利用docker搭建spark hadoop workbench

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目的

• 用docker实现所有服务
• 在spark-notebook中编写Scala代码,实时提交到spark集群中运行
• 在HDFS中存储数据文件,spark-notebook中直接读取

组件

• Spark (Standalone模式, 1个master节点 + 可扩展的worker节点)
• Spark-notebook
• Hadoop name node
• Hadoop data node
• HDFS FileBrowser

实现

最初用了Big Data Europe的docker-spark-hadoop-workbench,但是docker 服务运行后在spark-notebook中运行代码会出现比较经典的异常:

 java.lang.ClassCastException: cannot assign instance of scala.collection.immutable.List$SerializationProxy to field org.apache.spark.rdd.RDD.org$apache$spark$rdd$RDD$$dependencies_ of type scala.collection.Seq in instance of org.apache.spark.rdd.MapPartitionsRDD

View Code

经过调查发现是因为spark-notebook和spark集群使用的spark版本不一致,于是fork了Big Data Europe的repo,在此基础上做了一些修改,基于spark2.11-hadoop2.7实现了一个可用的workbench.

代码链接

Github

利用docker搭建spark hadoop workbench

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原文地址：http://www.cnblogs.com/wanly3643/p/7919090.html