配置中修改spark的4040端口
时间: 2024-05-24 14:12:41 浏览: 24
在Spark中,可以通过修改spark.ui.port属性来更改Spark Web UI的端口,从而更改Spark的4040端口。具体步骤如下:
1. 打开Spark配置文件spark-defaults.conf或者spark-env.sh,如果没有则需要新建。
2. 在配置文件中添加以下属性:
spark.ui.port <port_number>
其中<port_number>是你想要将Spark Web UI端口更改为的端口号。
3. 保存并退出配置文件。
4. 重新启动Spark,更改的端口号应该已生效。
注意:在更改Spark的端口号之前,请确保新的端口号没有被其他进程占用。
相关问题
spark自带服务的端口
以下是spark自带服务的端口:
1. Master UI:默认端口为8080,可以在启动时通过--webui-port参数修改。
2. Worker UI:默认端口为8081,可以在启动时通过--webui-port参数修改。
3. Spark History Server:默认端口为18080,可以在启动时通过--history-server-port参数修改。
4. Thrift Server:默认端口为10000,可以在启动时通过--hive-thrift-port参数修改。
5. SparkR Shell:默认端口为6311,可以在启动时通过--sparkr-remote-port参数修改。
6. PySpark Shell:默认端口为0(随机端口),可以在启动时通过--conf spark.ui.reverseProxyUrl参数配置。
7. Spark Streaming监控端口:默认端口为4040,可以在启动时通过--conf spark.ui.reverseProxyUrl参数配置。
8. Spark SQL监控端口:默认端口为4041,可以在启动时通过--conf spark.ui.reverseProxyUrl参数配置。
9. Spark Executor监控端口:默认端口为4042,可以在启动时通过--conf spark.ui.reverseProxyUrl参数配置。
注意:以上端口号均为默认端口号,实际使用中可能会因为配置不同而有所差异。
linux配置spark Hive
要在Linux上配置Spark Hive,你需要执行以下步骤:
1. 将Spark纯净版的jar包上传到HDFS。使用以下命令:
hdfs dfs -mkdir /spark-jars
hdfs dfs -put /opt/spark/jars/* /spark-jars
这将在HDFS上创建一个目录并将Spark的jar包上传到该目录中。
2. 配置Hive环境变量。打开/etc/profile文件,并添加以下两行代码:
export HIVE_HOME=/export/server/hive
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH
这将设置Hive的安装目录并将其添加到系统的环境变量中。
3. 启动Hive的metastore服务。使用以下命令:
nohup hive --service metastore 2>&1 > /tmp/hive-metastore.log &
这将在后台启动Hive的metastore服务,并将日志输出到/tmp/hive-metastore.log文件中。
4. 配置Spark与Hive的连接。在spark/conf/目录下创建一个hive-site.xml文件,并将以下内容添加到文件中:
<!-- 默认数仓的路径 -->
<!-- spark保存数据的路径的配置名叫spark.sql.warehouse.dir 如果SparkSQL找到了hive.metastore.warehouse.dir,那么 就用hive.metastore.warehouse.dir的值作为 spark.sql.warehouse.dir 如果找不到hive.metastore.warehouse.dir配置,就用默认的路径名 /root/spark-warehouse/ -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/user/hive/warehouse</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://node1:9083</value>
</property>
这将配置Hive的元数据仓库目录和连接信息,使Spark能够与Hive进行交互。
5. 修改hive-site.xml文件,添加Spark依赖位置和Hive执行引擎配置。将以下内容添加到hive-site.xml文件中:
<!--Spark 依赖位置(注意:端口号必须和namenode的端口号一致)-->
<property>
<name>spark.yarn.jars</name>
<!--<value>hdfs://hadoop:8020/spark-jars/*</value>-->
<value>hdfs://hadoop:9000/spark-jars/*</value>
</property>
<!--Hive 执行引擎-->
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>spark</value>
</property>
<!--Hive 和 Spark 连接超时时间-->
<property>
<name>hive.spark.client.connect.timeout</name>
<value>10000ms</value>
</property>
这将配置Spark的依赖位置以及设置Hive使用Spark作为执行引擎的参数。
以上是在Linux上配置Spark Hive的步骤。请根据你的实际情况进行相应的配置。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>