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Spark集群独立模式HA

2017-11-16 607

一、Spark简介：


Spark是一种与Hadoop相似的开源集群计算环境

Spark基于MR算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MR的优点，不同的是结果保存在内存中

Spark是一个针对超大数据集合的低延迟的集群分布式计算系统，比MapReduce快40倍左右

Spark是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架

Spark兼容Hadoop的API，能够读写Hadoop的HDFS HBASE 顺序文件等


传统的hadoop

wKioL1URY7nRlAbqAAFgqu76O_Y976.jpg



Spark

wKiom1URYpiR_49-AAGA5sVsokc685.jpg


环境概述：

192.168.1.2 master

192.168.1.3 worker

192.168.1.4 worker


二、Scala环境设置

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[root@master ~] # tar zxvf scala-2.10.4.tgz -C /home/hadoop/
[root@master ~] # cd /home/hadoop/
[root@master hadoop] # ln -s scala-2.10.4 scala
[root@master ~] # chown -R hadoop.hadoop /home/hadoop/
# Scala
export  SCALA_HOME= /home/hadoop/scala
export  PATH=$PATH:$HADOOP_DEV_HOME /sbin :$HADOOP_DEV_HOME /bin :$SCALA_HOME /bin
[root@master hadoop] # source /home/hadoop/.bashrc 
[root@master hadoop] # su - hadoop
[hadoop@master ~]$ scala
Welcome to Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.7.0_25).
Type  in  expressions to have them evaluated.
Type :help  for  more  information.
 
scala> 
 
# slave1,slave2执行相同的操作

三、spark环境配置

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[root@master ~] # tar zxvf spark-1.0.2-bin-hadoop2.tgz -C /home/hadoop/
[root@master hadoop] # ln -s spark-1.0.2-bin-hadoop2 spark
[root@master hadoop] # chown -R hadoop.hadoop /home/hadoop/
[root@master hadoop] # su - hadoop
# 修改.bashrc文件
# Spark
export  SPARK_HOME= /home/hadoop/spark
export  PATH=$PATH:$HADOOP_DEV_HOME /sbin :$HADOOP_DEV_HOME /bin :$SCALA_HOME /bin :$SPARK_HOME /bin :$SPARK_HOME /sbin
[hadoop@master ~]$  source  .bashrc 
 
# 在slave1,slave2执行相同的操作

四、spark独立模式配置

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[hadoop@master ~]$  cd  spark /conf/
[hadoop@master conf]$  cp  spark- env .sh.template spark- env .sh
# 修改spark-env.sh
JAVA_HOME= /usr/java/jdk
SPARK_MASTER_IP=master
SPARK_WORKER_MEMORY=512m
 
# 修改slaves文件
slave1
slave2
 
# 在slave1,slave2节点做相同的操作
 
# 在master节点上启动spark
[hadoop@master sbin]$ . /start-all .sh 
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-hadoop-org .apache.spark.deploy.master.Master-1-master.out
slave2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-hadoop-org .apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave2.out
slave1: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-hadoop-org .apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave1.out
 
# 查看进程
[hadoop@master sbin]$ jps
44526 NameNode
44835 ResourceManager
47017 Master
45104 JobHistoryServer
46226 HMaster
44695 SecondaryNameNode
45169 QuorumPeerMain
47125 Jps
 
[hadoop@slave1 conf]$ jps
2302 NodeManager
2914 HRegionServer
2451 QuorumPeerMain
3431 Worker
3481 Jps
2213 DataNode    
 
[hadoop@slave2 ~]$ jps
11262 DataNode
12761 Worker
11502 QuorumPeerMain
11360 NodeManager
12811 Jps
12032 HRegionServer

master webUI:    http://192.168.1.2:8080/

wKioL1UQ6reRxa-3AAMLWQ04k2k233.jpg

worker web UI: http://192.168.1.3:8081/


wKiom1UQ6cnwByfWAAFxeDTpoZo401.jpg


五、spark实践

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[hadoop@master conf]$ MASTER=spark: //master :7077 spark-shell

wKiom1UQ8JOhbBTcAANJxlXaziA372.jpg




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scala> val rdd_a = sc.textFile( "hdfs://master:9000/tmp/wordcount.txt" )
15 /03/24  13:20:31 INFO storage.MemoryStore: ensureFreeSpace(141503) called with curMem=0, maxMem=311387750
15 /03/24  13:20:31 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_0 stored as values to memory (estimated size 138.2 KB,  free  296.8 
MB)rdd_a: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[1] at textFile at <console>:12
scala> rdd_a.first()
15 /03/24  13:25:31 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
15 /03/24  13:25:31 INFO spark.SparkContext: Starting job: first at <console>:15
15 /03/24  13:25:31 INFO scheduler.DAGScheduler: Got job 0 (first at <console>:15) with 1 output partitions (allowLocal= true )
15 /03/24  13:25:31 INFO scheduler.DAGScheduler: Final stage: Stage 0(first at <console>:15)
15 /03/24  13:25:31 INFO scheduler.DAGScheduler: Parents of final stage: List()
15 /03/24  13:25:31 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents: List()
15 /03/24  13:25:31 INFO scheduler.DAGScheduler: Computing the requested partition locally
15 /03/24  13:25:31 INFO rdd.HadoopRDD: Input  split : hdfs: //master :9000 /tmp/wordcount .txt:0+26
15 /03/24  13:25:31 INFO Configuration.deprecation: mapred.tip. id  is deprecated. Instead, use mapreduce.task. id
15 /03/24  13:25:31 INFO Configuration.deprecation: mapred.task. id  is deprecated. Instead, use mapreduce.task.attempt. id
15 /03/24  13:25:31 INFO Configuration.deprecation: mapred.task.is.map is deprecated. Instead, use mapreduce.task.ismap
15 /03/24  13:25:31 INFO Configuration.deprecation: mapred.task.partition is deprecated. Instead, use mapreduce.task.partition
15 /03/24  13:25:31 INFO Configuration.deprecation: mapred.job. id  is deprecated. Instead, use mapreduce.job. id
15 /03/24  13:25:32 INFO spark.SparkContext: Job finished: first at <console>:15, took 0.397477806 s
res1: String = hello world
 
