Ambari HDP 下 SPARK2 與 Phoenix 整合

来源:https://www.cnblogs.com/songxitang/archive/2020/02/20/12336713.html
-Advertisement-
Play Games

1、環境說明 | 操作系統 | CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) | | | : : | | Ambari | 2.6.x | | HDP | 2.6.3.0 | | Spark | 2.x | | Phoenix | 4.10.0 HBase 1.2 | 2 ...


1、環境說明

操作系統 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core)
Ambari 2.6.x
HDP 2.6.3.0
Spark 2.x
Phoenix 4.10.0-HBase-1.2

2、條件

  1. HBase 安裝完成

  2. Phoenix 已經啟用,Ambari界面如下所示:

  3. Spark 2安裝完成

3、Spark2 與 Phoenix整合

Phoenix 官網整合教程: http://phoenix.apache.org/phoenix_spark.html

步驟:

  1. 進入 Ambari Spark2 配置界面

  2. 找到自定義 spark2-defaults並添加如下配置項:

    spark.driver.extraClassPath=/usr/hdp/current/phoenix-client/phoenix-4.10.0-HBase-1.2-client.jar
    spark.executor.extraClassPath=/usr/hdp/current/phoenix-client/phoenix-4.10.0-HBase-1.2-client.jar

    mark

4、Yarn HA 問題

如果配置了Yarn HA, 則需要修改 Yarn HA 配置,否則spark-submit提交任務會報如下錯誤:

Exception in thread "main" java.lang.IllegalAccessError: tried to access method org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider.getProxyInternal()Ljava/lang/Object; from class org.apache.hadoop.yarn.client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvider
        at org.apache.hadoop.yarn.client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvider.init(RequestHedgingRMFailoverProxyProvider.java:75)
        at org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy.createRMFailoverProxyProvider(RMProxy.java:163)
        at org.apache.hadoop.yarn.client.RMProxy.createRMProxy(RMProxy.java:94)
        at org.apache.hadoop.yarn.client.ClientRMProxy.createRMProxy(ClientRMProxy.java:72)
        at org.apache.hadoop.yarn.client.api.impl.YarnClientImpl.serviceStart(YarnClientImpl.java:187)
        at org.apache.hadoop.service.AbstractService.start(AbstractService.java:193)
        at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.submitApplication(Client.scala:153)
        at org.apache.spark.scheduler.cluster.YarnClientSchedulerBackend.start(YarnClientSchedulerBackend.scala:56)
        at org.apache.spark.scheduler.TaskSchedulerImpl.start(TaskSchedulerImpl.scala:173)
        at org.apache.spark.SparkContext.<init>(SparkContext.scala:509)
        at org.apache.spark.SparkContext$.getOrCreate(SparkContext.scala:2516)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$7.apply(SparkSession.scala:922)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder$$anonfun$7.apply(SparkSession.scala:914)
        at scala.Option.getOrElse(Option.scala:121)
        at org.apache.spark.sql.SparkSession$Builder.getOrCreate(SparkSession.scala:914)
        at cn.spark.sxt.SparkOnPhoenix$.main(SparkOnPhoenix.scala:13)
        at cn.spark.sxt.SparkOnPhoenix.main(SparkOnPhoenix.scala)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
        at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
        at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
        at java.lang.reflect.Method.i

修改Yarn HA配置:

原來的配置:

yarn.client.failover-proxy-provider=org.apache.hadoop.yarn.client.RequestHedgingRMFailoverProxyProvider

改為現在的配置

yarn.client.failover-proxy-provider=org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider

如果沒有配置 Yarn HA, 則不需要進行此步配置


歡迎關註微信公眾號


您的分享是我們最大的動力!

