Spark 容器化的前提是需要 Spark 的镜像文件,那么怎么 build 呢?Spark 官方是提供了 Dockerfile 的,并且也提供了脚本工具,可以自行 build 并发布到自己的 Restry 里。
本文将 Spark 作业称为 Spark Application 或者简称为 Spark App 或者 App。目前我们组的计算平台的 Spark 作业,是通过 Spark Operator 提交给 Kubernetes 集群的,这与 Spark 原生的直接通过 spark-submit 提交 Spark App 的方式不同,所以理解 Spark Operator 中提交 Spark App 的逻辑,对于用户来说是非常有必要的。本文将就其具体的提交逻辑,介绍一下。
在万事达,内部云团队维护我们的 Kubernetes 平台。我们的工作包括维护 Kubernetes 集群,这是我们所依赖的核心部署,并为租户提供了日志、监控等服务,并为租户提供了良好的体验。
Kubernetes 作为一个广受欢迎的开源容器协调系统,是Google于2014年酝酿的项目。从Google趋势上看到,Kubernetes自2014年以来热度一路飙升,短短几年时间就已超越了大数据分析领域的长老Hadoop。本公众号之前的文章(Kubernetes核心组件解析)也对Kubernetes的几个组件做了一些详细的剖析,本文就带领大家一起看看Kubernetes和Spark碰到一起会擦出什么样的火花。
这种方式需要先安装 docker-compose, docker-compose 的安装网上已经有非常多的资料,请自行安装即可
Docker 中 ENTRYPOINT 一直是个容易混淆的概念,今天浏览了一下官网,简单总结一下。官网的参考链接如下。
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
说明:本地的hadoop目录会挂载到docker中hadoop/etc/hadoop配置文件目录。
Spark开发测试运行环境安装 VirtualBox下载地址 https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads image.png 操作系统下载地址 http:/
题图为美国尼米兹核动力航空母舰 介 绍 大数据时代,我们常常面对海量数据而头疼。作为学统计出身的人,我们想折腾大数据但又不想学习Hadoop或者Java,我们更倾向于把精力放在建模和算法设计上,Spa
获取docker镜像 sudo docker pull sequenceiq/spark:1.6.0 运行docker容器 sudo docker run -it --name spark --rm sequenceiq/spark:1.6.0 /bin/bash 运行作业 $ cd /usr/local/spark $ bin/spark-submit --master yarn-client --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount lib/spar
大数据平台的资源管理组件主要涉及存储资源和计算资源管理两部分,属于大数据平台运维管理系统。基于资源管理系统,大数据平台的开发运维人员能够清晰掌控平台的资源使用情况和资源在不同时间段下的变化趋势,能对资源使用异常进行及时发现并定位处理,避免造成更严重的影响,如磁盘空间撑爆,计算资源无空余,任务长时间等待不运行等造成业务阻塞。
题图摄于越南会安 (本文作者系 VMware 中国研发云原生实验室工程师,联邦学习 KubeFATE / FATE-Operator 开源项目维护者。) 需要加入 KubeFATE 开源项目讨论群的同学,请关注亨利笔记公众号后回复 “kubefate” 即可。 相关文章 云原生联邦学习平台 KubeFATE 原理详解 在Juypter Notebook中构建联邦学习任务 用KubeFATE在K8s上部署联邦学习FATE v1.5 使用Docker Compose 部署FATE v1.5 之前给大家
Apache Spark 是用于大规模数据处理的统一分析引擎,它提供了 Java、Scala、Python 和 R 语言的高级 API,以及一个支持通用的执行图计算的优化引擎。
本文主要讲 Apache Spark 在 on Kubernetes 的 PodTemplate 的问题,以及也会讲到 Spark Operator 里关于 PodTemplate 的问题,当然也会讲到 Apache Spark 2.2 on Kubernetes 那个 Fork 的版本,感兴趣的同学可以往下看看。