scala> rdd_a.collect()
15 /03/24  14:00:32 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
15 /03/24  14:00:32 INFO spark.SparkContext: Starting job: collect at <console>:15
15 /03/24  14:00:32 INFO scheduler.DAGScheduler: Got job 0 (collect at <console>:15) with 2 output partitions (allowLocal= false )
15 /03/24  14:00:32 INFO scheduler.DAGScheduler: Final stage: Stage 0(collect at <console>:15)
15 /03/24  14:00:32 INFO scheduler.DAGScheduler: Parents of final stage: List()
15 /03/24  14:00:32 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents: List()
15 /03/24  14:00:32 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting Stage 0 (MappedRDD[1] at textFile at <console>:12),  which  has no missing parents
15 /03/24  14:00:32 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting 2 missing tasks from Stage 0 (MappedRDD[1] at textFile at <console>:12)
15 /03/24  14:00:32 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Adding task  set  0.0 with 2 tasks
15 /03/24  14:00:32 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 0.0:0 as TID 0 on executor 1: slave2 (NODE_LOCAL)
15 /03/24  14:00:32 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 0.0:0 as 1725 bytes  in  5 ms
15 /03/24  14:00:32 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 0.0:1 as TID 1 on executor 1: slave2 (NODE_LOCAL)
15 /03/24  14:00:32 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 0.0:1 as 1725 bytes  in  0 ms
15 /03/24  14:00:38 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(0, 1)
15 /03/24  14:00:38 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 1  in  5942 ms on slave2 (progress: 1 /2 )
15 /03/24  14:00:38 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 0  in  5974 ms on slave2 (progress: 2 /2 )
15 /03/24  14:00:38 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 0.0, whose tasks have all completed, from pool 
15 /03/24  14:00:38 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(0, 0)
15 /03/24  14:00:38 INFO scheduler.DAGScheduler: Stage 0 (collect at <console>:15) finished  in  6.015 s
15 /03/24  14:00:38 INFO spark.SparkContext: Job finished: collect at <console>:15, took 6.133297026 s
res0: Array[String] = Array(hello world, hello world1, hello world1, hello world1,  "" )
scala> val rdd_b = rdd_a.flatMap((line => line. split ( " " ))).map(word => (word, 1))
rdd_b: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MappedRDD[3] at map at <console>:14
scala> rdd_b.collect()
15 /03/24  14:11:41 INFO spark.SparkContext: Starting job: collect at <console>:17
15 /03/24  14:11:41 INFO scheduler.DAGScheduler: Got job 1 (collect at <console>:17) with 2 output partitions (allowLocal= false )
15 /03/24  14:11:41 INFO scheduler.DAGScheduler: Final stage: Stage 1(collect at <console>:17)
15 /03/24  14:11:41 INFO scheduler.DAGScheduler: Parents of final stage: List()
15 /03/24  14:11:41 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents: List()
15 /03/24  14:11:41 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting Stage 1 (MappedRDD[3] at map at <console>:14),  which  has no missing 
parents15 /03/24  14:11:41 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting 2 missing tasks from Stage 1 (MappedRDD[3] at map at <console>:14)
15 /03/24  14:11:41 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Adding task  set  1.0 with 2 tasks
15 /03/24  14:11:42 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 1.0:0 as TID 2 on executor 1: slave2 (NODE_LOCAL)
15 /03/24  14:11:42 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 1.0:0 as 1816 bytes  in  0 ms
15 /03/24  14:11:42 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 1.0:1 as TID 3 on executor 1: slave2 (NODE_LOCAL)
15 /03/24  14:11:42 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 1.0:1 as 1816 bytes  in  0 ms
15 /03/24  14:11:42 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 2  in  177 ms on slave2 (progress: 1 /2 )
15 /03/24  14:11:42 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(1, 0)
15 /03/24  14:11:42 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(1, 1)
15 /03/24  14:11:42 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 3  in  207 ms on slave2 (progress: 2 /2 )
15 /03/24  14:11:42 INFO scheduler.DAGScheduler: Stage 1 (collect at <console>:17) finished  in  0.209 s
15 /03/24  14:11:42 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 1.0, whose tasks have all completed, from pool 
15 /03/24  14:11:42 INFO spark.SparkContext: Job finished: collect at <console>:17, took 0.279714483 s
res1: Array[(String, Int)] = Array((hello,1), (world,1), (hello,1), (world1,1), (hello,1), (world1,1), (hello,1), (world1,1), 
( "" ,1))
scala> val rdd_c = rdd_b.reduceByKey((a, b) => a + b)
rdd_c: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[6] at reduceByKey at <console>:16
scala> rdd_c.collect()
15 /03/24  14:14:42 INFO spark.SparkContext: Starting job: collect at <console>:19
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Registering RDD 4 (reduceByKey at <console>:16)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Got job 2 (collect at <console>:19) with 2 output partitions (allowLocal= false )
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Final stage: Stage 2(collect at <console>:19)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Parents of final stage: List(Stage 3)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents: List(Stage 3)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting Stage 3 (MapPartitionsRDD[4] at reduceByKey at <console>:16),  which 
has no missing parents15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting 2 missing tasks from Stage 3 (MapPartitionsRDD[4] at reduceByKey at 
<console>:16)15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Adding task  set  3.0 with 2 tasks
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 3.0:0 as TID 4 on executor 1: slave2 (NODE_LOCAL)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 3.0:0 as 2074 bytes  in  36 ms
