用standalone mode 建立集群

最新推荐文章于 2025-05-18 21:43:23 发布
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Flink Standalone集群部署和任务提交
chanyue123的博客
01-29 5905
讲解flink standalone的部署和任务提交
Flink——Standalone集群模式安装部署详细教程
weixin_64860388的博客
11-21 583
然后再重启，发现8081上已经完成的任务中是空的，而8082上的历史任务都还在，原因是8082读取了hdfs上的一些数据，而8081没有。原因是：你的 taskManager 有三台，你的数据只在本地存放一份，所以需要将数据分发给 bigdata02 和 bigdata03。将资料下的flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar放到flink的lib目录下。standalone——独立模式，Flink自带集群，开发测试环境使用。local（本地）——本地模式。
Standalone 集群部署
weixin_30947043的博客
02-26 473
Spark中调度其实是分为两个层级的，即集群层级的资源分配和任务调度，以及任务层级的任务管理。其中集群层级调度是可配置的，Spark目前提供了Local，Standalone，YARN，Mesos。任务层级的任务管理就使用Driver-Executor架构来进行管理。在Standalone模式下，首先对涉及到的名词进行说明 名称说明 Master Spark standa...
k8s部署zookeeper 限制cpu、内存 资源
运维那些事儿
11-28 2949
1、zookeeper_rc文件内容如下： cat zookeeper-rc.yaml apiVersion: v1 kind: ReplicationController metadata: name: zookeeper-test spec: replicas: 1 selector: app: zookeeper-test template: me...
搭建Spark Standalone集群
梁辰兴的博客
04-19 1450
当应用程序运行时，Master会在集群中选择一个Worker进程启动一个名为DriverWrapper的子进程，该子进程即为Driver进程，所起的作用相当于YARN集群的ApplicationMaster角色，类似MapReduce程序运行时所产生的MRAppMaster进程。Spark Standalone集群使用Spark自带的资源调度框架，但一般我们把数据保存在HDFS上，用HDFS做数据持久化，所以Hadoop还是需要配置，但是可以只配置HDFS相关的，而Hadoop YARN不需要配置。
错误集之Zookeeper集群搭建Mode: standalone
码海小虾米_的博客
07-20 7278
1.问题：启动zookeeper服务后，服务器的状态始终为standalone 2.错误原因：经过查找发现是zoo.cfg配置文件中的集群服务器设置错误导致 由于使用vim快捷键进行复制，修改的时候只修改了后面的IP地址，服务器id忘记修改 重新修改为ip对应的服务器id 3.结果：重启服务后再次进行查看，zookeeper集群搭建正常。 zookeeper服务器1状态如下： zookeeper服务器2状态如下： zookeeper服务器3状态如下： ...
zookeeper集群启动状态是standalone
热门推荐
baixf的博客
05-20 1万+
问题 部署的zookeeper集群失败, [root@bogon zkdata]# zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/zookeeper-3.4.14/bin/../conf/zoo.cfg Mode: standalone 问题排查 网上有人说删除zookeeper/conf 文件下的...
linux环境部署Spark集群（Standalone Mode）
逝无痕——kaidy
03-11 2364
准备工作            linux系统默认情况下，防火墙软件都是开启的，几乎所有的端口都是不对外开发的，spark集群内的各个节点间的通信需要用到相关的端口，如master节点的--webui-port：8080，worker节点的--webui-port：8081，master节点与worker节点间的通信需要用6066，7077端口，因此需要在防火墙中设置相关规则，开放这些端口，现以
Spark Standalone Mode
JackLi31742的博客
11-11 336
1、启动脚本 ./sbin/start-master.sh 输出一个URL： spark://HOST:PORT 默认WebUI上有： http://localhost:8080 ./sbin/start-slave.sh <master-spark-URL> -h HOST, --host HOST -p PORT, --port PORT Port for s...
