概述hadoop2.7.1 spark 1.5.1192.168.31.62 resourcemanager, namenode, master192.168.31.63 nodemanager, datanode, worker192.168.31.64 nodemanager, datan...
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2015-11-11 17:12:00
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Spark有三种集群部署模式，或者叫做集群管理模式。分别是standalone，YARN和Mesos。这三种模式其实都是master/slave模式。那么在实际的项目中，我们该如何对比选择呢?下面是我的一些总结，主要参考了：Which Apache Spark Cluster Managers Are The Right Fit? YARN, Mesos, or Standalone?三种集群资源
第一步：Spark集群需要的软件； 在1、2讲的从零起步构建好的Hadoop集群的基础上构建Spark集群，我们这里采用2014年5月30日发布的Spark 1.0.0版本，也就是Spark的最新版本，要想基于Spark 1.0.0构建Spark集群，需要的软件如下： 1.Spark 1.0.0，笔者这里使用的是spark-1.0.0-bin-hadoop1.tgz， 具
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2024-10-25 09:09:09
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文章目录Cluster Mode OverviewComponentsCluster Manager TypesSubmitting ApplicationsMonitoringJob SchedulingGlossary Cluster Mode Overview本文档简要概述了 Spark 如何在集群上运行，以便更容易地理解所涉及的组件。 通读 应用程序提交指南 以了解如何在集群上启动应用程
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2023-10-17 20:26:35
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http://wuchong.me/blog/2015/04/04/spark-on-yarn-cluster-deploy/
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2023-05-07 11:43:31
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目录1 安装地址2 解压安装2.1 配置Linux环境变量2.2 scala环境配置2.3 配置spark-env.sh环境变量2.4 配置slaves文件2.5 将安装好的Spark复制到Slave 1 安装地址http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.0/ 2 解压安装ta
原创
2021-11-04 21:30:00
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Spark On Yarn模式配置非常简单，只需要下载编译好的Spark安装包，在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压，简单配置之后即可使用。 要把Spark应用程序提交到Yarn运行，首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR，让Spark知道Yarn的配置信息，比如：ResourceManager的地址。可以配置在spark-env.sh中
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2024-08-03 14:27:31
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# Spark on YARN集群安装与部署
Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop生态系统中的资源管理器。将Spark与YARN集成可以更好地利用集群资源进行任务调度和执行。本文将介绍如何在YARN集群上安装和部署Spark，以实现对大数据的高效处理。
## 环境准备
在开始安装和
原创
2024-05-30 05:40:04
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关键字：Spark On Yarn、Spark Yarn Cluster、Spark Yarn ClientSpark On Yarn模式配置非常简单，只需要下载编译好的Spark安装包，在一台带有Hadoop Yarn客户端的机器上解压，简单配置之后即可使用。要把Spark应用程序提交到Yarn运行，首先需要配置HADOOP_CONF_DIR或者YARN_CONF_DIR，让Spark知道Ya
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2023-07-07 17:06:43
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# Spark on YARN 集群的使用与实现
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，能够处理大规模数据。而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 生态系统中的资源管理器。将 Spark 与 YARN 结合使用，可以让用户充分利用 Hadoop 集群的资源，以实现高效的数据处理。
## Spark on YARN 的优势
目录一、集群规划二、配置Spark路径三、修改配置文件1.spark-env.sh2.修改slaves文件四、启动集群1.先起动Hadoop的HDFS和Yarn2.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
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2023-08-26 12:57:26
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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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两台用的都是ubuntuIP主机名192.168.22.137spark-master192.168.22.150spark-slave1更改主机名确定每个节点的主机名与它在集群中所处的位置相同 如果不同，需要修改vi /etc/hostname 重启生效可能需要些安装某些工具包更换sources源vi /etc/apt/sources.listdeb http://mirrors.aliyu
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2024-08-29 15:55:37
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生产环境配置 以及对应问题spark用的yarn资源队列的情况：500G内存，200个cpu core 启动Spark application spark-submit配置 80个 executor 每个executor 4g内存，2个cpu core--executor-cores 2
--executor-memory 4g每次运行spark作业 大概耗费320G内存，160个cpu co
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2023-08-13 22:35:08
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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
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2023-10-04 23:12:05
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# 搭建 Spark on YARN 集群的完整指南
在大数据工程的领域，Apache Spark 是一个极为重要的工具，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理器，将 Spark 集成在 YARN 中，可以充分利用 Hadoop 集群的资源。本教程将将详细介绍如何搭建 Spark on YARN 集群，适合刚入行的小白以及有一定
# Spark on Yarn 模式集群搭建指南
## 引言
在大数据领域，Apache Spark 是一个非常流行的计算框架，而 Apache Hadoop YARN 是一个资源管理框架。将 Spark 部署在 YARN 上可以实现 Spark on Yarn 模式集群，能够更好地利用资源、提高计算效率。本文将教会你如何搭建一个 Spark on Yarn 模式集群。
## 整体流程
下面是
原创
2023-09-02 14:34:48
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# Spark on YARN集群优化
## 引言
Apache Spark是一个快速、分布式的大数据计算框架，它提供了丰富的API和丰富的库，可以处理各种数据处理任务。Spark能够与YARN集群管理器集成，以实现资源的有效利用和任务的调度。在使用Spark on YARN时，我们可以采取一些优化策略，以提高作业的性能和效率。
本文将介绍一些优化技巧和代码示例，以帮助您更好地执行Spark
原创
2023-08-31 10:53:19
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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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# CDH 中部署 Spark on YARN 的完整指南
在大数据处理领域，Apache Spark 和 YARN 是两个非常重要的技术。Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎，YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Apache Hadoop 的资源管理器。本文将指导你如何在 Cloudera 的 CDH 环境中部署 Spark on
