spark - 部署和安装

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本地环境：

• hadoop3.0
• spark2.3

注：由于测试中，换了机器，导致下面的截图，是在两个spark版本（2.2和2.3）的机器上做的，hostname略有不同(hdp1 和 hd1) ，不影响实际结果，下面的配置依然是正确的，实际测试中以自己的hostname，spark版本为准！

 

 

1.下载，解压

 

2.目录结构

bin:本地脚本

sbin：服务端脚本

conf：配置文件

examples：样例代码

jars：依赖包（1.x是在lib目录，很少的几个大包， 2.x是在jars目录下，很多个小包）

 

1.x的lib目录

 

2.x的jars目录

 

 

3.local模式（测试用）：

    不用改任何配置，不用启动任何进程（开箱即用）

./spark-shell --master local[2] --name test

 

 

log4j在conf目录下，可以调节log级别，默认info级别

 

（4）standlone模式（spark集群，master/slave主从模式）

    修改conf下的spark-env.sh

export SCALA_HOME=/DATA/sdb/scala-2.11.8
export JAVA_HOME=/etc/alternatives/java_sdk_1.8.0
export SPARK_MASTER_IP=hdp1
export SPARK_WORKER_CORES=31
export SPARK_WORKER_MEMORY=120g
export HADOOP_CONF_DIR=/DATA/sdb/hadoop-3.0.0/etc/hadoop
export LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native

 

    修改slaves文件（hosts写上去）

hdp1
hdp2
hdp3

    

    启动

./sbin/start-all.sh

 

    jps查看有worker和master两个进程

 

    web ui是在8080

 

    这个模式，修改配置文件需要同步到其他节点

 

（5）spark on yarn模式

• 不需要启动任何进程
• 只是把spark作为作业提交的客户端而已
• 修改配置文件不需要同步到其他节点
• yarn的Resource Manager 和 Node Manager 要先启动起来
• spark on yarn是把作业提交到yarn上运行
• 只在1到2台机器上部署spark即可
• 所有运行调度交给yarn，通过Resource Manager申请资源，然后再NodeManager上启动container，把spark作业泡在yarn的NodeManager上的container里

    启动命令

./spark-shell  --master yarn

 

    注意：

• 需要配置hadoop_conf_dir或yarn_conf_dir（否则报错）
• lib下放mysql驱动包，使用mysql做数据源
• spark.yarn.jars或spark.yarn.archive需要配置，避免每次都上传jar包到集群

（6）参数

--jars 指定依赖包

 

（7）spark.yarn.jars配置

在spark-defaults.conf文件里添加下面参数，注意一定要写 /* ，不是 /（如果写/，会启动失败，具体如下图）

spark.yarn.jars hdfs://hd1:9000/jars/*

 

验证参数效果：启动 spark-sql --master yarn

<1>不设置这个参数，分析日志，发现会上传两个zip包，一个是conf，一个是libs

下载日志中的libs zip包hdfs://hd1:9000/user/root/.sparkStaging/application_1521429219577_0032/__spark_libs__2446030819495419882.zip 

本地解压后，查看目录里的jar包，和spark目录下的jars完全一致（210个包）

 

 

<2>设置这个参数，分析日志，只会上传一个conf的zip包（2.x版本和1.x版本配置后，日志的输出内容不太一样）

 

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