centos7下搭建hadoop、hbase、hive、spark分布式系统架构

全栈工程师开发手册 （作者：栾鹏）
架构系列文章

如果想了解架构原理，可以参考：https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/80319552

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在使用前建议先将当前用户设置为root用户。参考https://blog.csdn.net/luanpeng825485697/article/details/80278383中修改用户权限的第三种方法。有了权限就会方便操作。

在根目录下创建文件夹/lp/hadoop，用来在这里面存放hadoop生态环境

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分布式hadoop部署

首先，在http://hadoop.apache.org/releases.html找到最新稳定版tar包，我选择的是hadoop-2.7.3.tar.gz

下载解压到/lp/hadoop/hadoop-2.7.3

hdfs的架构：hdfs部分由NameNode、SecondaryNameNode和DataNode组成。DataNode是真正的在每个存储节点上管理数据的模块，NameNode是对全局数据的名字信息做管理的模块，SecondaryNameNode是它的从节点，以防挂掉。

最后再说map-reduce：Map-reduce依赖于yarn和hdfs，另外还有一个JobHistoryServer用来看任务运行历史

hadoop虽然有多个模块分别部署，但是所需要的程序都在同一个tar包中，所以不同模块用到的配置文件都在一起，让我们来看几个最重要的配置文件：

各种默认配置：core-default.xml, hdfs-default.xml, yarn-default.xml, mapred-default.xml

各种web页面配置：core-site.xml, hdfs-site.xml, yarn-site.xml, mapred-site.xml

从这些配置文件也可以看出hadoop的几大部分是分开配置的。

除上面这些之外还有一些重要的配置：hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh，他们用来配置程序运行时的java虚拟机参数以及一些二进制、配置、日志等的目录配置

下面我们真正的来修改必须修改的配置文件。

修改etc/hadoop/core-site.xml，把配置改成：

  
      fs.defaultFS
      hdfs://127.0.0.1:9001
  
  
       io.file.buffer.size
       131072
  

这里面配置的是hdfs的文件系统地址：本机的9001端口，你可以填如自己的hdfs的地址，可以是ip，也可以是域名，如果是域名保证这个域名可以被正确的解析到ip，可以在hosts文件添加一个域名映射。

修改etc/hadoop/hdfs-site.xml，把配置改成：

    
        dfs.namenode.name.dir
        file:///lp/hadoop/dfs/name
    
    
        dfs.datanode.data.dir
        file:///lp/hadoop/dfs/data
    
    
        dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy
        org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy
    
    
        dfs.namenode.http-address
        127.0.0.1:8305
    
    
        dfs.namenode.secondary.http-address
        127.0.0.1:8310
    

这里面配置的是hdfs文件存储在本地的哪里以及secondary namenode的地址

修改etc/hadoop/yarn-site.xml，把配置改成：

       
        yarn.resourcemanager.hostname
        127.0.0.1
    
    
        yarn.resourcemanager.webapp.address
        127.0.0.1:8320
    
    
        yarn.nodemanager.aux-services
        mapreduce_shuffle
    
    
        yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
        org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
    
    
        yarn.log-aggregation-enable
        true
    
    
        yarn.log-aggregation.retain-seconds
        864000
    
    
        yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds
        86400
    
    
        yarn.nodemanager.remote-app-log-dir
        /lp/hadoop/YarnApp/Logs
    
    
        yarn.log.server.url
        http://127.0.0.1:8325/jobhistory/logs/
    
    
        yarn.nodemanager.local-dirs
        /lp/hadoop/YarnApp/nodemanager
    
    
        yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
        5000
    
    
        yarn.scheduler.minimum-allocation-mb
        1024
    
    
        yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio
        4.1
    
    
        yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
        false
    

这里面配置的是yarn的日志地址以及一些参数配置

通过cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml创建etc/hadoop/mapred-site.xml，内容改为如下：

     
        mapreduce.framework.name
        yarn
        Execution framework set to Hadoop YARN.
    
    
        yarn.app.mapreduce.am.staging-dir
        /lp/hadoop/YarnApp/tmp/hadoop-yarn/staging
    
    
    
        mapreduce.jobhistory.address
        127.0.0.1:8330
    
    
    
        mapreduce.jobhistory.webapp.address
        127.0.0.1:8331
    
    
    
        mapreduce.jobhistory.done-dir
        ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done
    

    
        mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir
        ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate
    
    
        mapreduce.jobhistory.joblist.cache.size
        1000
    

    
        mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum
        8
    
    
        mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum
        8
    
    
        mapreduce.jobtracker.maxtasks.perjob
        5
        The maximum number of tasks for a single job.
            A value of -1 indicates that there is no maximum.
        
    

这里面配置的是mapred的任务历史相关配置

如果你的hadoop部署在多台机器，那么需要修改etc/hadoop/slaves，把其他slave机器ip加到里面，如果只部署在这一台，那么就留一个localhost即可。

如果hadoop分布式部署在多台机器上，每台机器上的部署都是一样的，都要知道master（主）的位置，每一个slaves（从）的位置。

下面我们启动hadoop，启动之前我们配置好必要的环境变量：
在hadoop-env.sh里写JAVA_HOME

export JAVA_HOME="你的java安装地址"

为这边写的是

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre-1.8.0-openjdk 

这一部分下面的命令，需要在/lp/hadoop/hadoop-2.7.3目录下执行，可以在/lp/hadoop/hadoop-2.7.3目录下右健（在终端中打开），然后再执行下面的hadoop部署的命令