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 3.0:1 as TID 5 on executor 1: slave2 (NODE_LOCAL)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 3.0:1 as 2074 bytes  in  0 ms
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 4  in  282 ms on slave2 (progress: 1 /2 )
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ShuffleMapTask(3, 0)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 5  in  241 ms on slave2 (progress: 2 /2 )
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 3.0, whose tasks have all completed, from pool 
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ShuffleMapTask(3, 1)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Stage 3 (reduceByKey at <console>:16) finished  in  0.286 s
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: looking  for  newly runnable stages
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: running: Set()
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: waiting: Set(Stage 2)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: failed: Set()
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents  for  Stage 2: List()
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting Stage 2 (MapPartitionsRDD[6] at reduceByKey at <console>:16),  which 
is now runnable15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting 2 missing tasks from Stage 2 (MapPartitionsRDD[6] at reduceByKey at 
<console>:16)15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Adding task  set  2.0 with 2 tasks
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 2.0:0 as TID 6 on executor 1: slave2 (PROCESS_LOCAL)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 2.0:0 as 1953 bytes  in  1 ms
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 2.0:1 as TID 7 on executor 0: slave1 (PROCESS_LOCAL)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 2.0:1 as 1953 bytes  in  0 ms
15 /03/24  14:14:43 INFO spark.MapOutputTrackerMasterActor: Asked to send map output locations  for  shuffle 0 to spark@slave2:374
0415 /03/24  14:14:43 INFO spark.MapOutputTrackerMaster: Size of output statuses  for  shuffle 0 is 136 bytes
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(2, 0)
15 /03/24  14:14:43 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 6  in  211 ms on slave2 (progress: 1 /2 )
15 /03/24  14:14:45 INFO spark.MapOutputTrackerMasterActor: Asked to send map output locations  for  shuffle 0 to spark@slave1:57339
15 /03/24  14:14:46 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(2, 1)
15 /03/24  14:14:46 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 7  in  3192 ms on slave1 (progress: 2 /2 )
15 /03/24  14:14:46 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 2.0, whose tasks have all completed, from pool 
15 /03/24  14:14:46 INFO scheduler.DAGScheduler: Stage 2 (collect at <console>:19) finished  in  3.193 s
15 /03/24  14:14:46 INFO spark.SparkContext: Job finished: collect at <console>:19, took 3.634568622 s
res2: Array[(String, Int)] = Array(( "" ,1), (hello,4), (world,1), (world1,3))
scala> rdd_c.cache()
res3: rdd_c. type  = MapPartitionsRDD[6] at reduceByKey at <console>:16
scala> rdd_c.saveAsTextFile( "hdfs://master:9000/tmp/spark_result" )
15 /03/24  14:17:57 INFO Configuration.deprecation: mapred.tip. id  is deprecated. Instead, use mapreduce.task. id
15 /03/24  14:17:57 INFO Configuration.deprecation: mapred.task. id  is deprecated. Instead, use mapreduce.task.attempt. id
15 /03/24  14:17:57 INFO Configuration.deprecation: mapred.task.is.map is deprecated. Instead, use mapreduce.task.ismap
15 /03/24  14:17:57 INFO Configuration.deprecation: mapred.task.partition is deprecated. Instead, use mapreduce.task.partition
15 /03/24  14:17:57 INFO Configuration.deprecation: mapred.job. id  is deprecated. Instead, use mapreduce.job. id
15 /03/24  14:17:58 INFO spark.SparkContext: Starting job: saveAsTextFile at <console>:19
15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.DAGScheduler: Got job 3 (saveAsTextFile at <console>:19) with 2 output partitions (allowLocal
= false )15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.DAGScheduler: Final stage: Stage 4(saveAsTextFile at <console>:19)
15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.DAGScheduler: Parents of final stage: List(Stage 5)
15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents: List()
15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting Stage 4 (MappedRDD[8] at saveAsTextFile at <console>:19),  which  has 
no missing parents15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting 2 missing tasks from Stage 4 (MappedRDD[8] at saveAsTextFile at <con
sole>:19)15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Adding task  set  4.0 with 2 tasks
15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 4.0:0 as TID 8 on executor 0: slave1 (PROCESS_LOCAL)
15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 4.0:0 as 11506 bytes  in  1 ms
15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 4.0:1 as TID 9 on executor 1: slave2 (PROCESS_LOCAL)
15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 4.0:1 as 11506 bytes  in  0 ms
15 /03/24  14:17:58 INFO storage.BlockManagerInfo: Added rdd_6_1  in  memory on slave2:37855 (size: 216.0 B,  free : 297.0 MB)
15 /03/24  14:17:58 INFO storage.BlockManagerInfo: Added rdd_6_0  in  memory on slave1:48694 (size: 408.0 B,  free : 297.0 MB)
15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 9  in  653 ms on slave2 (progress: 1 /2 )
15 /03/24  14:17:58 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(4, 1)
15 /03/24  14:18:00 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(4, 0)
15 /03/24  14:18:00 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 8  in  2104 ms on slave1 (progress: 2 /2 )
15 /03/24  14:18:00 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 4.0, whose tasks have all completed, from pool 
15 /03/24  14:18:00 INFO scheduler.DAGScheduler: Stage 4 (saveAsTextFile at <console>:19) finished  in  2.105 s
15 /03/24  14:18:00 INFO spark.SparkContext: Job finished: saveAsTextFile at <console>:19, took 2.197440038 s
 