Spark history server fails to render compressed inprogress history file in some cases
首先,我们需要Docker。毕竟我们的重点并不是在安装配置spark上面,怎么简便,怎么做是最好的啦。不过为了适用尽量多的场景,我们会配置一个单机集群,同时配置Pycharm远程调试。
在本文中,我们将详细介绍如何在Python / pyspark环境中使用graphx进行图计算。GraphX是Spark提供的图计算API,它提供了一套强大的工具,用于处理和分析大规模的图数据。通过结合Python / pyspark和graphx,您可以轻松地进行图分析和处理。
docker cp spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tar.gz cluster-master:/root/tar
介绍 这篇文章的目的是帮助您开始使用 Apache Zeppelin Notebook,它可以满足您用R做数据科学的需求。Zeppelin 是一个提供交互数据分析且基于Web的笔记本。方便你做出可数据驱动的、可交互且可协作的精美文档,并且支持多种语言,包括 Scala(使用 Apache Spark)、Python(Apache Spark)、SparkSQL、 Hive、 Markdown、Shell等等。 然而,最新的官方版本是0.5.0,还不支持R编程语言。幸运的是,NFLabs公司做了个
参考连接:https://docs.pingcap.com/zh/tidb/v3.0/deploy-test-cluster-using-docker-compose
https://spark.apache.org/docs/3.1.2/index.html
看过近期推文的读者,想必应该知道笔者最近在开一个数据分析常用工具对比的系列,主要是围绕SQL、Pandas和Spark三大个人常用数据分析工具,目前已完成了基本简介、数据读取、选取特定列、常用数据操作以及窗口函数等5篇文章。当然,这里的Spark是基于Scala语言版本,所以这3个工具实际分别代表了SQL、Python和Scala三种编程语言,而在不同语言中自然是不便于数据统一和交互的。
下载docker镜像 sudo docker pull sequenceiq/spark:1.6.0 创建docker-compose.yml文件 创建一个目录,比如就叫 docker-spark,然后在其下创建docker-compose.yml文件,内容如下: version: '2' services: master: image: sequenceiq/spark:1.6.0 hostname: master ports: - "4040:4040"
一年多没更新博客了,这一年博主经历了很多,也学到了很多,近期会持续更新文章,主题不固定,哦,对了,博主跟几个朋友一起创建了一个大数据的技术社区,我们每周都会有技术分享以及技术交流的会议,目前社区人数高达800+,感兴趣的朋友可以扫描上方的二维码关注下社区的公众号,同时也可以添加博主的VX,邀你进群咱们一起交流啊!!!!
此外,FATE 还联合 VMware 中国研发开放创新中心云原生实验室的团队一起搞了个「大事」——支持在公有云和私有云中部署及使用,全容器化云原生部署方案。
因为这个系列的主要是想讲怎么在 K8S 上运行 HS,所以篇3讲述的就是这个,假设你已经有一个 K8S 集群,一个 build 好的 image,本文只是将 HS 运行在 K8S 上,关于日志和其他配置的最佳实践,本文不提供参考。
Apache Spark于 7 月 18 日发布了最新的安全公告,其中包含一个 shell 命令注入漏洞(CVE-2022-33891)。
之前文章介绍了 Flink session cluster on Kubernetes,需要注意,这种部署方式,可以在同一个 Cluster 上多次提交 Flink Job,而本文介绍的,是一种将任务和镜像绑定的部署方式,即 Flink 集群是不共享的,其组件是单独属于一个 Job。
在上一篇告别Zookeeper,两条命令容器化搭建Kafka跟着官方文档使用docker,在云服务器上搭建了一个单节点的Kafka集群,在云服务器上连接成功,当我在笔记本上使用Spark尝试连接的时候,无法消费到数据。
近日,知名编程语言 Ada 与 SPARK 所属公司 AdaCore 表示,英伟达的产品运行着许多经过正式验证的 SPARK 代码。对于安全较为敏感的应用程序或组件,英伟达安全团队正在用 SPARK 语言取代 C 语言。
