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hadoop完全分布式集群下安装sqoop

应用场景 当我们按照hadoop完全分布式集群搭建博客搭建了hadoop以后,发现这是一个空的hadoop,只有YARN,MapReduce,HDFS,而这些实际上我们一般不会直接使用,而是需要另外部署Hadoop的其他组件,来辅助使用。比如我们需要把关系型数据库中的数据,抽取到hadoop分布式文件系统中时,我们需要额外安装Spoop组件来方便数据抽取导入操作。 操作步骤 1. Sqoop压缩包下载 sqoop下载地址,将下载的压缩包复制到namenode的/opt目录下 注:sqoop只需要在namenode下安装即可 2. Sqoop解压缩修改目录 # cd /opt # tar -xzvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz # mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha sqoop1.4.6 # chmod 777 -R /opt/sqoop1.4.6 # 对sqoop目录进行赋权 3. 配置sqoop的环境变量 # vim /etc/profile export JAVA_HOME=/opt...

Apache Spark 内存管理详解(转载)

Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优。本文旨在梳理出 Spark 内存管理的脉络,抛砖引玉,引出读者对这个话题的深入探讨。本文中阐述的原理基于 Spark 2.1 版本,阅读本文需要读者有一定的 Spark 和 Java 基础,了解 RDD、Shuffle、JVM 等相关概念。 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在工作节点上执行具体的计算任务,并将结果返回给 Driver,同时为需要持久化的 RDD 提供存储功能[1]。由于 Driver 的内存管理相对来说较为简单,本文主要对 Executor 的内存管理进行分析,下文中的 Spark 内存均特指 Executor 的内存。 1. 堆内和堆外...

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