[hadoop@master ~]$ hadoop dfs - cat  /tmp/spark_result/ *
DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs  command  is deprecated.
Instead use the hdfs  command  for  it.
 
15 /03/24  14:19:12 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library  for  your platform... using  builtin -java cla
sses where applicable(,1)
(hello,4)
(world,1)
(world1,3)

查看作业 http://192.168.1.2:4040/stages/


wKiom1URAlSCjebiAAQ0dPJivj0255.jpg


基于FileSystem的冗余

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[hadoop@master ~]$  cd  spark /conf/
# 修改spark-env.sh
JAVA_HOME= /usr/java/jdk
SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS= "-Dspark.deploy.recoveryMode=FILESYSTEM -Dspark.deploy.recoveryDirectory=/app/hadoop/spark/recovery"
SPARK_MASTER_IP=master
SPARK_MASTER_PORT=7077
SPARK_WORKER_CORES=1
SPARK_WORKER_MEMORY=512m
MASTER=spark: // ${SPARK_MASTER_IP}:${SPARK_MASTER_PORT}
 
 
[root@master ~] # mkdir /app/hadoop/spark/recovery -p
[root@master ~] # chown -R hadoop.hadoop /app/hadoop/spark/recovery/
 
# slave1,slave2做相同的操作
 
[hadoop@master ~]$  cd  /home/hadoop/spark/sbin/
[hadoop@master sbin]$ . /stop-all .sh 
slave2: stopping org.apache.spark.deploy.worker.Worker
slave1: stopping org.apache.spark.deploy.worker.Worker
stopping org.apache.spark.deploy.master.Master
[hadoop@master sbin]$ . /start-all .sh 
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-hadoop-org .
apache.spark.deploy.master.Master-1-master.outslave1: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-had
oop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave1.outslave2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-had
oop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave2.out


模拟故障

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[hadoop@master ~]$ spark-shell
scala> val rdd1 = sc.textFile( "hdfs://master:9000/tmp/wordcount.txt" )
15 /03/24  19:57:04 INFO storage.MemoryStore: ensureFreeSpace(70225) called with curMem=141503, maxMem=311387750
15 /03/24  19:57:04 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_1 stored as values to memory (estimated size 68.6 KB,  free  296.8 MB)
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[3] at textFile at <console>:12
 
scala> rdd1.first()
15 /03/24  19:57:06 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
15 /03/24  19:57:06 INFO spark.SparkContext: Starting job: first at <console>:15
15 /03/24  19:57:06 INFO scheduler.DAGScheduler: Got job 0 (first at <console>:15) with 1 output partitions (allowLocal= true )
15 /03/24  19:57:06 INFO scheduler.DAGScheduler: Final stage: Stage 0(first at <console>:15)
15 /03/24  19:57:06 INFO scheduler.DAGScheduler: Parents of final stage: List()
15 /03/24  19:57:06 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents: List()
15 /03/24  19:57:06 INFO scheduler.DAGScheduler: Computing the requested partition locally
15 /03/24  19:57:06 INFO rdd.HadoopRDD: Input  split : hdfs: //master :9000 /tmp/wordcount .txt:0+26
15 /03/24  19:57:06 INFO Configuration.deprecation: mapred.tip. id  is deprecated. Instead, use mapreduce.task. id
15 /03/24  19:57:06 INFO Configuration.deprecation: mapred.task. id  is deprecated. Instead, use mapreduce.task.attempt. id
15 /03/24  19:57:06 INFO Configuration.deprecation: mapred.task.is.map is deprecated. Instead, use mapreduce.task.ismap
15 /03/24  19:57:06 INFO Configuration.deprecation: mapred.task.partition is deprecated. Instead, use mapreduce.task.partition
15 /03/24  19:57:06 INFO Configuration.deprecation: mapred.job. id  is deprecated. Instead, use mapreduce.job. id
15 /03/24  19:57:06 INFO spark.SparkContext: Job finished: first at <console>:15, took 0.320624426 s
res1: String = hello world
 
[hadoop@master ~]$ jps
3543 QuorumPeerMain
3631 ResourceManager
3388 SecondaryNameNode
10261 Jps
9935 Master
10071 SparkSubmit
3245 NameNode
[hadoop@master ~]$  kill  9935

触发故障

wKioL1URUuHTkZWJAAb4QlnGEDk536.jpg

重新启动Master

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[hadoop@master ~]$  cd  spark /sbin/
[hadoop@master sbin]$ . /start-master .sh 
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-hadoop-org .apache.spark.deploy.master.Master-1-master.out


