Java-spark_demo在Yarn上的执行模式及环境搭建

资源摘要信息:"Java与Spark结合的项目源码分析" 知识点: 1. Java与Spark结合开发: Java是一种广泛使用的编程语言，Spark是大数据处理框架。在本资源中，Java与Spark结合使用，具体指使用Java语言进行Spark编程，这在大数据处理领域非常常见。Java有着良好的跨平台特性和强大的生态系统支持，结合Spark的能力，可以高效处理大规模数据集。 2. yarn-client与yarn-cluster模式: yarn-client和yarn-cluster是Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）的两种运行模式，用于提交应用程序到YARN进行资源管理和任务调度。yarn-client模式下，用户通过命令行提交应用程序，YARN客户端保持运行，任务的进度和输出实时反馈给客户端，适用于开发和调试场景。而yarn-cluster模式会将用户提交的程序打包成jar包，直接在YARN集群上运行，适用于生产环境，更适合大规模长时间运行的任务。 3. yarn的资源分配和任务管理: 在YARN中，集群由一个ResourceManager进行全局资源管理和任务调度，ResourceManager下有多个NodeManager管理每个节点上的资源。应用程序提交后，ResourceManager会根据集群资源状况，将任务分配到各个NodeManager上运行，并监视任务运行状态，执行任务失败恢复等。 4. Kafka的server.properties配置: Kafka是一个分布式流处理平台，其配置文件server.properties中，有一项非常重要的配置项listeners，它用于定义Kafka对外提供服务的地址和端口。在本资源中提到的配置listeners=PLAINTEXT://***.***.*.***:9092，表示Kafka监听来自IP地址为***.***.*.***的9092端口的连接请求。不能使用PLAINTEXT://:9092，因为这样缺少了具体的IP地址，可能导致Kafka无法正确绑定端口。 5. Spark on YARN的开发环境搭建: 开发环境搭建通常需要考虑集群规划，包括主机名、IP地址以及各主机上需要安装的软件和运行的进程。在本资源中提到的集群规划，指在两台主机c7（***.***.*.***）和c8（***.***.*.***）上安装JDK、Scala、Hadoop和Spark软件，并启动nameNode、ResourceManager、Master等进程，这是典型的Hadoop与Spark集群的搭建方式。 6. Spark on YARN的两种模式: - yarn-cluster模式：适用于生产环境。在这种模式下，应用程序被打包成jar包并提交到YARN集群上，YARN负责将jar包分发到各个节点，并管理资源分配和任务执行。 - yarn-client模式：适用于交互和调试，开发者希望立即看到应用程序的输出。在这种模式下，应用程序在客户端运行，通过命令行提交到YARN，适合于需要频繁调试和查看结果的场景。 7. 系统开源: 指的是Spark和Hadoop等大数据处理系统是以开源的形式提供的，任何人都可以免费使用、修改和分发这些系统，从而促进了大数据技术的发展和应用。 以上知识点是对给定文件中标题、描述、标签和压缩包文件名称列表中提到的各个技术点的详细说明。这些技术点涵盖了Java在大数据处理中的应用、Spark在YARN上的运行模式、YARN的资源分配与任务管理、Kafka配置以及集群规划和搭建等重要知识点。