节点分配：两个NN 且分布在两台主机三个DN节点三个JN节点两个ZKFC节点（必须和NN放在一台主机上）三个ZookeeperMapreduce的节点：一个ResourceManager（替代1.x时的JobTracker）三个
Spark推荐系统，干货，心得 点击上方蓝字关注～ Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。实现快速部署，很适合做项目型的公司1、Docker安装及配置环境：Centos7宿主机操作yum install -y docker 安装dockersystemctl start docker.service
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2023-10-23 21:02:04
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Docker 搭建Spark集群 环境准备依赖安装DockerLocal模式（without Docker）安装JDK安装Scala安装Spark测试Standalone 模式（without Docker）更改hostname更改配置ssh免密登录关闭防火墙启动Spark集群访问集群web测试Local模式（with Docker）Docker 安装测试Standalone模式（with Do
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2023-10-07 19:25:47
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# Spark on YARN 高可用性部署指导
在大数据环境下使用 Apache Spark 进行开发时，确保高可用性是非常重要的。本文将指导你如何在 YARN 上部署 Spark，确保其高可用性。接下来，我们将详细介绍实现的步骤和代码示例。
## 一、整体流程
首先，让我们概述一下实现 Spark on YARN 高可用性部署的主要步骤。以下是一个简要的流程表：
| 步骤 | 描述
Hive On Spark 集成大多数情况下Hive On Spark 是无法使用Spark官方版本给定的编译成功的包的，因为里面对应的hadoop版本与生产环境的版本是无法匹配的，这就需要对spark源码进行重新编译。使用版本spark-2.3hive-3.12hadoop-3.2spark下载下来的源码包的目录结构如下：下面进行编译的步骤更改打包文件spark 的打包主要依赖dev/make-
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2024-06-05 16:43:14
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Spark的部署模式 首先介绍Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中，针对不同的应用场景，可以采用不同的部署应用方式，或者采用Spark完全替代原有的Hadoop架构，或者采用Spark和Hadoop一起部署的方式。
1、Spark
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2023-08-01 13:23:47
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文章目录1、绪论2、高可用的Spark集群介绍3、高可用的Spark集群搭建 1、绪论 在之前的博客《Spark集群的搭建及测试》已经搭建过Spark集群了,但是这种集群仍有一些弊端。因为之前搭建的集群只有一个Master节点，万一这个节点由于某些原因意外死亡，那么整个集群就瘫痪了。这是我们不愿意看到的，所以我们现在要搭建一个高可用的Spark集群，给Master找一个备用节点。2、高可用的S
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2023-08-22 18:54:53
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# 实现高可用Spark的步骤和代码示例
## 概述
在实现高可用的Spark集群之前，我们需要了解什么是高可用性。高可用性是指在系统发生故障时，能够自动恢复并继续正常工作，不会因为单点故障而导致整个系统不可用。在Spark中，我们可以借助一些工具和配置来实现高可用性，确保Spark集群的稳定运行。
## 实现高可用Spark的流程
以下是实现高可用Spark集群的基本流程：
| 步骤 |
原创
2023-08-10 16:05:16
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资源分配是Spark任务中需要深入理解的，如果相关的参数设置不合理，将会造成资源分配不均的情况，可能导致某些任务大量的资源消耗或者某些任务因等待资源而饥饿。本文主要梳理Spark应用基本的过程，然后会介绍如何设置Spark应用执行过程中executor的数量、每个executor上memory大小的以及cores数量的设置。以上三者的优化需要考虑如下几个因素：数据量的大小一个Spark任务
目录简介环境准备架构说明版本服务器配置信息MySQL 主主1. 预备环境准备2. JDK 1.8+ 环境配置3. Maven 3.2.x+ 环境配置4. MySQL 57 yum 仓库安装5. MySQL 57 主主配置5.1 主库5.2 从库6 配置代理转发6.1 MySQL 代理6.2 Nacos 负载均衡7. 获取 Nacos 安装包并安装部署7.1 获取 Nacos 安装包7.3 配置集群
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2023-08-04 14:03:06
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TimescaleDB部署本文安装主要分为两步：（1）PostgresSQL数据库安装（2）TimescaleDB插件安装编译（cmake）1、系统及相关版本要求操作系统： CentOS 7 64位操作系统
安装程序： postgresql-10.2.tar.gz
Timescale： timescaledb 1.0（只支持pgsql9.x和10.x）
Timescale release_t
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2024-05-28 21:00:18
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# Hadoop+Spark+Hive高可用集群部署指南
## 引言
在大数据领域中，Hadoop、Spark和Hive是非常重要的工具。Hadoop提供了分布式存储和计算的能力，Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎，而Hive则是构建在Hadoop之上的数据仓库基础设施。本文将教你如何实现Hadoop、Spark和Hive的高可用集群部署。
## 整体流程
下面的表格展示了
原创
2023-08-27 11:40:43
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配置网络之前先检测任务管理器中5个关于虚拟机的服务都是开启的。然后，依次点击菜单栏中 编辑-虚拟网络编辑器 配置虚拟机网卡，具体步骤如下点击图片上方网卡名称中的VMnet8并配置下方的子网IP和子网掩码，子网IP更改为192.168.30.0 ，子网掩码更改为255.255.255.0点击上一个图片中部的NAT设置，并配置网关为192.168.30.2，之后点击确定接着点击第一张图片下方
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2024-10-11 22:50:13
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解压sudo tar -zxf ~/download/spark-2.0.2-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/cd /usr/localsudo mv ./spark-2.0.2-bin-without-hadoop/
原创
2022-04-21 17:08:38
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一、部署集群节点规划整个集群由3台虚拟机组成，部署规划如下：服务器NameNodeDataNodeResourceManagerNodeManagerJournalNodeZookeeperZKFChadoop01√√√√√√√hadoop02√√√√√√hadoop03√√√√二、环境准备首先搭配普通Hadoop集群，有三台虚拟机，分别为：hadoop01、hadoop02、hadoop03三、
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2023-07-25 11:45:32
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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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