查看数据是否还存在

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scala> rdd1.count()
15 /03/24  20:00:02 INFO spark.SparkContext: Starting job: count at <console>:15
15 /03/24  20:00:02 INFO scheduler.DAGScheduler: Got job 1 (count at <console>:15) with 2 output partitions (allowLocal= false )
15 /03/24  20:00:02 INFO scheduler.DAGScheduler: Final stage: Stage 1(count at <console>:15)
15 /03/24  20:00:02 INFO scheduler.DAGScheduler: Parents of final stage: List()
15 /03/24  20:00:02 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents: List()
15 /03/24  20:00:02 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting Stage 1 (MappedRDD[3] at textFile at <console>:12),  which  has no mis
sing parents15 /03/24  20:00:02 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting 2 missing tasks from Stage 1 (MappedRDD[3] at textFile at <console>:
12)15 /03/24  20:00:02 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Adding task  set  1.0 with 2 tasks
15 /03/24  20:00:02 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 1.0:0 as TID 0 on executor 1: slave1 (NODE_LOCAL)
15 /03/24  20:00:02 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 1.0:0 as 1717 bytes  in  4 ms
15 /03/24  20:00:02 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 1.0:1 as TID 1 on executor 0: slave2 (NODE_LOCAL)
15 /03/24  20:00:02 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 1.0:1 as 1717 bytes  in  1 ms
15 /03/24  20:00:04 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 1  in  2530 ms on slave2 (progress: 1 /2 )
15 /03/24  20:00:04 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(1, 1)
15 /03/24  20:00:04 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(1, 0)
15 /03/24  20:00:04 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 0  in  2641 ms on slave1 (progress: 2 /2 )
15 /03/24  20:00:04 INFO scheduler.DAGScheduler: Stage 1 (count at <console>:15) finished  in  2.645 s
15 /03/24  20:00:04 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 1.0, whose tasks have all completed, from pool 
15 /03/24  20:00:04 INFO spark.SparkContext: Job finished: count at <console>:15, took 2.778519654 s
res2: Long = 5
 
# 数据正常
 
# 查看备份文件
[hadoop@master sbin]$  cd  /app/hadoop/spark/recovery/
[hadoop@master recovery]$  ls
app_app-20150324195542-0000  worker_worker-20150324195414-slave1-56995  worker_worker-20150324195414-slave2-33947


基于Zookeeper的HA,在这里3台节点，已经部署好zookeeper，并启动

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[hadoop@master ~]$  cd  /home/hadoop/spark/conf/
# 修改spark-env.conf
JAVA_HOME= /usr/java/jdk
SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS= "-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=master:2181,slave1:2181,slave2:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/app/hadoop/spark/zookeeper"
#SPARK_MASTER_IP=master
SPARK_MASTER_PORT=7077
SPARK_WORKER_CORES=1
SPARK_WORKER_MEMORY=512m
#MASTER=spark://${SPARK_MASTER_IP}:${SPARK_MASTER_PORT}
 
# 在slave1,slave2执行相同的操作
 
# 在master节点重启spark
[hadoop@master ~]$  cd  /home/hadoop/spark/sbin/
[hadoop@master sbin]$ . /stop-all .sh 
slave1: stopping org.apache.spark.deploy.worker.Worker
slave2: stopping org.apache.spark.deploy.worker.Worker
stopping org.apache.spark.deploy.master.Master
[hadoop@master sbin]$ . /start-all .sh 
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-hadoop-org .
apache.spark.deploy.master.Master-1-master.outslave2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-had
oop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave2.outslave1: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-had
oop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave1.out 
 
[hadoop@master sbin]$ jps
3543 QuorumPeerMain
3631 ResourceManager
3388 SecondaryNameNode
10692 Master
10812 Jps
3245 NameNode
 
# 在slave1上启动另一个master
[hadoop@slave1 sbin]$ . /start-master .sh 
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-hadoop-org .apache.spark.deploy.master.Master-1-slave1.out
[hadoop@slave1 sbin]$ jps
4020 DataNode
4182 QuorumPeerMain
6435 Worker
6619 Jps
6545 Master
4262 NodeManager


查看master节点上，状态为ALIVE

wKiom1URV5GwfcsPAAMULm5id_k174.jpg

查看slave1节点的master状态为:STANDBY

wKioL1URWPuRVrA2AAJgQuWqm5s628.jpg


模拟故障，杀死master节点的Master进程

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[hadoop@master sbin]$ jps
3543 QuorumPeerMain
3631 ResourceManager
10834 Jps
3388 SecondaryNameNode
10692 Master
3245 NameNode
[hadoop@master sbin]$  kill  10692

查看slave1上的Master状态变为ALIVE,已自动切换

wKioL1URWd_DzoviAAMFoRr4M7A401.jpg


使用spark-shell验证

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[hadoop@master sbin]$ MASTER=spark: //master :7077,slave1:7077 spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
15 /03/24  20:42:28 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: hadoop
15 /03/24  20:42:28 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled;  users  with view permissions: Set(hadoop)
15 /03/24  20:42:28 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server
15 /03/24  20:42:28 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
15 /03/24  20:42:28 INFO server.AbstractConnector: Started SocketConnector@0.0.0.0:42811
Welcome to
       ____              __
      / __ /__   ___ _____/  /__
     _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
    /___/  .__/\_,_ /_/  /_/ \_\   version 1.0.2
       /_/
 
