一、Java安装 1、安装包准备: 首先到官网下载jdk,http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html,我下载jdk-7u79-linux-x64.tar.gz,下载到主目录 2、解压安装包 通过终端在/usr/local目录下新建java文件夹,命令行: sudo mkdir /usr/local/java 然后将下载到压缩包拷贝到java文件夹中,命令行: 进入jdk压缩包所在目录
在安装spark之前,需要安装hadoop集群环境,如果没有可以查看:Hadoop分布式集群的搭建
之前的章节比较偏重理论方法介绍,本章将从实践的角度介绍如何从0到1搭建画像平台,包括运行环境配置和服务端工程框架的搭建。运行环境配置包括基础准备、大数据环境和存储引擎搭建,基础准备将介绍各技术组件与平台功能的关联关系以及一些基础环境配置,为后续搭建运行环境做好准备;大数据环境和存储引擎搭建中将详细介绍大数据组件的安装配置方式,为画像平台的运行提供基础运行环境;服务端工程框架搭建将介绍如何构建多模块项目以及如何通过代码连接和使用各类大数据组件。
网上有很多关于spark R的安装过程,但是按照那个过程总是出错。当然最常见的问题是:
10、服务器集群:192.168.0.110(master),192.168.0.111(slave1),192.168.0.112(slave2)
Apache Spark是一个快速的,多用途的集群计算系统,相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中,Spark使用了内存保存中间结果,支持迭代计算,能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。
星火应用商店是国内一款开源的 Debian 系应用商店,其中整合了许多优秀的 Linux 软件和 Wine 适配良好的软件,和 Deepin 应用商店相辅相成,旨在构建一个良好的 Linux 应用生态。由于 Deepin 应用商店在其他 Debian 系统上的适配不是很好,比如 Ubuntu 系统,因此星火应用商店对于非 Deepin 的 Debian 系用户提供了一个很好的选择。为星火应用商店的贡献者点赞~
上传spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz安装包到Linux(intsmaze-131)上
Hadoop,zookeeper,HBase,Spark集群环境搭建【面试+工作】
借助ansible简化了CDH6部署工作的大部分内容,也降低了手工操作失误的概率,今天实战的内容,是在一台安装了ansible的电脑上(苹果或Linux操作系统)运行ansible脚本,远程操作一台CentOS服务器,在上面部署CDH6,并操作验证本次部署是否成功。
第2章 工具环境搭建(具体实操)2.1 MongoDB(单节点)环境配置2.2 Redis(单节点)环境配置2.3 ElasticSearch(单节点)环境配置2.4 Azkaban(单节点)环境配置2.4.1 安装 Git2.4.2 编译 Azkaban2.4.3 部署 Azkaban Solo2.5 Spark(单节点)环境配置2.6 Zookeeper(单节点)环境配置2.7 Flume-ng(单节点)环境配置2.8 Kafka(单节点)环境配置2.9 Apache 环境配置2.10 Tomcat 环境配置2.11 开发环境配置2.11.1 安装IDEA(略)2.11.2 Postman 安装2.11.3 安装 nodejs2.11.4 安装AngularJS CLI
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境,那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。
在使用PySpark进行开发时,由于不同的用户使用的Python环境不同,有基于Python2的开发也有基于Python3的开发,这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。
当前有很多工具辅助大数据分析,但最受环境的就是Python。Python简单易用,语言有着直观的语法并且提供强大的科学计算和集群学习库。借着最近人工智能,深度学习的兴起,Python成为时下最火的语言,已经超越了Java和C,并且纳入了国家计算机等级考试。本篇文章主要讲述如何在CDH集群基于Anaconda安装包部署Python3.6.1的运行环境,并使用PySpark作业验证Python3环境的可行性。
题图摄于Austin (本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室工程师,从事联邦学习 FATE/ KubeFATE 开源项目开发。) 需要加入KubeFATE开源项目讨论群的同学,请关注本公众号后回复 “kubefate” 即可。 VMware招聘机器学习和云原生开发工程师 FATE 已经发布了首个长期支持版本,怎样快速体验新版本的FATE来做联邦学习的实验任务呢,接下来我们带领大家一起使用 docker-compose 来快速部署 FATE v1.5.0 LTS。 本文将指导你在两台 Linux
2.所有操作都是使用root用户去操作。也可以使用其他用户,非root的话要注意操作的权限问题。
