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前言
最近一直忙于和小伙伴倒腾着关于人工智能的比赛,一直都没有时间停下来更新更新我的博客。不过在这一个过程中,遇到了一些问题,我还是记录了下来,等到现在比较空闲了,于是一一整理出来写成博客。希望对于大家有帮助,如果在此有不对的地方,请大家指正,谢谢!
比赛遇到 spark 开启的问题
疑惑之处
在使用百度 BMR 的时候,出现了这样子一个比较困惑的地方。但百度那边帮我们初始化了集群之后,我们默认以为开启了 spark 集群了,于是就想也不想就开始跑我们的代码。可认真你就错了,发现它只是开启了 local(即 Master 结点),其他的 slaves 结点并没有开启。于是我们不得不每一次都进入到 Master 的 /opt/bmr/spark/conf/ 中去修改 slaves 文件,去把它里面最后的那个 localhost 删除,添加上 slaves 结点的 hostname 或者是 IP。
原来的 localhost:
改变成如下:
麻烦之处
最是麻烦的地方是,这个 slaves 文件,每次使用 spark 集群的时候都要去修改,非常不方便。在此吐槽一下百度 BMR 的不智能的地方。于是想,有木有好的办法可以让我们省去这样的麻烦呢?
使用脚本开启百度 BMR 的 spark 集群
观察 Hadoop 文件夹下的情况
在开启集群的时候,百度提供我们选择 Hadoop 的镜像版本,而这个 Hadoop 是必选的。前几篇博文里见到配置 Hadoop 的时候其实需要配置其他 slaves 的结点的。知道这个,就有点惊喜了,因为 Hadoop 下的 slaves 文件是长这样子的
观察 spark 文件夹下的情况
spark 下的 conf 文件夹,一开始并没有 slaves,我们需要从它的 slaves.template 拷贝过来
cp /opt/bmr/spark/conf/slaves.template /opt/bmr/spark/conf/slaves
使用脚本,拷贝 slaves 的 hostname 到 spark 下的 slaves
我们需要做的是,获取 Hadoop 下 slaves 的 slaves 结点的 hostname,进而拷贝到 spark 下的 slaves 文件的最后两行,拷贝之前,需要把 spark 的 slaves 的最后一行 localhost 给删除掉。那么有哪个 shell 指令可以帮我解决这个难题了?经过询问后台的大佬,以及晚上查阅,发现了 sed 这个指令可以帮助我们解决这个问题。
sed 的介绍
[root@www ~]# sed [-nefr] [动作]
选项与参数:-n:使用安静 (silent) 模式。在一般 sed 的用法中,所有来自 STDIN 的数据一般都会被列出到终端上。但如果加上 -n 参数后,则只有经过 sed 特殊处理的那一行 (或者动作) 才会被列出来。-e:直接在命令列模式上进行 sed 的动作编辑;-f:直接将 sed 的动作写在一个文件内,-f filename 则可以运行 filename 内的 sed 动作;-r:sed 的动作支持的是延伸型正规表示法的语法。(默认是基础正规表示法语法)
-i:直接修改读取的文件内容,而不是输出到终端。动作说明:[n1[,n2]]function
n1, n2:不见得会存在,一般代表『选择进行动作的行数』,举例来说,如果我的动作是需要在 10 到 20 行之间进行的,则『10,20[动作行为]』function:a:新增,a 的后面可以接字串,而这些字串会在新的一行出现(目前的下一行)~
c:取代,c 的后面可以接字串,这些字串可以取代 n1,n2 之间的行!d:删除,因为是删除啊,所以 d 后面通常不接任何咚咚;i:插入,i 的后面可以接字串,而这些字串会在新的一行出现(目前的上一行);p:列印,亦即将某个选择的数据印出。通常 p 会与参数 sed -n 一起运行~
s:取代,可以直接进行取代的工作哩!通常这个 s 的动作可以搭配正规表示法!例如 1,20s/old/new/g 就是啦!
使用 sed 写脚本
具体用到的有:
-i # 因为信息我觉得不用输出到终端上
d # 需要删除 localhost
这是删除 localhost 的:
sed -i '/localhost/d' /opt/bmr/spark/conf/slaves
追加 slaves 的 hostname 到 spark 的 slaves 最后
for slaves_home in `cat /opt/bmr/hadoop/etc/hadoop/slaves`
do
echo $slaves_home >> /opt/bmr/spark/conf/slaves
done
最后 spark 下的 slaves 文件是这样子的
完整的代码如下
echo "Starting dfs!"
/opt/bmr/hadoop/sbin/start-dfs.sh
echo "*******************************************************************"
echo "Starting copy!"
cp /opt/bmr/spark/conf/slaves.template /opt/bmr/spark/conf/slaves
echo "Copy finished!"
echo "Writing!"
sed -i '/localhost/d' /opt/bmr/spark/conf/slaves
for slaves_home in `cat /opt/bmr/hadoop/etc/hadoop/slaves`
do
echo $slaves_home >> /opt/bmr/spark/conf/slaves
done
echo "*******************************************************************"
echo "Starting spark!"
/opt/bmr/spark/sbin/start-all.sh
echo "*******************************************************************"
echo "Watching the threads"
jps
查看到 Master 进程已经开启了,就大功告成了!
结言
只要把上面的代码保存到一个.shell 文件下。给它加上可运行的权限,然后就大功告成了。理论上,百度 BMR 的 spark 的路径都是一致的,因而都能通用,希望能减轻大家每次配置的烦恼。
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