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  【大數(shù)據(jù)監(jiān)控】Grafana、Spark、HDFS、YARN、Hbase指標性能監(jiān)控安裝部署詳細文檔

  Grafana 是一款開源的數(shù)據(jù)可視化工具，使用 Grafana 可以非常輕松的將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成圖表(如下圖)的展現(xiàn)形式來做到數(shù)據(jù)監(jiān)控以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計。 解壓 配置 mapping 文件 修改spark的metrics.properties配置文件，讓其推送metrics到Graphite_exporter namenode.yaml datanode.yaml 配置 hadoop-env.sh yarn.yaml 配置 ya

  2023年04月21日

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  kyuubi整合spark on yarn

  目標: 1.實現(xiàn)kyuubi spark on yarn 2.實現(xiàn) kyuubi spark on yarn 資源的動態(tài)分配 注意：版本 kyuubi 1.8.0 、 spark 3.4.2 、hadoop 3.3.6 前置準備請看如下文章 文章 鏈接 hadoop一主三從安裝 鏈接 spark on yarn 鏈接 官網(wǎng)下載地址 官方文檔 修改配置文件 三千五百萬 主鍵id單筆獲取 非主鍵 count 測試 差

  2024年04月08日

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• Spark on Yarn模式下執(zhí)行過程

  Driver Application啟動 Driver Application啟動：用戶提交的Spark Application在YARN上啟動一個ApplicationMaster（即Driver Application）進程來管理整個應(yīng)用程序的生命周期，并向ResourceManager請求資源。 獲得資源 Driver Application向ResourceManager請求可用的資源（CPU核數(shù)、內(nèi)存等），并等待接收到資源

  2024年02月01日

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  Spark On Yarn的兩種運行模式

  Spark On YARN是有兩種運行模式：Cluster模式、Client模式 Cluster模式：Driver運行在YARN容器內(nèi)部，和ApplicationMaster在同一個容器內(nèi)。 Client模式即：Driver運行在客戶端進程中，比如Driver運行在spark-submit程序的進程中。 Client模式詳細流程 YARN Client模式下，Driver在任務(wù)提交的本地機器上運

  2024年02月02日

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  Spark On YARN時指定Python版本

  坑很多，直接上兼容性最佳的命令，將python包上傳到 hdfs 或者 file:/home/xx/ (此處無多余的 / ) 具體細節(jié) 關(guān)于 Python包 打包可以參考 https://www.jianshu.com/p/d77e16008957，https://blog.csdn.net/sgyuanshi/article/details/114648247 非官方的python，比如 anaconda的python可能會有坑 ，所以最好先用官方版本

  2023年04月18日

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  Spark on Yarn集群模式搭建及測試

  ????【大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)記錄篇】-持續(xù)更新中~???? 點擊傳送：大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)專欄 持續(xù)更新中，感謝各位前輩朋友們支持學(xué)習(xí)~ Apache Spark是一個快速的、通用的大數(shù)據(jù)處理框架，它支持在各種環(huán)境中進行分布式數(shù)據(jù)處理和分析。在Yarn集群模式下搭建Spark環(huán)境可以充分利用Hadoop的資源

  2024年02月11日

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  【Spark實戰(zhàn)】Windows環(huán)境下編譯Spark2 Linux上部署Spark On Yarn

  環(huán)境準備 git-2.14.1 maven-3.9.2 jdk-1.8 scala-2.11.8 zinc-0.3.15 主下載地址 spark-2.3.4 github官方地址 編譯準備 maven遠程倉庫使用的是阿里云的 解壓源碼包 spark-2.3.4.zip ,修改根模塊的pom文件。主要目的是為了變更hadoop的版本號，默認是 2.6.5 。 修改 spark-2.3.4devmake-distribution.sh 文件 主要是

  2024年02月13日

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• Spark on Yarn 部署模式運行常用參數(shù)和認證參數(shù)理解

  Spark支持以下三種部署模式 Client模式：在Client模式下，驅(qū)動程序運行在提交應(yīng)用程序的客戶端上。應(yīng)用程序使用集群中的資源來執(zhí)行任務(wù)。 這種模式適用于開發(fā)和調(diào)試應(yīng)用程序，因為它允許開發(fā)人員與驅(qū)動程序交互并查看應(yīng)用程序的輸出。 Cluster模式：在Cluster模式下，驅(qū)動程

  2024年02月06日

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  Spark單機偽分布式環(huán)境搭建、完全分布式環(huán)境搭建、Spark-on-yarn模式搭建

  搭建Spark需要先配置好scala環(huán)境。三種Spark環(huán)境搭建互不關(guān)聯(lián)，都是從零開始搭建。 如果將文章中的配置文件修改內(nèi)容復(fù)制粘貼的話，所有配置文件添加的內(nèi)容后面的注釋記得刪除，可能會報錯。保險一點刪除最好。 上傳安裝包解壓并重命名 rz上傳 如果沒有安裝rz可以使用命

  2024年02月06日

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• hive on spark 時，executor和driver的內(nèi)存設(shè)置，yarn的資源設(shè)置

  hive on spark 時，executor和driver的內(nèi)存設(shè)置，yarn的資源設(shè)置。 在使用Hive on Spark時，需要進行以下三個方面的內(nèi)存和資源設(shè)置： Executor的內(nèi)存設(shè)置 在使用Hive on Spark時，需要根據(jù)數(shù)據(jù)量和任務(wù)復(fù)雜度等因素，合理地設(shè)置每個Executor的內(nèi)存大小。通常情況下，每個Executor需要留一部分

  2024年02月16日

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