-Advertisement-
Play Games
更多相關文章
  • 1. 使用Navicat工具,優先將整個資料庫的表和數據導出。 2. 如果遇到 文件損壞 錯誤可以在 表實例界面 選中所有表,然後將表轉儲為SQL文件(結構和數據)。 3. 在目標資料庫執行導出的SQL文件,導入數據和結構。 4. 如果個別表因為各種原因(比如使用federated引擎建立了DB L ...
  • 1、KeyBy 操作後,只有當 Key 的數量大於運算元的併發實例數才能獲得較好的計算性能。 A.而若Key 的數量比實例數量少,就會導致部分實例收不到數據,這些實例就得不到執行,這些實例的計算能力得不到充分發揮。 ~~B.當Key個數多餘並行實例數時,由於同一個 Key 對應的所有數據都能發送到同一 ...
  • 邏輯計劃 1. logicGraph或者jobGraph,其端點為operator,edge為數據流向。 2. operator往往代表一個函數。 3. 同一個分區內的具有連續上下游關係的函數組成operator chain,一個operator chain內的數據來流動過程中不會出現序列化和分區間 ...
  • 在早期版本的Spark中,shuffle過程沒有磁碟讀寫操作,是純記憶體操作,後來發現效率較低,且極易引發OOME,較新版本的Shuffle操作都加入了磁碟讀寫進行了改進。 1、未經優化的HashShuffleManager:上一個stage中每一個task會對下一個stage的每一個task寫一份數 ...
  • 1、Spark組件之間使用RPC機制進行通信。RPC的客戶端在本地編寫並調用業務介面,介面在本地通過RPC框架的動態代理機制生成一個對應的實現類,在這個實現類中完成soket通信、遠程調用等功能的邏輯包裝,而在RPC的服務端既編寫業務介面也編寫了具體的業務實現類,通過RPC框架以介面的方式暴露出來, ...
  • 1、spark的一大特性就是基於記憶體計算,Driver只保存任務的巨集觀性的元數據,數據量較小,且在執行過程中基本不變,不做重點分析,而真正的計算任務Task分佈在各個Executor中,其中的記憶體數據量大,且會隨著計算的進行會發生實時變化,所以Executor的記憶體管理才分析的重點。 2、在執行Sp ...
  • 1、Redis數據持久化的必要性 由於redis是基於記憶體的資料庫,面臨數據掉電易失的風險,要避免數據丟失,最好將記憶體數據持久化到磁碟等永久存儲介質上。服務重啟時,會先載入磁碟文件內的數據到記憶體,完成數據恢復。 2、RDB(RedisDB) 對記憶體中的redis全量數據進行 時點快照 並序列化,以文 ...
  • 1、常見的三種數據的集群存儲模式 1. full mirror:全量鏡像模式,單純備份模式,各個節點數據相同,都包含了全量數據,僅主節點可寫,保證了數據冗餘和讀的負載均衡。數據安全性高,橫向擴展能力差,資源利用率不高。 2. pure sharding:數據分片,每個節點的數據不相同,所有節點中數據 ...
一周排行
    -Advertisement-
    Play Games
  • 移動開發(一):使用.NET MAUI開發第一個安卓APP 對於工作多年的C#程式員來說,近來想嘗試開發一款安卓APP,考慮了很久最終選擇使用.NET MAUI這個微軟官方的框架來嘗試體驗開發安卓APP,畢竟是使用Visual Studio開發工具,使用起來也比較的順手,結合微軟官方的教程進行了安卓 ...
  • 前言 QuestPDF 是一個開源 .NET 庫,用於生成 PDF 文檔。使用了C# Fluent API方式可簡化開發、減少錯誤並提高工作效率。利用它可以輕鬆生成 PDF 報告、發票、導出文件等。 項目介紹 QuestPDF 是一個革命性的開源 .NET 庫,它徹底改變了我們生成 PDF 文檔的方 ...
  • 項目地址 項目後端地址: https://github.com/ZyPLJ/ZYTteeHole 項目前端頁面地址: ZyPLJ/TreeHoleVue (github.com) https://github.com/ZyPLJ/TreeHoleVue 目前項目測試訪問地址: http://tree ...
  • 話不多說,直接開乾 一.下載 1.官方鏈接下載: https://www.microsoft.com/zh-cn/sql-server/sql-server-downloads 2.在下載目錄中找到下麵這個小的安裝包 SQL2022-SSEI-Dev.exe,運行開始下載SQL server; 二. ...
  • 前言 隨著物聯網(IoT)技術的迅猛發展,MQTT(消息隊列遙測傳輸)協議憑藉其輕量級和高效性,已成為眾多物聯網應用的首選通信標準。 MQTTnet 作為一個高性能的 .NET 開源庫,為 .NET 平臺上的 MQTT 客戶端與伺服器開發提供了強大的支持。 本文將全面介紹 MQTTnet 的核心功能 ...
  • Serilog支持多種接收器用於日誌存儲,增強器用於添加屬性,LogContext管理動態屬性,支持多種輸出格式包括純文本、JSON及ExpressionTemplate。還提供了自定義格式化選項,適用於不同需求。 ...
  • 目錄簡介獲取 HTML 文檔解析 HTML 文檔測試參考文章 簡介 動態內容網站使用 JavaScript 腳本動態檢索和渲染數據,爬取信息時需要模擬瀏覽器行為,否則獲取到的源碼基本是空的。 本文使用的爬取步驟如下: 使用 Selenium 獲取渲染後的 HTML 文檔 使用 HtmlAgility ...
  • 1.前言 什麼是熱更新 游戲或者軟體更新時,無需重新下載客戶端進行安裝,而是在應用程式啟動的情況下,在內部進行資源或者代碼更新 Unity目前常用熱更新解決方案 HybridCLR,Xlua,ILRuntime等 Unity目前常用資源管理解決方案 AssetBundles,Addressable, ...
  • 本文章主要是在C# ASP.NET Core Web API框架實現向手機發送驗證碼簡訊功能。這裡我選擇是一個互億無線簡訊驗證碼平臺,其實像阿裡雲,騰訊雲上面也可以。 首先我們先去 互億無線 https://www.ihuyi.com/api/sms.html 去註冊一個賬號 註冊完成賬號後,它會送 ...
  • 通過以下方式可以高效,並保證數據同步的可靠性 1.API設計 使用RESTful設計,確保API端點明確,並使用適當的HTTP方法(如POST用於創建,PUT用於更新)。 設計清晰的請求和響應模型,以確保客戶端能夠理解預期格式。 2.數據驗證 在伺服器端進行嚴格的數據驗證,確保接收到的數據符合預期格 ...