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Spark(一)-- Standalone HA的部署

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/45629643 首先交代一下集群的规模和配置 集群有六台机器,均是VM虚拟机,每台256M的内存(原谅楼主物理机硬件不太给力) 主机名分别是cloud1~cloud6 每台机器上都装有jdk6,和hadoop-2.2.0 其中cloud4~cloud6上装有zookeeper cloud1为hdfs文件系统的启动节点 cloud3为yarn资源管理的启动节点 (注意每台机器都配置好SSH免密码登录,可以在下面的hadoop部署链接中查看具体步骤) 有关hadoop和zookeeper的部署请看: hadoop-2.2.0集群安装部署 zookeeper集群安装部署 本次实验目标是在六台虚拟机上装上spark,并且将cloud1作为主节点 首先将下载好的spark和scala包上传到cloud1上 scala下载地址 spark下载地址 注意安装时尽量不要使用root用户(这里使用cloud自定义用户) 安装scala: tar –...

Spark(二) -- Spark简单介绍

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq1010885678/article/details/45648737 spark是什么? spark开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架 spark基于map reduce算法实现的分布式计算 拥有Hadoop MapReduce所具有的优点 但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中 从而不再需要读写HDFS 从上面的官方解释中我们可以得到的信息时,spark是一套并行计算的框架,并且性能要比hadoop的map-reduce好 那么到底性能比较好是体现在哪里呢 基于内存的处理是spark速度快的原因之一 还有一个很重要的因素就是DAG DAG,有向无循环图 spark的任务可以分为数据转换和获得结果两步 在获得计算结果之前的操作,都是不执行的,而是根据这些步骤画成一张DAG 到真正要结果的时候才会执行这些计算,拿到计算结果 熟悉hadoop mr模型的人都知道,在mr任务中,每次步骤都会读取HDFS,也就是I/O操作,而一般来说,在...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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