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[spark] spark2.4运行在k8s
准备: Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"21", GitVersion:"v1.21.3", GitCommit:"ca643a4d1f7bfe34773c74f79527be4afd95bf39", GitTreeState:"clean", BuildDate:"2021-07-15T21:04:39Z", GoVers重新编译Spark2.4.0 Parcels包
1、下载修改的parcel包 2、使用压缩工具打开parcel、替换需要的jar包，改案例中替换和新增的jar如下： httpclient-4.5.6.jar parquet-format-2.5.0.jar 3、根据文件内容生成hash certutil -hashfile C:\Users\15755\Desktop\parquet\SPARK2-2.4.0.cloudera2-1.cdh5.13.3.p0.1041012重新编译Spark2.4.0 Parcels包
1、下载修改的parcel包 2、使用压缩工具打开parcel、替换需要的jar包，改案例中替换和新增的jar如下： httpclient-4.5.6.jar parquet-format-2.5.0.jar 3、根据文件内容生成hash certutil -hashfile C:\Users\15755\Desktop\parquet\SPARK2-2.4.0.cloudera2-1.cdh5.13.3.p0.104101Spark2.4.0屏障调度器
Spark2.4.0屏障调度器 浪尖 浪尖聊大数据 前几天，浪尖发了一篇文章，讲了Spark 2.4发布更新情况： Spark2.4.0发布了！ 其中，就有一项说到Spark 为了支持深度学习而引入的屏障调度器。本文就详细讲讲。 基于消息传递结构的计算模型和Spark计算模型是有很大区别。在Spark 内部，每个Stage的某Spark2.4.0屏障调度器
Spark2.4.0屏障调度器 浪尖 浪尖聊大数据 前几天，浪尖发了一篇文章，讲了Spark 2.4发布更新情况： Spark2.4.0发布了！ 其中，就有一项说到Spark 为了支持深度学习而引入的屏障调度器。本文就详细讲讲。 基于消息传递结构的计算模型和Spark计算模型是有很大区别。在Spark 内部，每个Stage的某Mac部署spark2.4.4
环境信息 操作系统：macOS Mojave 10.14.6 JDK：1.8.0_211 (安装位置：/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_211.jdk/Contents/Home) 前提条件 请参考《Mac部署hadoop3(伪分布式)》一文，在Mac上事先部署好hadoop3 部署步骤 安装scala： brew install scala 配置scala的环境变Spark2.4.3 部署
scala下载地址：https://www.scala-lang.org/download/ spark下载地址：https://spark.apache.org/downloads.html 安装步骤 安装scala tar -zxvf scala-2.13.0.tgzscp -r scala-2.13.0 node102:/rootscp -r scala-2.13.0 node103:/root 配置环境变量 vi /etc/profile #scalaexportSpark2.4.0源码——RpcEnv
参考《Spark内核设计的艺术：架构设计与实现——耿嘉安》 NettyRpcEnv概述 Spark的NettyRpc环境的一些重要组件： private[netty] val transportConf = SparkTransportConf.fromSparkConf(...)private val dispatcher: Dispatcher = new Dispatcher(this, numUsableCores)privatUbuntu下搭建spark2.4环境（单机版）
说明：单机版的Spark的机器上只需要安装JDK即可，其他诸如Hadoop、Zookeeper（甚至是scala）之类的东西可以一概不安装。集群版搭建：Spark2.2集群部署和配置 一、安装JDK1.81、下载JDK1.8，地址 2、将下载的文件保存在 /home/qq/java下，进行解压，解压后文件夹为 jdk1.8.0_171： tar -zxvf jdk-8u17