Spark集群搭建-Standalone
2401_87373448的博客
05-13 399
进入到hadoop100机器，切换目录到/opt/module/spark-standalone/sbin下，运行命令 ./start-all.sh。切换到目录 /opt/module/spark-standalone/bin下，可以看到有一个spark-submit可执行文件，我们通过它来提交任务。进入/opt/module/把解压的内容重命名一下，mv spark-3.1.1-bin-hadoop3.2/ spark-standalone。
Spark集群搭建-Standalone模式
2402_83403264的博客
05-07 185
把第一步上传的安装包解压到/opt/module下（也可以自己决定解压到哪里）。对应的命令是：tar -zxvf spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz -C /opt/module。进入/opt/module/把解压的内容重命名一下，mv spark-3.1.1-bin-hadoop3.2/ spark-standalone。Spark 的 Standalone 模式是一种独立的集群部署模式，自带完整服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统。
搭建Spark Standalone模式的集群(学生版）
weixin_55988146的博客
03-14 4018
进入实例ty_win7 利用SecureCRT登录三台虚拟机 打开连接对话框 1、登录master虚拟机 单击连接对话框里的master，登录master虚拟机 在master虚拟机上安装vim编辑器 执行命令：vi /etc/resolv.conf，修改/etc/resolv.conf 添加两个域名服务器 存盘退出 执行命令：yum -y install vim 现在我们通过/etc/resolv.conf文件添加了域名解析服务器，因此可以ping...
Spark，集群搭建-Standalone
2401_82393285的博客
05-18 772
多 Worker 实例：在 conf/spark-env.sh 中增加 SPARK_WORKER_INSTANCES=2 （需确保内存足够）。- 动态资源分配：在 spark-submit 中添加 --deploy-mode cluster （适用于生产环境）。- 命令行：执行 ./spark-shell --master spark://MasterIP:7077 验证连接。- Worker 内存不足：减小 SPARK_WORKER_MEMORY （如设为 2g ）。
Spark基础学习笔记05：搭建Spark Standalone集群
lwmzl00的博客
06-17 1268
文章目录 零、本讲学习目标 搭建Spark Standalone模式的集群 能够启动Spark Standalone模式的集群 学会Spark应用程序的提交 Spark的两种集群运行模式：Spark Standalone模式和Spark On YARN模式。Standalone模式需要启动Spark集群，而Spark On YARN模式不需要启动Spark集群，只需要启动YARN集群即可。先来搭建Spark Standalone模式的集群。一、Spark Standalone架构 Spark Standal
多功能仿真软件Multisim中MC1496信号乘法混合电路仿真资源
最新发布
11-27
本资源包含了一个使用Multisim仿真软件实现的MC1496信号乘法混合电路的工程文件。此电路是根据网络上的电路图自主绘制的，旨在帮助电子爱好者、工程师及学生更好地理解和学习信号乘法混合电路的原理及其在实际应用中的表现。 文件描述 文件名：multisim仿真MC1496实现的信号乘法混合.rar 内容：Multisim仿真工程文件，包含电路图和相关仿真设置。 注意事项 本资源为仿真文件，运行前请确保已安装Multisim仿真软件。 电路图仅供参考，如有任何疑问或需要帮助，请根据个人学习途径寻求解答。 本资源中所包含的电路图是根据网上资料自主绘制，如有不准确之处，请以实际应用为准。 使用说明 解压下载的文件至指定文件夹。 打开Multisim软件，选择“打开工程”功能，找到并打开解压后的工程文件。 根据个人需求进行仿真实验或修改电路参数。
基于PyQt5的Python图书管理系统开发实践
11-27
采用PyQt5框架与Python编程语言构建图书信息管理平台 本项目基于Python编程环境，结合PyQt5图形界面开发库，设计实现了一套完整的图书信息管理解决方案。该系统主要面向图书馆、书店等机构的日常运营需求，通过模块化设计实现了图书信息的标准化管理流程。 系统架构采用典型的三层设计模式，包含数据存储层、业务逻辑层和用户界面层。数据持久化方案支持SQLite轻量级数据库与MySQL企业级数据库的双重配置选项，通过统一的数据库操作接口实现数据存取隔离。在数据建模方面，设计了包含图书基本信息、读者档案、借阅记录等核心数据实体，各实体间通过主外键约束建立关联关系。 核心功能模块包含六大子系统： 1. 图书编目管理：支持国际标准书号、中国图书馆分类法等专业元数据的规范化著录，提供批量导入与单条录入两种数据采集方式 2. 库存动态监控：实时追踪在架数量、借出状态、预约队列等流通指标，设置库存预警阈值自动提醒补货 3. 读者服务管理：建立完整的读者信用评价体系，记录借阅历史与违规行为，实施差异化借阅权限管理 4. 