yarn

上一篇： Theia架构 构建你自己的IDE 　　本指南将教你如何构建你自己的Theia应用。 必要条件 　　你需要安装node 10版本（译者：事实上最新的node稳定版即可）： curl -o- https://raw.githubusercontent.com/creationix/nvm/v0.33.5/install.sh | bash nvm install 10 　　以及yarn： npm install -g yarn 　　还需要确保已安装python 2.x，可通过 python --version 来检查。 安装 　　首先请创建一个空目录，然后切换到这个目录下： mkdir my-app cd my-app 　　在这个目录下创建 package.json ： { "private": true, "dependencies": { "typescript": "latest", "@theia/typescript": "next", "@theia/navigator": "next", "@theia/terminal": "next", "@theia/outline-view": "next", "@theia/preferences": "next", "@theia/messages": "next", "@theia/git": "next", "

spark-submit命令利用可重用的模块形式编写脚本，并且以编程方式提交作业到Spark。 spark-submit命令 spark-submit命令提供一个统一的API把应用程序部署到各种Spark支持的集群管理器上，从而免除了单独配置每个应用程序。 命令行参数 下面逐个介绍这些参数： --master：用于设置主结点URL的参数。 local：用于执行本地机器的代码。Spark运行一个单一的线程，在一个多核机器上，通过local[n]来指定一个具体使用的内核数，n指使用的内核数目，local[*]来指定运行和Spark机器内核一样多的复杂线程。 spark://host:port：这是一个URL和一个Spark单机集群的端口。 mesos://host:port：这是一个URL和一个部署在Mesos的Spark集群的端口。 yarn：作为负载均衡器，用于从运行Yarn的头结点提交作业。 --deploy-mode：允许决定是否在本地（使用client）启动Spark驱动成簇的参数，或者在集群内（使用cluster选项）的其中一台工作机器上启动。默人是client。 --name：应用程序名称。注意，创建SparkSession时，如果是以编程方式指定应用程序名称，那么来自命令行的参数会被重写。 --py-files：.py、.egg或者.zip文件的逗号分隔列表

Hadoop测试Yarn和MapReduce 1.配置Yarn （1）配置ResourceManager 生产环境中，一般是重开一台机器作为ResourceManager，这里我们以Master机器代替。 修改yarn-site.xml： <?xml version="1.0"?> <!-- Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific