pyspark在分布式集群中。开启主节点的spark start-all.sh和hadoop的start-all.sh分别有什么作用
时间: 2023-07-31 08:03:49 浏览: 60
`start-all.sh` 脚本是启动 Spark 和 Hadoop 集群的脚本,它们分别有以下作用:
- `spark-start-all.sh`: 启动 Spark 集群中所有节点的服务,包括 Spark Master 和 Spark Worker 节点。在启动过程中,Master 会将任务调度到 Worker 节点上执行。
- `hadoop-start-all.sh`: 启动 Hadoop 集群中所有节点的服务,包括 NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等。在启动过程中,NameNode 会管理 HDFS 文件系统,ResourceManager 会调度 YARN 上的任务,并将任务分配到 NodeManager 上执行。
在使用 PySpark 进行分布式计算时,需要启动 Spark 和 Hadoop 集群,以便在集群中运行 PySpark 应用程序。因此,在启动 PySpark 应用程序之前,需要首先执行 `start-all.sh` 脚本启动 Spark 和 Hadoop 集群。
相关问题
hadoop集群启动需要分别在master和slave中执行start-all.sh吗
是的,启动Hadoop集群需要在master节点和所有slave节点上执行start-all.sh脚本。在master节点上执行start-all.sh会启动所有必要的Hadoop守护进程,包括NameNode、SecondaryNameNode和JobTracker。在slave节点上执行start-all.sh会启动DataNode和TaskTracker守护进程。因此,在所有节点上启动Hadoop集群是必要的,以确保所有守护进程都已启动并正在运行。
centos启动 Hadoop时输入start-all.sh,出现-bash: start-all.sh: command not found
在 Hadoop 2.x 版本中,`start-all.sh` 脚本已经被弃用。因此,如果你在 CentOS 上安装的是 Hadoop 2.x 版本,你应该使用 `start-dfs.sh` 和 `start-yarn.sh` 分别启动 Hadoop 的 DFS 和 YARN。
如果你想同时启动 DFS 和 YARN,可以使用以下命令:
```
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh && $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh
```
其中 `$HADOOP_HOME` 为你的 Hadoop 安装目录。执行上述命令后,你就可以启动 Hadoop 的 DFS 和 YARN。如果你想停止 Hadoop 的 DFS 和 YARN,可以使用 `stop-dfs.sh` 和 `stop-yarn.sh` 命令。