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Spark-SQL 在 Yarn 上的 Cluster 模式改造

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本项目专注于在Yarn集群环境中对Spark-SQL进行Cluster模式下的优化与改进，旨在提升大数据处理任务中的性能及资源利用率。 将spark-sql的sql on yarn --deploy-mode cluster 改造为支持在cluster模式下提交。

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  • Spark-SQL 在 Yarn 上的 Cluster 模式改造
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    本项目专注于在Yarn集群环境中对Spark-SQL进行Cluster模式下的优化与改进，旨在提升大数据处理任务中的性能及资源利用率。 将spark-sql的sql on yarn --deploy-mode cluster 改造为支持在cluster模式下提交。
     
  • 在Windows中运用Yarn-Cluster模式提交Spark作业
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    本文将介绍如何在Windows操作系统下配置和使用Yarn-Cluster模式来提交Spark作业，帮助用户充分利用资源进行大数据处理。 在Windows环境中使用yarn-cluster模式提交Spark任务可能会遇到一些困难，因为这方面的资料比较少。确保使用的Spark版本是正确的也是非常重要的。可以参考这篇博客文章来了解更简单的方法：https://blog..net/u013314600/article/details/96313579，但请注意，在实际操作中要保证使用合适的Spark版本。
     
  • Spark在Yarn集群模式下的环境搭建
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    本教程详细介绍了如何在YARN集群环境中部署和配置Apache Spark，适合希望提升大数据处理能力的技术人员学习。 本篇博客由Alice撰写，内容是关于如何搭建Spark的on yarn集群模式的教程。 文章目录： 准备工作 cluster模式 client模式[了解] 两种模式的区别 官方文档提供了详细的指导：http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html 准备工作包括安装和启动Hadoop（需要使用HDFS和YARN，已经完成）以及安装单机版Spark（也已完成）。需要注意的是，虽然不需要集群环境来运行Spark程序，但必须有一个工具将任务提交给YARN上的JVM执行。因此，我们需要一个包含spark-shell的单机版Spark。
     
  • Yarn上构建Spark集群指南
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    本文为读者提供了在Yarn资源管理器上搭建和配置Apache Spark集群的详细步骤与技巧，帮助用户高效利用计算资源。 Spark on Yarn集群搭建的详细过程可以帮助减少集群搭建的时间。以下是相关内容的重述： 为了帮助用户更高效地完成Spark on Yarn环境的设置，这里提供了一个详细的步骤指南来指导整个构建流程，从而达到缩短部署时间的目的。通过遵循这些指示，可以简化安装和配置的过程，并确保所有必要的组件能够顺利协同工作以支持大数据处理任务的需求。
     
  • Spark安装指南（独立模式、高可用性模式和Yarn模式）
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    本指南详细介绍了如何在不同环境下安装Apache Spark，包括独立模式、高可用性和Yarn集群管理器模式，适用于开发者快速上手。 目录：Spark的Standalone模式安装 一、安装流程： 1. 将spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz上传到/usr/local/spark/下，然后解压。 2. 进入conf文件夹中修改配置文件的名字为.sh结尾的形式。 3. 编辑spark-env.sh文件进行必要的设置。 4. 修改slaves的名称，并编辑该文件以包含集群节点信息。 5. 将上述步骤完成后的配置发送到其他两台虚拟机上，确保所有机器上的Spark安装保持一致。 6. 在/etc/profile中修改环境变量以便系统能够识别新的Spark路径和相关参数设置。 7. 进入spark的sbin目录下并编辑启动命令文件以适应集群部署需求。 8. 完成以上步骤后可以尝试启动服务，并通过jps命令检查正在运行的服务进程数目，验证安装是否成功。 二、检测是否安装成功： 1. 打开浏览器访问相应端口查看状态（注意Spark的默认监控页面与Tomcat使用的同一端口号为8080，在同时部署多个应用时需避免冲突）。 2. 通过其他方式进一步确认服务运行情况。
     
  • SQL 2019 Active-Active Cluster: 如何在 Windows 2019 Server 群集上配置 SQL...
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    本教程详细介绍了如何在Windows 2019 Server群集中配置SQL 2019 Active-Active集群，实现高可用性和负载均衡。 如何在Windows 2019 Server群集上配置SQL Server 2019 Active-Active 群集 本视频系列将介绍如何配置SQL Server 2019的Active-Active群集。 所需软件： - Windows Server 2019评估版 - 虚拟化软件（如VMWare Workstation） 第一步是设置Windows群集。以下是创建和配置Windows服务器集群的具体步骤： 1. 配置域控制器：通过安装新的虚拟机来实现，确保将机器名称更改为所需的名字，并分配相应的IP地址。 接下来的步骤会详细介绍如何进一步进行SQL Server 2019 Active-Active 群集的设置。
     
  • Spark分布式Scala程序在HDFS上的测试
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    本研究探讨了基于Scala语言开发的Spark应用程序在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中的性能与效率，通过详尽的实验和分析提供优化建议。 在基于Hadoop分布式集群和Spark分布式集群（使用HDFS）的部署配置基础上进行Scala程序wordcount测试，在这两种环境中分别采用spark-shell和IntelliJ IDEA进行操作。
     
  • Apache Zeppelin在Spark上的安装与交互式分析
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    简介：本文介绍如何在Spark环境中安装和配置Apache Zeppelin，并演示其强大的数据处理及可视化能力，帮助用户进行高效的交互式数据分析。 Apache Zeppelin 提供了类似 IPython 的 web 版本的 notebook，用于数据分析与可视化。它可以连接多种数据处理引擎，包括 Spark、Hive 和 Tajo 等，并原生支持 Scala、Java、Shell 和 Markdown 语言等。其整体展示和使用方式类似于 Databricks Cloud，后者部分功能参考了它的早期演示版本。 Zeppelin 可以实现以下需求： - 数据采集 - 数据发现 - 数据分析 - 数据可视化与协作 它默认使用的解释器包括 Scala（背后是 Spark Shell）、SparkSQL、Markdown 和 Shell。此外还可以添加自定义语言的支持。如何编写一个 Zeppelin 解释器，取决于具体的需求和技术细节。
     
  • Spark性能评估报告——Spark SQL在各种存储格式中的表现分析
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    本报告深入剖析了Apache Spark SQL引擎处理不同数据存储格式时的性能差异，为优化大数据查询效率提供依据。 本段落测试旨在对比Spark在txt、parquet和ya100三种存储格式下的性能差异。由于机器环境及配置的不同，测试结果可能有所区别。该报告仅针对笔者的软硬件环境有效。
     
  • (Word完整版)Windows下以非Submit方式运行Spark-on-Yarn（CDH集群）.doc
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    本文档详细介绍了在Windows环境下配置和运行Spark on YARN（基于CDH集群），采用非默认提交模式，适用于需要跨平台操作的用户。 word完整版：在Windows环境下以非submit方式运行Spark on Yarn（CDH集群）。