Using Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.7.0_25)
Type  in  expressions to have them evaluated.
Type :help  for  more  information.
15 /03/24  20:42:36 INFO spark.SecurityManager: Changing view acls to: hadoop
15 /03/24  20:42:36 INFO spark.SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled;  users  with view permissions: Set(hadoop)
15 /03/24  20:42:36 INFO slf4j.Slf4jLogger: Slf4jLogger started
15 /03/24  20:42:36 INFO Remoting: Starting remoting
15 /03/24  20:42:37 INFO Remoting: Remoting started; listening on addresses :[akka.tcp: //spark @master:35418]
15 /03/24  20:42:37 INFO Remoting: Remoting now listens on addresses: [akka.tcp: //spark @master:35418]
15 /03/24  20:42:37 INFO spark.SparkEnv: Registering MapOutputTracker
15 /03/24  20:42:37 INFO spark.SparkEnv: Registering BlockManagerMaster
15 /03/24  20:42:37 INFO storage.DiskBlockManager: Created  local  directory at  /tmp/spark-local-20150324204237-ed6e
15 /03/24  20:42:37 INFO storage.MemoryStore: MemoryStore started with capacity 297.0 MB.
15 /03/24  20:42:37 INFO network.ConnectionManager: Bound socket to port 39310 with  id  = ConnectionManagerId(master,39310)
15 /03/24  20:42:37 INFO storage.BlockManagerMaster: Trying to register BlockManager
15 /03/24  20:42:37 INFO storage.BlockManagerInfo: Registering block manager master:39310 with 297.0 MB RAM
15 /03/24  20:42:37 INFO storage.BlockManagerMaster: Registered BlockManager
15 /03/24  20:42:37 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server
15 /03/24  20:42:37 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
15 /03/24  20:42:37 INFO server.AbstractConnector: Started SocketConnector@0.0.0.0:54434
15 /03/24  20:42:37 INFO broadcast.HttpBroadcast: Broadcast server started at http: //192 .168.1.2:54434
15 /03/24  20:42:37 INFO spark.HttpFileServer: HTTP File server directory is  /tmp/spark-9c9136b5-274f-4ce0-82ba-4eeabae0e392
15 /03/24  20:42:37 INFO spark.HttpServer: Starting HTTP Server
15 /03/24  20:42:37 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
15 /03/24  20:42:37 INFO server.AbstractConnector: Started SocketConnector@0.0.0.0:39100
15 /03/24  20:42:38 INFO server.Server: jetty-8.y.z-SNAPSHOT
15 /03/24  20:42:38 INFO server.AbstractConnector: Started SelectChannelConnector@0.0.0.0:4040
15 /03/24  20:42:38 INFO ui.SparkUI: Started SparkUI at http: //master :4040
15 /03/24  20:42:39 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library  for  your platform... using  builtin -java classes where applicable
15 /03/24  20:42:39 INFO client.AppClient$ClientActor: Connecting to master spark: //master :7077...
15 /03/24  20:42:39 INFO client.AppClient$ClientActor: Connecting to master spark: //slave1 :7077...
15 /03/24  20:42:39 INFO repl.SparkILoop: Created spark context..
15 /03/24  20:42:40 WARN client.AppClient$ClientActor: Could not connect to akka.tcp: //sparkMaster @master:7077: akka.remote.EndpointAssociationException: Association failed with [akka.tcp: //spar
kMaster@master:7077]15 /03/24  20:42:40 WARN client.AppClient$ClientActor: Could not connect to akka.tcp: //sparkMaster @master:7077: akka.remote.EndpointAssociationException: Association failed with [akka.tcp: //spar
kMaster@master:7077]15 /03/24  20:42:40 WARN client.AppClient$ClientActor: Could not connect to akka.tcp: //sparkMaster @master:7077: akka.remote.EndpointAssociationException: Association failed with [akka.tcp: //spar
kMaster@master:7077]15 /03/24  20:42:40 WARN client.AppClient$ClientActor: Could not connect to akka.tcp: //sparkMaster @master:7077: akka.remote.EndpointAssociationException: Association failed with [akka.tcp: //spar
kMaster@master:7077]Spark context available as sc.
 
scala> 15 /03/24  20:42:40 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Connected to Spark cluster with app ID app-20150324204239-0000
15 /03/24  20:42:40 INFO client.AppClient$ClientActor: Executor added: app-20150324204239-0000 /0  on worker-20150324202125-slave2-60861 (slave2:60861) with 1 cores
15 /03/24  20:42:40 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Granted executor ID app-20150324204239-0000 /0  on hostPort slave2:60861 with 1 cores, 512.0 MB RAM
15 /03/24  20:42:40 INFO client.AppClient$ClientActor: Executor added: app-20150324204239-0000 /1  on worker-20150324202125-slave1-48347 (slave1:48347) with 1 cores
15 /03/24  20:42:40 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Granted executor ID app-20150324204239-0000 /1  on hostPort slave1:48347 with 1 cores, 512.0 MB RAM
15 /03/24  20:42:40 INFO client.AppClient$ClientActor: Executor updated: app-20150324204239-0000 /0  is now RUNNING
15 /03/24  20:42:40 INFO client.AppClient$ClientActor: Executor updated: app-20150324204239-0000 /1  is now RUNNING
15 /03/24  20:42:45 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Registered executor: Actor[akka.tcp: //sparkExecutor @slave2:56126 /user/Executor #251519544] with ID 0
15 /03/24  20:42:46 INFO storage.BlockManagerInfo: Registering block manager slave2:42208 with 297.0 MB RAM
15 /03/24  20:42:51 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Registered executor: Actor[akka.tcp: //sparkExecutor @slave1:36476 /user/Executor #1937793409] with ID 1
15 /03/24  20:42:53 INFO storage.BlockManagerInfo: Registering block manager slave1:40644 with 297.0 MB RAM
 
 
scala>


发现使用正常


查看zookeeper上面的注册，信息

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[hadoop@master bin]$ . /zkCli .sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3]  ls  /app/hadoop/spark/zookeeper
[master_status, leader_election]


重新启动master上面的Master进程

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[hadoop@master sbin]$ . /start-master .sh 
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-hadoop-org .apache.spark.deploy.master.Master-1-master.out

发现已经变为STANDBY

wKiom1URWxiyTkcOAAJRLVJSZZc457.jpg



配置历史任务服务器

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[hadoop@master ~]$  cd  /home/hadoop/spark/conf/
[hadoop@master conf]$  cp  spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
 
# 修改spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled   true
spark.eventLog. dir       hdfs: //master :9000 /spark/log
spark.yarn.historyServer.address master:18080
 
