上传spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz安装包到Linux(intsmaze-131)上
Spark快速入门指南 – Spark安装与基础使用 2016-01-15 (updated: 2016-03-07) 6309 29 Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark 正如其名，最大的特点就是快（Lightning-fast），可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。此外，Spark 提供了简单易用的 API，几行代码就能实现 WordCount。本教程主要参考官网快速入门教程，介绍了 Spark 的安装，Spar
Oozie 是一个用来管理 Hadoop 生态圈 job 的工作流调度系统。由 Cloudera公司贡献给 Apache。
Local模式就是，以一个JVM进程，去模拟整个Spark的运行环境，就是讲Master和Worker角色以线程的形式运行在这个进程中。
上一篇《大数据最火的Spark你确定不来了解一下吗？（1）》给大家详细介绍了Spark，下面教给大家怎样去搭建Spark的环境.
如果解压缩失败，可能是拷贝操作失败，使用 ls -l spark* 查看文件大小，218MB的大小应该是228开头的数字，不是的话说明文件有损坏，需要删掉再拷贝多试几次
1. 环境 操作系统: Windows 7 JDK版本: 1.8.0_221 Hadoop版本: 2.6.0 (Hive依赖) Hive版本: 1.2.2 2. 下载 image.png image.
问题导读 1.本文是如何定义master的？ 2.如何配置hadoop守护进程环境？ 3.配置Hadoop守护进程需要哪些配置文件？ 4.yarn-site配置文件，主要配置哪两个进程？ 5.mapred-site.xml配置文件，配置哪些内容？ 6.hadoop如何配置监测NodeManagers的健康状况？ 7.hadoop3.0slaves做了什么更改？ 8.如何单独启动DataNode？ 9.访问hadoop web界面都有哪些接口？ 目的 本文档介绍如何安装和配置Hadoop集群，从少数节点到数
在前面文章Fayson介绍过《什么是HDFS透明加密》，要实现HDFS的透明加密，首先你需要一个KMS，KMS可以用CDH自带的Java KeyStore KMS也可以使用企业版工具Navigator。这里我们首先演示基础的Java KeyStore KMS，Fayson会在后面的文章介绍Navigator KMS以及Key Trustee Server。Java KeyStore KMS保存秘钥文件到本地，提供简单的密码保护。Cloudera不建议生产系统使用Java KeyStore KMS。
问题导读 1.hadoop3.x检测虚拟内存的情况下，可能会产生什么问题？ 2.hadoop3.x中，下面各个配置的作用是什么？ 3.dfs.blocksize可以使用哪些单位？ hadoop
0、前言 3月31日是 Spark 五周年纪念日，从第一个公开发布的版本开始，Spark走过了不平凡的5年：从刚开始的默默无闻，到13年的鹊起，14年的大爆发。Spark核心之上有分布式的机器学习，SQL，streaming和图计算库。 4月1日 spark 官方正式宣布 Spark 2.0 对Spark重构，更好支持手机等移动终端。Databricks创始人之一hashjoin透漏了相关的重构方法：利用Scala.js项目把Spark代码编译成JavaScript，然后利用Safari / Chrom
NO.62 Hadoop MapReduce 实践—环境搭建（上） Mr. 王：前面我们讲了很多关于并行算法的理论，今天我们来看看如何在计算机上实际运行一些并行算法。 小可：我早就迫不及待想试试了。 Mr. 王：我们要先安装和配置Hadoop。前面我们提到过，Hadoop 是MapReduce 的一个开源实现版本，如今的Hadoop 已经成为了包含许多部分的独立集合，比如Hive、HBase、ZooKeeper 等。但从根本上讲，Hadoop 的基本组成部分主要有两个：一个是MapReduce ；另一个
expect命令通过预测远程终端将要显示的提示字符串，自动输入密码或其他用户指定的字符串，实现自动化安装。有关expect命令的使用方法请见：
将maven的安装包上传到centos7服务器上，并解压，然后配置系统环境变量即可
在安装spark之前，需要安装hadoop集群环境，如果没有可以查看：Hadoop分布式集群的搭建
FAILEDjava.lang.RuntimeException: Error while running command to get file permissions : java.io.IOException: Cannot run program "/bin/ls": java.io.IOException: error=12, Cannot allocate memory at java.lang.ProcessBuilder.start(ProcessBuilder.java:488) at org.apache.Hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:200) at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:182) at org.apache.hadoop.util.Shell