tar -zxvf jdk-8u91-linux-x64.tar.gz -C ~/app
由于我们Sinesafe的客户要求网站的服务器要装Centos7版本所以给大家分享下安装的过程与经验,如果需要深入的服务器运维服务也可以找我们。
比如分别把这两个文件重命名为start-spark-all.sh和stop-spark-all.sh 原因: 如果集群中也配置HADOOP_HOME,那么在HADOOP_HOME/sbin目录下也有start-all.sh和stop-all.sh这两个文件,当你执行这两个文件,系统不知道是操作hadoop集群还是spark集群。修改后就不会冲突了,当然,不修改的话,你需要进入它们的sbin目录下执行这些文件,这肯定就不会发生冲突了。我们配置SPARK_HOME主要也是为了执行其他spark命令方便。
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎,2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab,2010年开源,2013年6月成为Apache孵化项目,2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。
---- 软件准备 一台Linux虚拟机 我用的CentOS-6.6的一个虚拟机,主机名为repo 参考在Windows中安装一台Linux虚拟机 spark安装包 下载地址:https://mirrors.aliyun.com/apache/spark/ 我用的spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 要根据自己机器中的hadoop版本选择对应的spark版本 ---- (1) 把安装包上传到服务器并解压 [root@repo soft]# tar -zxvf spark-2
Apache Zeppelin是一款类似jupyter notebook的交互式代码编辑器。
作者:王远东 ,重庆芝诺大数据分析有限公司大数据开发工程师。 提前说明一下,大数据的搭建环境都是在Linux系统下构建,可能针对一些没有Linux编程基础的同学来说会有一些吃力,请各位客官放心,小店伙计后期会专门有几期来讲解Linux编程基础。绝对保证零基础完成大数据环境的构建。今天大数据环境构建后会暂停其他组件(hue、flume、kafka、oozie等)的构建,后面的文章就是基于该环境讲解大数据的应用。 一 安装zookeeper 参考:大数据开发Hadoop分布式集群环境构建(1) 二 安装spar
这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群,其中三台主机上均部署 Worker 服务。同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务,Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Master。
ansible是常用的运维工具,可大幅度简化整个部署过程,接下来会使用ansible来完成部署工作,如果您对ansible还不够了解,请参考《ansible2.4安装和体验》,部署操作如下图所示,在一台安装了ansible的电脑上运行脚本,由ansible远程连接到一台CentOS7.7的服务器上,完成部署工作:
② 修改 spark-env.sh 文件,添加 JAVA_HOME 环境变量和集群对应的 master 节点
今天分享一篇从0到1搭建Spark集群的步骤,企业中大家亦可以参照次集群搭建自己的Spark集群。
本文详细介绍搭建4个节点的完全分布式Hadoop集群的方法,Linux系统版本是CentOS 7,Hadoop版本是2.7.7,JDK版本是1.8。
提前声明: 1.我们选择目前企业中使用最多的稳定版Spark2.2.0
本篇主要记录一下Spark 集群环境搭建过程以及在搭建过程中所遇到的问题及解决方案
Deepin-Wine 已经升级到第 5 版,对国内一些 Windows 应用兼容性也更好,希望深度越做越好(虽然 Linux 原版要更好,但奈何大多数国内软件厂家都不做 Linux 版应用)。
spark-submit 提交圆周率的计算代码 */examples/src/main/python/pi.py*
前面Fayson有很多篇文章介绍CDH各个版本的安装部署,在安装部署的前置条件中说明需要在统一的操作系统版本进行部署。部分用户早期在RedHat7以下版本部署CDH集群,在后续集群扩容时使用了RedHat7版本的操作系统,对于这种跨操作系统安装部署或扩容CDH集群如何解决?本篇文章Fayson主要介绍如何跨操作系统扩容CDH集群。
本文作者:BYD信息中心-数据中心管理部-董睿 进入正文之前先打一个小广告,手动狗头 比亚迪西安研发中心(与深圳协同办公),base西安,招聘大数据平台运维、架构方向的工程师,实时计算方向工程师,感兴趣的小伙伴请投递简历至dong.rui@byd.com 1.文档编写目的 RAPIDS 全称是Real-time Acceleration Platform for Integrated Data Science,是 NVIDIA 针对数据科学和机器学习推出的 GPU 加速库,RAPIDS的推出其实是为了弥补G