# 将配置文件传送到slave1,slave2
 
# 创建日志目录
[hadoop@master ~]$ hdfs dfs - mkdir  -p  /spark/log
15 /03/25  10:54:50 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library  for  your platform... using  builtin -java cla
sses where applicable[hadoop@master ~]$ hdfs dfs - ls  /
15 /03/25  10:54:57 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library  for  your platform... using  builtin -java cla
sses where applicableFound 3 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2015-03-24 12:47  /hbase
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2015-03-25 10:54  /spark
drwxrwx---   - hadoop supergroup          0 2015-03-24 14:17  /tmp
 
# 修改spark-env.conf文件
JAVA_HOME= /usr/java/jdk
#SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=master:2181,slave1:2181,slave2:218
1 -Dspark.deploy.zookeeper. dir = /app/hadoop/spark/zookeeper "SPARK_MASTER_IP=master
SPARK_MASTER_PORT=7077
SPARK_WORKER_CORES=1
SPARK_WORKER_MEMORY=512m
MASTER=spark: // ${SPARK_MASTER_IP}:${SPARK_MASTER_PORT}
 
# 将配置文件传送到slave1,slave2
 
 
# 重新启动spark集群
[hadoop@master sbin]$ . /start-all .sh 
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-hadoop-org .
apache.spark.deploy.master.Master-1-master.outslave2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-had
oop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave2.outslave1: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-had
oop-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave1.out[hadoop@master sbin]$ jps
2298 SecondaryNameNode
2131 NameNode
2593 JobHistoryServer
2481 ResourceManager
3125 Master
3214 Jps
 
 
# 启动historyserver
[hadoop@master sbin]$ . /start-history-server .sh hdfs: //master :9000 /spark/log
starting org.apache.spark.deploy. history .HistoryServer, logging to  /home/hadoop/spark-1 .0.2-bin-hadoop2 /sbin/ .. /logs/spark-had
oop-org.apache.spark.deploy. history .HistoryServer-1-master.out[hadoop@master sbin]$ jps
2298 SecondaryNameNode
2131 NameNode
2593 JobHistoryServer
3550 HistoryServer
2481 ResourceManager
3362 Master
3600 Jps
 
# 提交一个应用
[hadoop@master sbin]$ spark-shell
scala> val rdd1 = sc.textFile( "hdfs://master:9000/tmp/wordcount.txt" )
15 /03/25  11:11:32 INFO storage.MemoryStore: ensureFreeSpace(180779) called with curMem=180731, maxMem=311387750
15 /03/25  11:11:32 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_1 stored as values to memory (estimated size 176.5 KB,  free  296.6 
MB)rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MappedRDD[3] at textFile at <console>:12
scala> rdd1.count()
15 /03/25  11:11:57 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 1
15 /03/25  11:11:57 INFO spark.SparkContext: Starting job: count at <console>:15
15 /03/25  11:11:57 INFO scheduler.DAGScheduler: Got job 0 (count at <console>:15) with 2 output partitions (allowLocal= false )
15 /03/25  11:11:57 INFO scheduler.DAGScheduler: Final stage: Stage 0(count at <console>:15)
15 /03/25  11:11:57 INFO scheduler.DAGScheduler: Parents of final stage: List()
15 /03/25  11:11:57 INFO scheduler.DAGScheduler: Missing parents: List()
15 /03/25  11:11:57 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting Stage 0 (MappedRDD[3] at textFile at <console>:12),  which  has no mis
sing parents15 /03/25  11:11:57 INFO scheduler.DAGScheduler: Submitting 2 missing tasks from Stage 0 (MappedRDD[3] at textFile at <console>:
12)15 /03/25  11:11:57 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Adding task  set  0.0 with 2 tasks
15 /03/25  11:11:57 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 0.0:0 as TID 0 on executor 2: slave2 (NODE_LOCAL)
15 /03/25  11:11:57 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 0.0:0 as 1717 bytes  in  7 ms
15 /03/25  11:11:57 INFO scheduler.TaskSetManager: Starting task 0.0:1 as TID 1 on executor 0: slave1 (NODE_LOCAL)
15 /03/25  11:11:57 INFO scheduler.TaskSetManager: Serialized task 0.0:1 as 1717 bytes  in  1 ms
15 /03/25  11:12:04 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 0  in  6578 ms on slave2 (progress: 1 /2 )
15 /03/25  11:12:04 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(0, 0)
15 /03/25  11:12:04 INFO scheduler.DAGScheduler: Completed ResultTask(0, 1)
15 /03/25  11:12:04 INFO scheduler.TaskSetManager: Finished TID 1  in  7216 ms on slave1 (progress: 2 /2 )
15 /03/25  11:12:04 INFO scheduler.DAGScheduler: Stage 0 (count at <console>:15) finished  in  7.232 s
15 /03/25  11:12:04 INFO scheduler.TaskSchedulerImpl: Removed TaskSet 0.0, whose tasks have all completed, from pool 
15 /03/25  11:12:04 INFO spark.SparkContext: Job finished: count at <console>:15, took 7.564410596 s
res1: Long = 5
scala> sc.stop()
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /metrics/json ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /stages/stage/kill ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{/,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /static ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /executors/json ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /executors ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /environment/json ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /environment ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /storage/rdd/json ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /storage/rdd ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /storage/json ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /storage ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /stages/pool/json ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /stages/pool ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /stages/stage/json ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /stages/stage ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /stages/json ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO handler.ContextHandler: stopped o.e.j.s.ServletContextHandler{ /stages ,null}
15 /03/25  11:13:06 INFO ui.SparkUI: Stopped Spark web UI at http: //master :4040
15 /03/25  11:13:06 INFO scheduler.DAGScheduler: Stopping DAGScheduler
15 /03/25  11:13:06 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Shutting down all executors
15 /03/25  11:13:06 INFO cluster.SparkDeploySchedulerBackend: Asking each executor to shut down
15 /03/25  11:13:08 WARN thread.QueuedThreadPool: 1 threads could not be stopped
15 /03/25  11:13:08 INFO thread.QueuedThreadPool: Couldn't stop Thread[qtp491327803-55 Acceptor0 SocketConnector@0.0.0.0:46318,5
,main]15 /03/25  11:13:08 INFO thread.QueuedThreadPool:  at java.net.SocketException.<init>(SocketException.java:47)
15 /03/25  11:13:08 INFO thread.QueuedThreadPool:  at java.net.PlainSocketImpl.socketAccept(Native Method)
15 /03/25  11:13:08 INFO thread.QueuedThreadPool:  at java.net.AbstractPlainSocketImpl.accept(AbstractPlainSocketImpl.java:398)
15 /03/25  11:13:08 INFO thread.QueuedThreadPool:  at java.net.ServerSocket.implAccept(ServerSocket.java:530)
15 /03/25  11:13:08 INFO thread.QueuedThreadPool:  at java.net.ServerSocket.accept(ServerSocket.java:498)
15 /03/25  11:13:08 INFO thread.QueuedThreadPool:  at org.eclipse.jetty.server.bio.SocketConnector.accept(SocketConnector.java:1
17)15 /03/25  11:13:08 INFO thread.QueuedThreadPool:  at org.eclipse.jetty.server.AbstractConnector$Acceptor.run(AbstractConnector.
java:938)15 /03/25  11:13:08 INFO thread.QueuedThreadPool:  at org.eclipse.jetty.util.thread.QueuedThreadPool.runJob(QueuedThreadPool.jav
a:608)15 /03/25  11:13:08 INFO thread.QueuedThreadPool:  at org.eclipse.jetty.util.thread.QueuedThreadPool$3.run(QueuedThreadPool.java
:543)15 /03/25  11:13:08 INFO thread.QueuedThreadPool:  at java.lang.Thread.run(Thread.java:724)
15 /03/25  11:13:08 INFO spark.MapOutputTrackerMasterActor: MapOutputTrackerActor stopped!
15 /03/25  11:13:09 INFO network.ConnectionManager: Selector thread was interrupted!
15 /03/25  11:13:09 INFO network.ConnectionManager: ConnectionManager stopped
15 /03/25  11:13:09 INFO storage.MemoryStore: MemoryStore cleared
15 /03/25  11:13:09 INFO storage.BlockManager: BlockManager stopped
15 /03/25  11:13:09 INFO storage.BlockManagerMasterActor: Stopping BlockManagerMaster
15 /03/25  11:13:09 INFO storage.BlockManagerMaster: BlockManagerMaster stopped
15 /03/25  11:13:09 INFO remote.RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Shutting down remote daemon.
15 /03/25  11:13:09 INFO remote.RemoteActorRefProvider$RemotingTerminator: Remote daemon shut down; proceeding with flushing rem
ote transports.15 /03/25  11:13:10 INFO spark.SparkContext: Successfully stopped SparkContext
 