流通业务处理：涵盖借书登记、归还处理、续借申请、逾期计算等标准业务流程，支持射频识别技术设备集成 5. 统计报表生成：按日/月/年周期自动生成流通统计、热门图书排行、读者活跃度等多维度分析图表 6. 系统维护配置：提供用户权限分级管理、数据备份恢复、操作日志审计等管理功能 在技术实现层面，界面设计遵循Material Design设计规范，采用QSS样式表实现视觉定制化。通过信号槽机制实现前后端数据双向绑定，运用多线程处理技术保障界面响应流畅度。数据验证机制包含前端格式校验与后端业务规则双重保障，关键操作均设有二次确认流程。 该系统适用于中小型图书管理场景，通过可扩展的插件架构支持功能模块的灵活组合。开发过程中特别注重代码的可维护性，采用面向对象编程范式实现高内聚低耦合的组件设计，为后续功能迭代奠定技术基础。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
理工科研究生学习课程-最优化理论与方法
11-27
文档主要为最优化理论与方法学习过程中的笔记记录，包含各类题型，牛顿法，最速下降法，单纯形法，动态规划法，大M法等
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）
11-27
【硕士论文完美复现】【价格型需求响应】基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估（Python代码实现）内容概要：本文档是一份关于“基于需求侧响应的配电网供电能力综合评估”的硕士论文复现资源，重点围绕价格型需求响应展开，结合Python代码实现，对配电网在考虑用户侧响应情况下的供电能力进行建模与评估。内容涵盖电力系统中需求响应机制的设计、负荷调整模型的构建、优化算法的应用以及供电能力的量化分析，旨在通过仿真手段提升配电网运行效率与可靠性，并验证所提方法的有效性。文档还附带完整的代码资源链接，便于读者复现实验结果。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Python编程能力的研究生、科研人员及从事智能电网相关工作的技术人员。; 使用场景及目标：①用于学习和复现硕士论文中的需求响应模型与供电能力评估方法；②支撑科研项目中对配电网灵活性与用户侧互动机制的研究；③为微电网、虚拟电厂等领域的优化调度提供技术参考。; 阅读建议：建议结合文中提供的网盘资源下载完整代码与数据，边运行代码边理解模型细节，重点关注需求响应建模与供电能力计算的实现逻辑，同时可扩展应用于其他优化场景。
解锁编程技能：从零基础开启你的Python编程之旅
11-27
解锁编程技能：从零基础开启你的Python编程之旅
集群模式standalone和standHA
09-19
### 集群模式 Standalone Standalone 模式是 Spark 自带的一种集群模式，可真实地在多个机器之间搭建 Spark 集群环境，用于实际的大数据处理，与本地模式启动多个进程模拟集群环境不同 [^1]。它是典型的 Master/slave 模式，具有以下特点和使用场景： - **特点**：操作相对简单，适合测试和开发环境的快速部署；不过存在 Master 单点故障的问题 [^2][^3]。 - **使用场景**：可用于搭建多机器集群进行大数据处理，也适用于对单点故障问题不太敏感的测试和开发场景 [^1][^2]。 ### StandHA（基于 ZooKeeper 实现 HA 的 Standalone 模式） Spark 支持使用 ZooKeeper 来实现 Standalone 模式的高可用性（HA），以此避免 Master 的单点故障问题。 - **特点**：解决了 Standalone 模式中 Master 单点故障的问题，当一个 Master 出现故障时，ZooKeeper 可以快速切换到另一个 Master 继续工作，保证集群的稳定运行。 - **使用场景**：适用于对系统稳定性和可靠性要求较高的生产环境，确保在 Master 出现故障时也不会影响集群的正常运行。 ### 对比 - **单点故障方面**：Standalone 模式存在 Master 单点故障问题，而 StandHA 模式通过 ZooKeeper 实现了高可用性，解决了单点故障问题。 - **复杂度方面**：Standalone 模式操作简单，易于部署和管理；StandHA 模式需要额外配置 ZooKeeper，增加了系统的复杂度和管理难度。 - **适用场景方面**：Standalone 模式适用于测试和开发环境，而 StandHA 模式更适合对稳定性要求较高的生产环境。 ```python # 示例代码（仅为示意，非完整可运行代码） # Standalone 模式启动 Spark 集群 # 启动 Master ./sbin/start-master.sh # 启动 Worker ./sbin/start-slave.sh spark://master_ip:7077 # StandHA 模式（需先配置好 ZooKeeper） # 在 spark-env.sh 中配置 ZooKeeper 信息 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zookeeper1:2181,zookeeper2:2181" # 启动 Master 和 Worker 步骤同 Standalone 模式 ```
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