本文介绍了如何使用IntelliJ IDEA和Scala进行Spark编程,包括创建Scala和Spark项目、安装和配置Scala和Spark、编写Spark程序等步骤。
Apache Spark是专门为大规模数据处理而设计出来的计算引擎,相对于Hadoop MapReduce将结果保存在磁盘中,Spark使用了内存保存中间结果,能在数据尚未写入磁盘时在内存中进行运算。Spark只是一个计算框架,不像Hadoop一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统,如果需要使用Spark,需要搭载其他文件系统例如用HDFS和更成熟的调度系统进行配合更好的进行计算工作。
导读 研发工作了这么长时间,一直在Windows平台做研发工作,期间也纠结过Linux和Mac平台,经过一番自我分析,决定使用Linux环境作为主要开发环境,Linux环境版本众多,先尝试了Unbuntu(乌班图),一个成熟稳定的Linux桌面平台,既可以通过终端完成操作,又可以在可视化的桌面操作。但是体验下来,对国内软件非常不友好,而且需要花费大量的时间去安装各种应用来美化和完善。最终选择Deepin这款国产Linux平台,界面美观,国内常用应用安装方便且版本新,有活跃社区可以解答Deepin的使用问题,
在开始Spark学习之前,首先需要搭建Spark的开发环境,可以基于Eclipse或者Intellij等IDE,本文档主要讲述如何使用Intellij搭建Spark开发环境。
本文基于最新的 Hadoop 3.3.6 的版本编写,带大家通过单机版充分了解 Apache Hadoop 的使用。本文更强调实践,实践是大数据学习的重要环节,也能在实践中对该技术有更深的理解,所以一些理论知识建议大家多阅读相关的书籍(都在资料包中)。
本文来自作者在GitChat(ID:GitChat_Club)上的精彩分享,CSDN独家合作发布。 申明:本文旨在为普通程序员(Java程序员最佳)提供一个入门级别的大数据技术学习路径,不适用于大数据工程师的进阶学习,也不适用于零编程基础的同学。 前言 一、背景介绍 本人目前是一名大数据工程师,项目数据50T,日均数据增长20G左右,个人是从Java后端开发,经过3个月的业余自学成功转型大数据工程师。 二、大数据介绍 大数据本质也是数据,但是又有了新的特征,包括数据来源广、数据格式多样化(结构化数据、非
1.文档编写目的 在早些时间Cloudera已正式的发布CDS3《0814-基于CDP7.1.3的Spark3.0正式发布》。在CDP私有云基础上,Spark3服务与现有的Spark2服务共存,两个服务的配置不冲突,可以共用共一个Yarn服务。Spark History服务的端口是Saprk2的18088和Spark3的18089。CDS3.2在支持GPU的同时,也引入了RAPIDS Accelerator for Apache Spark来加速CDP集群上Apache Spark3的性能。本篇文章主要介绍
问题导读 1.spark集群能否单独运行? 2.如何在spark中指定想编译的hadoop版本? 3.构建的时候,版本选择需要注意什么? 上一篇 如何查看spark与hadoop、kafka、S
计划写一个新系列,分别使用Excel、Python、Hive、SparkSQL四种方式来实现简单的数据分析功能,例如GroupBy、透视表等功能。
从物理部署层面上来看,Spark主要分为两种类型的节点,Master节点和Worker节点,Master节点主要运行集群管理器的中心化部分,所承载的作用是分配Application到Worker节点,维护Worker节点,Driver,Application的状态。Worker节点负责具体的业务运行。
Spark简介及完全分布式安装 一、Spark介绍 官方介绍: Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. Spark Introduce Run programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk. Apache Spark has an advanced
1. docker 是什么2. docker 解决什么问题1. 解决虚拟机资源消耗问题。2. 快速部署。3. 提供一次性的环境。4. 提供弹性的云服务。5. 组建微服务架构。3. docker 安装部署与使用1. 安装 docker 引擎2. 使用 docker1. 理解 docker 的架构2. docker 命令3. 卷的概念4. 自制镜像并发布4. docker 网络6. docker pipework7. docker 网络端口映射4. 总结
文|指尖流淌 前言 有一段时间没写文章了,最近事情挺多的,现在咱们回归正题,经过前面四篇文章的介绍,已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境,相关的两款软件VSFTP和SecureCRT也已经正常安装了。 本篇主要介绍在大数据应用中比较常用的一款软件Mysql,我相信这款软件不紧紧在大数据分析的时候会用到,现在作为开源系统中的比较优秀的一款关系型开源数据库已经被很多互联网公司所使用,而且现在正慢慢的壮大中。 在大数据分析的系统中作为离线分析计算中比较普遍的两种处理思路就是:1、写程序利用mapp
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