2019年8月22日,腾讯首个AI开源项目Angel正式发布3.0版本。Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段:特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。 Angel 3.0概览 (红色表示新增特性,白色表示已有但在持续改进的特性) Angel的特征工程模块基于Spark开发,增强了Spark的特征选择功能,同时使用特征交叉和重索引实现了自动特征生成。这些组件可以无缝地整合进Spark的流水线。为了让整个系统更加的智能,Angel 3.0新增了超参数调节
Spark 2.2 on K8S 的 Fork 已经废弃近两年了,那时候的几个主力开发也全部转移到 Spark 2.3/2.4 以及即将发布的 3.0 的 on K8S 模块的开发了。
首先安装好JDK、Scala和Maven,由于安装都比较简单,本文就不演示了,我这里使用的JDK、Scala和Maven版本如下:
纪成,携程数据开发总监,负责金融数据基础组件及平台开发、数仓建设与治理相关的工作。对大数据领域开源技术框架有浓厚兴趣。
豆瓣成立于 2005 年,是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间,豆瓣数据平台经历了几轮变迁,形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。
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。
命令 , 安装 PySpark , 安装过程中 , 需要下载 310 M 的安装包 , 耐心等待 ;
以 Flink 和 Spark 为代表的分布式流批计算框架的下层资源管理平台逐渐从 Hadoop 生态的 YARN 转向 Kubernetes 生态的 k8s 原生 scheduler 以及周边资源调度器,比如 Volcano 和 Yunikorn 等。这篇文章简单比较一下两种计算框架在 Native Kubernetes 的支持和实现上的异同,以及对于应用到生产环境我们还需要做些什么。
因为本人在腾讯,这是因为开发环境的 tlinux 的问题,导致 tini 出错了。寻找了很久,也没找到 特别有效的信息,于是查看一下 tini 的源码,看看 这个 错误是如何产生的。
有个小技巧:先配置好一个,在(宿主机上)复制scp -r拷贝Spark到其他Slaves。
volatile的原理和实现机制 || volatile到底如何保证可见性和禁止指令重排序的?
Doris是一个MPP的OLAP系统,主要整合了Google Mesa(数据模型),Apache Impala(MPP Query Engine)和Apache ORCFile (存储格式,编码和压缩) 的技术。
在之前的课中我们讲了Spark的RDD以及整个Spark系统中的一些关键角色:《【Spark重点难点】你从未深入理解的RDD和关键角色》。
使用 Dockerfile、Docker Compose 构建 Spark集群环境,方便以后的部署,日常开发。
Standalone 是 Spark 自身提供的一种主从集群部署模式。本文讲述一个常规1主多从的集群部署模式,该模式下master服务依靠Rainbond平台监控保障其可用性,支持重新调度重启。 worker服务可以根据需要伸缩多个节点。
翻了一下最近一段时间写的分享,DKHadoop发行版本下载、安装、运行环境部署等相关内容几乎都已经写了一遍了。虽然有的地方可能写的不是很详细,个人理解水平有限还请见谅吧!我记得在写DKHadoop运行环境部署的时候,遗漏了hadoop服务角色的内容,本篇特地补上这部分内容吧,不然总觉得不舒服。
时代在变迁,市场在变化,周边的软硬件环境也突飞猛进般的发展,同时企业的业务需求也不断升级,从规模到成本都有较高的要求,这刺激Hadoop生态圈的变革。据AMR研究显示,到2020年Hadoop将拥有502亿美元市场。如此多金诱惑下,各大解决方案提供商对Hadoop生态圈的发力可谓是越来越快,顺应潮流,Hadoop生态圈也更为完善和成熟,更是划分出了子生态圈如Spark。正是在这样一个背景下,Hadoop的顺利度过了2014年。2014业内哪些事情值得关注1)大数据解决方案提供商hortonworks上市。大
1、Spark2.2快速入门(本地模式) 1.1 Spark本地模式 学习Spark,先易后难,先从最简单的本地模式学起。 本地模式(local),常用于本地开发测试,解压缩Spark软件包就可以用,
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