Spark 2.2.0 与 YARN 集群的协作

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Arm 服务器的 SparkRDMA 一直不太省心吧？spark-rdma-3.1-for-spark-2.2.0-jar-with-dependencies.jar这个包就挺贴心，了 64K 页大小带来的兼容性问题。以前在 x86 上跑得好好的，搬到 Arm 就出幺蛾子，主要就是page size差异搞的鬼。现在有了这个依赖包，跑Spark 2.2.0就顺多了，省了不少 debug 时间。

Spark on Yarn模式部署是将Spark应用程序部署在Yarn集群上的常见方法，这样可以利用Yarn的资源管理和调度功能，从而提升应用程序的性能和可靠性。步骤一：修改主机名，添加主机名到IP地址映射首先，创建三台虚拟机并安装Ubuntu服务器操作系统。编辑/etc/hostname文件，修改虚拟机的主机名，并添加主机名到IP地址映射。完成后，重启虚拟机。步骤二：配置免密码登录配置master免密码登录master、slave1和slave2，以便在后续操作中免密码登录到这些主机。步骤三：安装并配置JDK8下载并安装JDK8，配置Java环境变量。将JDK8复制到/usr/目录并解压缩，

本指南提供了基于CDH搭建Hadoop和YARN集群的详细步骤，并分享了搭建过程中可能遇到的问题及解决方案。

在大数据处理领域，Apache Hadoop YARN是核心组件之一，负责管理和调度集群上的计算资源。YARN动态资源池的规划与管理是优化集群性能的关键环节，尤其在CDH企业级Hadoop平台中显得尤为重要。CDH集群上配置YARN动态资源池时，需进行参数配置和放置规则设置，以及选择合适的调度器（FIFO Scheduler、Capacity Scheduler和Fair Scheduler），以确保资源的有效利用和应用的公平性。

Spark集群部署与初步开发详细解析 一、Spark概述 定义：Spark是一款基于内存计算的大数据并行计算框架，提供高效的数据处理能力。 特性： 内存计算：利用内存加速数据处理，支持迭代计算。 高容错性：通过RDD实现数据的自动恢复。 高可扩展性：可轻松扩展到成千上万台服务器。 二、Spark与MapReduce对比 相同点： 均基于Hadoop集群，使用HDFS作为存储层。 均为大数据计算框架。 不同点： 开发语言：MapReduce使用Java，Spark主要使用Scala，同时支持Java和Python等。 性能差异：Spark通过内存计算显著提升处理速度，而MapReduce更

YARN 是 Hadoop 生态系统中的资源管理器，主要负责集群资源的管理和调度。如果你正在做大数据，YARN 无疑是一个不可或缺的工具。通过它，你可以清晰地查看集群资源的使用情况，合理分配任务。而且，它支持与 Spark 等大数据框架紧密配合，优化任务的执行和资源使用。比如，使用SparkSubmit命令时，你可以根据需要设置资源参数，确保每个任务都能高效运行。对于并行度控制，YARN 也了灵活的配置选项，你提高任务的执行效率。简单来说，掌握 YARN 的操作，不仅能优化资源的使用，还能提高大数据的性能。

在Spark Shell中编写WordCount程序的步骤如下：1. 首先启动HDFS。2. 将文件上传至HDFS路径 hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/a.txt。3. 在Spark Shell中使用Scala编写Spark程序：scala> sc.textFile(\"hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/\").flatMap(.split(\" \")).map((,1)).reduceByKey( + ).sortBy(_._2,false).collect。注意：Spark是懒加载的，需要调用act

Spark 集群搭建指南 Spark，一个类似于 Hadoop 的开源集群计算平台，在特定工作负载中展现出卓越性能。其优势在于内存分布式数据集的使用，支持交互式查询并优化迭代工作负载。 Spark 以 Scala 语言实现，并将其作为应用框架。与 Hadoop 不同，Spark 与 Scala 深度集成，使 Scala 操作分布式数据集如同操作本地集合对象一样便捷。