完全分布式 HBase 集群的运行依赖于 Zookeeper 和 Hadoop，在前一篇中已经详细介绍了他们的安装部署及运行，参见“基于 HBase & Phoenix 构建实时数仓（1）—— Hadoop HA 安装部署”。本篇继续介绍在相同主机环境下安装配置完全分布式 HBase 集群。
如果想详细了解hbase的安装：http://abloz.com/hbase/book.html 和官网http://hbase.apache.org/
在 PyCharm 中 , 调用 PySpark 执行 计算任务 , 会报如下错误 :
https://www.mongodb.com/try/download/community
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。 Spark可以将Hadoop集群中的应用在内存中的运行速度提
因为hdp-01与hdp-02为hdfs-ha，所以它们之间必须要自己可以免密登录自己，自己可以登录免密对方
补充: 为什么 在 Hadoop 2.x 中 HDFS 中有 ZKFC 进程，而 yarn 却没有？ 在 Hadoop 1.x 升级到 Hadoop 2.x 的过程中，考虑到向下兼容的问题， NameNode 进程没有嵌入 ZKFC 中的代码，而另外开辟一个进程 ZKFC 。 再者由于 Hadoop 1.x 中没有 yarn 组件，Hadoop 2.x 中才出现的 yarn 组件， 所以 yarn 不用考虑向下兼容的问题，即 ResourceManager 进程就直接嵌入 ZKFC 中的代码，只运行一个进程。
本文介绍了如何使用 Spark 进行大数据处理，包括概述、架构、运行、集群、资源调度、数据存储、编程模型、性能优化、高级特性、应用案例等方面的内容。
Browser Interface A typical HDFS install configures a web server to expose the HDFS namespace through a configurable TCP port. This allows a user to navigate the HDFS namespace and view the contents of its files using a web browser. 浏览器接口 一个典型的HDFS安装会在一个可配
什么是Spark Apache Spark是一个围绕速度、易用性和复杂分析构建的大数据处理框架。最初在2009年由加州大学伯克利分校的AMPLab开发，并于2010年成为Apache的开源项目之一。 与Hadoop和Storm等其他大数据和MapReduce技术相比，Spark有如下优势。 首先，Spark为我们提供了一个全面、统一的框架用于管理各种有着不同性质（文本数据、图表数据等）的数据集和数据源（批量数据或实时的流数据）的大数据处理的需求。将Hadoop集群的中的应用在内出中运行速度提升100倍，甚至
本篇博客，博主为大家介绍的是Oozie，一种运行在hadoop平台上的工作流调度引擎。如果看完后有点收获，不妨给博主一个大大的赞|ू･ω･` )
spark官网下载：http://spark.apache.org/downloads.html
问题导读 1.spark集群能否单独运行？ 2.如何在spark中指定想编译的hadoop版本？ 3.构建的时候，版本选择需要注意什么？ 上一篇 如何查看spark与hadoop、kafka、S
Shell是用户与内核进行交互操作的一种接口，目前最流行的Shell称为bash Shell。Shell也是一门编程语言<解释型的编程语言>，即shell脚本<就是在用linux的shell命令编程>。一个系统可以存在多个shell，可以通过cat /etc/shells命令查看系统中安装的shell，不同的shell可能支持的命令语法是不相同的。
https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/，这里包含所有发布的版本
Spark的job都是JVM（Java Virtual Machine）的进程，所以在安装Spark之前需要确保已经安装好了JDK（Java Developer Kit）。
Ambari 跟 Hadoop 等开源软件一样，也是 Apache Software Foundation 中的一个项目，并且是顶级项目。就 Ambari 的作用来说，就是创建、管理、监视 Hadoop 的集群，但是这里的 Hadoop 是广义，指的是 Hadoop 整个生态圈（例如 Hive，Hbase，Sqoop，Zookeeper 等）。它帮助我们更好的去管理Hadoop集群相关的服务，也支持一些扩展，可以让我们去定制一些服务。 你是不是为了配置hadoop集群伤透了脑筋？为了集群添加机器而头痛。如果你遇到了Ambari你就会发现，原来他就是你的救世主。 Ambari 自身也是一个分布式架构的软件，主要由两部分组成：Ambari Server 和 Ambari Agent。简单来说，用户通过 Ambari Server 通知 Ambari Agent 安装对应的软件；Agent 会定时地发送各个机器每个软件模块的状态给 Ambari Server，最终这些状态信息会呈现在 Ambari 的 GUI，方便用户了解到集群的各种状态，并进行相应的维护。 Ambari的详细介绍及相关信息可以浏览下面的网址，虽然他很NB，但是不是我们今天的重点！ Ambari——大数据平台的搭建利器
Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009 年诞生于加州大学伯克利分校 AMPLab，2010 年开源，2013 年 6 月成为 Apache 孵化项目，2014 年 2 月成为 Apache 顶级项目。项目是用 Scala 进行编写。 目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含 SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLib、SparkR 等子项目，Spark 是基于内存计算的大数据并行计算框架。除了扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark 适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark 使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析过程中是很有意义的。不仅如此，Spark 的这种特性还大大减轻了原先需要对各种平台分别管理的负担。 大一统的软件栈，各个组件关系密切并且可以相互调用，这种设计有几个好处： 1、软件栈中所有的程序库和高级组件都可以从下层的改进中获益。 2、运行整个软件栈的代价变小了。不需要运行 5 到 10 套独立的软件系统了，一个机构只需要运行一套软件系统即可。系统的部署、维护、测试、支持等大大缩减。 3、能够构建出无缝整合不同处理模型的应用。 Spark 的内置项目如下：
Spark简介及完全分布式安装 一、Spark介绍 官方介绍： Apache Spark™ is a fast and general engine for large-scale data processing. Spark Introduce Run programs up to 100x faster than Hadoop MapReduce in memory, or 10x faster on disk. Apache Spark has an advanced
开篇：在本笔记系列的第一篇中，我们介绍了如何搭建伪分布与分布模式的Hadoop集群。现在，我们来了解一下在一个Hadoop分布式集群中，如何动态（不关机且正在运行的情况下）地添加一个Hadoop节点与下架一个Hadoop节点。
本文主要介绍在win10上如何安装和使用pyspark，并运行经典wordcount示例，以及分享在运行过程中遇到的问题。
实验环境建议使用jdk11，如果 java version 显示的是之前安装的其它版本jdk，可以切换到新安装的jdk11:
本文档中将KDC服务安装在Cloudera Manager Server所在服务器上（KDC服务可根据自己需要安装在其他服务器）
Apache Spark是基于Hadoop MapReduce的数据分析引擎，它有助于快速处理大数据。它克服了Hadoop的限制，正在成为最流行的大数据分析框架。
摘要总结：本文主要介绍了在Ubuntu 16.04下如何安装Hadoop 2.6.0、Spark 1.6.2以及开发环境搭建的过程。主要包括了配置环境变量、安装Hadoop、配置Hadoop、安装Spark、运行Spark的例子以及关闭YARN和Spark。同时，还介绍了如何在Jupyter Notebook中开发Spark应用程序。
下载地址：http://archive.apache.org/dist/hbase/
问题导读 1.如何进入spark shell？ 2.spark shell中如何加载外部文件？ 3.spark中读取文件后做了哪些操作？ about云日志分析，那么过滤清洗日志。该如何实现。这里参考国外的一篇文章，总结分享给大家。 使用spark分析网站访问日志，日志文件包含数十亿行。现在开始研究spark使用，他是如何工作的。几年前使用hadoop，后来发现spark也是容易的。 下面是需要注意的： 如果你已经知道如何使用spark并想知道如何处理spark访问日志记录，我写了这篇短的文章，介
Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。项目是用Scala进行编写。
随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。 读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章，对Hadoop技术有个全面的了解，它涵盖了Hadoop官网的所有知识点，并且通俗易懂，英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hado
因为脚本执行过程中，已经自动将Hadoop环境变量和节点间SSH免密登录配置好了，所以直接执行start-dfs.sh便可以直接启动HDFS集群（同时会启动Yarn）。
提前声明： 1.我们选择目前企业中使用最多的稳定版Spark2.2.0
1.实时分析 在我们开始之前，让我们来看看美国社交媒体比较有名的企业每分钟产生的数据量。
Local 模式就是指的只在一台计算机上来运行 Spark. 通常用于测试的目的来使用 Local 模式, 实际的生产环境中不会使用 Local 模式.
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