scala>  exit
warning: there were 1 deprecation warning(s); re-run with -deprecation  for  details


查看历史任务信息,http://192.168.1.2:18080/

wKiom1USKR2D_ph2AAHTG_nZ6_8935.jpg









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马哥运维学习作业（四）

1、复制/etc/skel目录为/home/tuser1，要求/home/tuser1及其内部文件的属组和其它用户均没有任何访问权限。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 [root@c6-1~] #cp-r/etc/skel//home/tuser1#使用cp-r递归复制文件夹内容到/home/tuser1下 [root@c6-1~] #ls-ld/home/tuser1/#查看/home下已有tuser1文件夹并看到默认权限为755 drwxr-xr-x.2rootroot4096Aug2517:47 /home/tuser1/ [root@c6-1~] #chmod-R700/home/tuser1/#使用chmod-R参数把/home/tuser1及其内部文件的权限都改为700。不使用-R递归参数，则只能改tuser1的权限 [root@c6-1~] #ll-d/home/tuser1/&&ll-a/home/tuser1/#同时验证tuser1和其内部文件权限都已改为属组和其它用户没有任何访问权限 drwx------.2rootroot40...
2017-11-17
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三分钟教你学会分析MaxCompute消费明细

很多用户经常被MaxCompute收费所困扰，比如执行了一条 select xxx from yyy 然后扣费1元 ，使用了机器学习后扣了1分钱，不知道如何查询到明细，也无法做优化。 接下来，我来教大家学习如何通过控制台消费功能查看你在MaxCompute（DataWorks/Studio）中每一条SQL/MR计算、存储、下载的消费明细。 概要： 场景1，查看昨天的收费情况场景2，分析某一天计算收费“贵“原因 场景3，分析存储收取1分钱的原因 场景4，分析数据上传和下载是否产生了费用 场景5，分析“不足一天”的数据存储费用 场景6，分析"消费贵"的MR计算费用 场景1，查看昨天的收费情况 出账后，通过控制台消费明细来查看。 出账时间： 预付费出账单时间次日12点 后付费出账单时间是次日9点 step1进入阿里云控制台-消费，https://expense
2017-11-17
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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

时间: 2025-12-21 大小: 189MB 下载: 2次
Spring

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

时间: 2025-12-17 大小: 5MB 下载: 1次
Rocky Linux

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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。

时间: 2026-03-02 大小: 1.42GB 下载: 3次
Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2025-12-03 大小: 9.84MB 下载: 39次
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