# 实现高可用Spark的步骤和代码示例
## 概述
在实现高可用的Spark集群之前,我们需要了解什么是高可用性。高可用性是指在系统发生故障时,能够自动恢复并继续正常工作,不会因为单点故障而导致整个系统不可用。在Spark中,我们可以借助一些工具和配置来实现高可用性,确保Spark集群的稳定运行。
## 实现高可用Spark的流程
以下是实现高可用Spark集群的基本流程:
| 步骤 |
原创
2023-08-10 16:05:16
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资源分配是Spark任务中需要深入理解的,如果相关的参数设置不合理,将会造成资源分配不均的情况,可能导致某些任务大量的资源消耗或者某些任务因等待资源而饥饿。本文主要梳理Spark应用基本的过程,然后会介绍如何设置Spark应用执行过程中executor的数量、每个executor上memory大小的以及cores数量的设置。以上三者的优化需要考虑如下几个因素:数据量的大小一个Spark任务
文章目录1、绪论2、高可用的Spark集群介绍3、高可用的Spark集群搭建 1、绪论 在之前的博客《Spark集群的搭建及测试》已经搭建过Spark集群了,但是这种集群仍有一些弊端。因为之前搭建的集群只有一个Master节点,万一这个节点由于某些原因意外死亡,那么整个集群就瘫痪了。这是我们不愿意看到的,所以我们现在要搭建一个高可用的Spark集群,给Master找一个备用节点。2、高可用的S
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2023-08-22 18:54:53
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输出操作允许DStream的操作推到如数据库、文件系统等外部系统中。本文主要以举例的方式讲述Spark Streaming常用的输出。
介绍Spark Streaming的特点、概念及常用的实时计算引擎的对比,讲述Spark Streaming内部结构,StreamingContext对象创建的两种方式,离散流DStream及窗口。
Spark高可用部署1、高可用部署说明1 、基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)。2、基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)。2、基于zookeeper的Spark HA高可用集群部署2.1 停止Spark进程,启动zookeeper进程。2
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2023-12-27 10:49:08
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Spark Streaming 是spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。比如生产环境中的网页服务器日志,或者网络服务中用户提交的状态更新组成的消息队列,都是数据流。Spark Streaming提供了用来操作数据流的API,并且与Spark Core中的RDD API高度对应。这样一来,程序员编写应用时的学习门槛得以降低,无论是操作内存或硬盘中的数据,还是操作实时数据流,程序员都更能应对自...
原创
2022-03-15 14:06:35
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Spark Streaming 是spark提供的对实时数据进行流式计算的组件。比如生产环境中的网页服务器日志,或者网络服务中用户提交的状态更新组成的消息队列,都是数据流。Spark Streaming提供了用来操作数据流的API,并且与Spark Core中的RDD API高度对应。这样一来,程序员编写应用时的学习门槛得以降低,无论是操作内存或硬盘中的数据,还是操作实时数据流,程序员都更能应对自...
原创
2021-08-04 13:56:31
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Spark Streaming 是个批处理的流式(实时)计算框架。其基本原理是把输入数据以某一时间间隔批量的处理,当批处理间隔缩短到秒级
一、HA概述1)所谓HA(high available),即高可用(7*24小时不中断服务)。
2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA
机制:HDFS的HA和YARN的HA。
3)Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)。
4)NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群
NameNode机器发生意外,如宕机
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2023-07-12 12:00:59
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# 实现Spark Cluster的高可用性
在构建大规模数据处理平台时,Spark Cluster的高可用性是至关重要的。高可用性意味着即使在节点故障的情况下,集群仍能继续正常工作,确保业务不受影响。本文将介绍如何实现Spark Cluster的高可用性。
## 高可用性架构设计
为了实现Spark Cluster的高可用性,我们可以采用一主多从的架构。在这种架构下,一个主节点负责协调任务
1、Spark调优背景目前Zeppelin已经上线一段时间,Spark作为底层SQL执行引擎,需要进行整体性能调优,来提高SQL查询效率。本文主要给出调优的结论,因为涉及参数很多,故没有很细粒度调优,但整体调优方向是可以得出的。环境:服务器600+,spark 2.0.2,Hadoop 2.6.02、调优结果调优随机选取线上9条SQL,表横轴是调优测试项目,测试在集群空闲情况下进行,后一个的测试都
本文从3方面介绍在生产中常用的Spark Streaming调优方式,减少批数据的执行时间(数据并行接受、数据并行处理、数据序列化),设置合理的批容量以及内存参数调优。
# Spark高可用搭建
## 引言
Apache Spark是一个快速通用的集群计算系统,它提供了高效的数据处理能力。Spark的高可用性是非常重要的,因为在大规模的数据处理中,任何系统的故障都可能导致数据丢失和处理中断。本文将介绍如何搭建Spark高可用集群,并提供相应的代码示例。
## 搭建Spark高可用集群的准备工作
在开始搭建Spark高可用集群之前,需要做一些准备工作。首先,需要
原创
2023-10-17 15:27:42
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# CDH Spark 高可用
## 什么是CDH Spark?
CDH(Cloudera Distribution Including Apache Hadoop)是由Cloudera提供的一套基于Apache Hadoop的大数据处理解决方案。而Spark则是一种基于内存计算的大数据处理框架,具有高效的数据处理能力。
## 为什么需要高可用性?
在生产环境中,数据处理系统需要保证高可用
使用Spark Streaming统计HDFS文件的词频Demo02_HDFSWordCountpackage cn.kgc.s
原创
2022-11-02 14:52:26
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package com.shujia.spark.streaming import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, SparkSession} import org. ...
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2021-07-25 16:54:00
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实际生产中会搭建spark ha集群,本地测试的话整个单机的就行了。这里我们先介绍下单机如何配置,然后再在他基础上搭建高可用HA集群。单机版配置 : master=weekend01 , works = weekend03,weekend04,weekend051,下载安装/spark-x.x.x-bin-hadoopx.x jar包到weekend01上。(不解释,自己弄一个)2,
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2023-10-09 11:01:50
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1 . k8s高可用结合负载均衡介绍配置高可用(HA)Kubernetes集群,有以下两种可选的etcd拓扑:集群master节点与etcd节点共存,etcd也运行在控制平面节点上 使用外部etcd节点,etcd节点与master在不同节点上运行在前面k8s学习中,围绕一个k8s的master节点操作,当此节点dowm掉后k8s将无法进行后续的部署管理工作。此时通过haproxy配置k8s mas
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2024-01-30 07:33:31
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与RDD类似,DStreams还允许开发人员将流数据保留在内存中。也就是说,在DStream上调用persist() 方法会自动将该DStream的每