先启动hdfs，在此之前要格式化分布式文件系统，执行：

./bin/hdfs namenode -format myclustername

如果格式化正常可以看到/lp/hadoop/dfs下生成了name目录（如果格式化再次执行，之前的数据就不能用了。所以安装后只执行一次）

然后启动namenode，执行：

./sbin/hadoop-daemon.sh --script hdfs start namenode

如果正常启动，可以看到启动了相应的进程，并且/lp/hadoop/hadoop-2.7.3/logs目录下生成了相应的日志

然后启动datanode，执行：

./sbin/hadoop-daemon.sh --script hdfs start datanode

如果考虑启动secondary namenode，可以用同样的方法启动

下面我们启动yarn，先启动resourcemanager，执行：

./sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

如果正常启动，可以看到启动了相应的进程，并且logs目录下生成了相应的日志

然后启动nodemanager，执行：

./sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

如果正常启动，可以看到启动了相应的进程，并且logs目录下生成了相应的日志

然后启动MapReduce JobHistory Server，执行：

./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

下面我们看下web界面

打开http://127.0.0.1:8320/cluster看下yarn管理的集群资源情况(因为在yarn-site.xml中我们配置了yarn.resourcemanager.webapp.address是127.0.0.1:8320)

打开http://127.0.0.1:8331/jobhistory看下map-reduce任务的执行历史情况(因为在mapred-site.xml中我们配置了mapreduce.jobhistory.webapp.address是127.0.0.1:8331)

打开http://127.0.0.1:8305/dfshealth.html看下namenode的存储系统情况(因为在hdfs-site.xml中我们配置了dfs.namenode.http-address是127.0.0.1:8305)

到此为止我们对hadoop的部署完成。
以后再启动就不需要再输入这么多启动命令，只需要启动start-dfs.sh和start-yarn.sh就可以了，他们会自动启动namenode、datanode、secondarynamenode，和 resourcemanager、nodemanager。

[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./sbin/start-dfs.sh


自动启动namenode、datanode、secondarynamenode。

Starting namenodes on [localhost]
The authenticity of host 'localhost (::1)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is 1e:64:5d:6d:26:40:c9:3e:14:0a:5f:50:6f:2f:3f:52.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
localhost: Warning: Permanently added 'localhost' (ECDSA) to the list of known hosts.
root@localhost's password: 
localhost: starting namenode, logging to /lp/hadoop/hadoop-2.7.3/logs/hadoop-root-namenode-localhost.out
root@localhost's password: 
localhost: starting datanode, logging to /lp/hadoop/hadoop-2.7.3/logs/hadoop-root-datanode-localhost.out
Starting secondary namenodes [localhost]
root@localhost's password: 
localhost: starting secondarynamenode, logging to /lp/hadoop/hadoop-2.7.3/logs/hadoop-root-secondarynamenode-localhost.out

[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./sbin/start-yarn.sh

自动启动 resourcemanager、nodemanager。

starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /lp/hadoop/hadoop-2.7.3/logs/yarn-root-resourcemanager-localhost.out
root@localhost's password: 
localhost: starting nodemanager, logging to /lp/hadoop/hadoop-2.7.3/logs/yarn-root-nodemanager-localhost.out

下面试验一下hadoop的功能。

在/lp/hadoop/hadoop-2.7.3文件夹下新建一个文件data，内容为

1
2
3
4

先验证一下hdfs分布式文件系统，执行以下命令看是否有输出：

创建HDFS目录（注意不是本地目录）
[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -mkdir /input

[root@localhost hadoop-2.7.3]# cat data 
1
2
3
4

[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -put data /input

[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -ls /input      
Found 1 items
-rw-r--r--   3 work supergroup          8 2016-11-03 16:56 /input/data

但是在存放数据的目录/lp/hadoop/dfs/data，是看不出来有变化的：

这时候，在http://127.0.0.1:8305/dfshealth.html上能够看出一些变化：

Configured Capacity:    2.62 TB
DFS Used:    48 KB (0%)
Non DFS Used:    3.99 GB
DFS Remaining:    2.62 TB (99.85%)

创建HDFS文件夹

./bin/hadoop fs -mkdir /input

删除HDFS文件夹

./bin/hadoop fs -rmr /input

上面的命令就把output文件夹删除了，-rmr是一个递归删除操作，会删除该文件夹下面的所有文件以及文件夹。也可以选用-rm ,单个删除。

添加本地文件到hdfs目录

先在本地创建两个文件夹/lp/hadoop/dfs/input、/lp/hadoop/dfs/output

[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -put /lp/hadoop/dfs/input /input
[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -put /lp/hadoop/dfs/output /output

上面命令的hadoop fs -put 后面的第一个参数是本地路径，第二个参数是hadoop HDFS上的路径，意思就是将本地路径加载到HDFS上。

注意：在将本地目录添加为hdfs目录以后，再更改本地目录，并不会修改hdfs目录。

现在跑一个hadoop命令wc看看：

# ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.3.jar -input /input -output /output -mapper cat -reducer wc

可以看到结果：

# ./bin/hadoop fs -ls /output
Found 2 items
-rw-r--r--   3 work supergroup          0 2016-11-03 17:17 /output/_SUCCESS
-rw-r--r--   3 work supergroup         25 2016-11-03 17:17 /output/part-00000

# ./bin/hadoop fs -cat /output/part-00000
      4       4      12

原来是wc的输出格式：
行数 单词数 字节数

hbase的部署

首先从http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hbase/下载稳定版安装包，我下的是hbase-1.2.6-bin.tar.gz

下载解压到/lp/hadoop/hbase-1.2.6

解压后修改conf/hbase-site.xml，改成：

    
        hbase.cluster.distributed
        true
    
    
        hbase.rootdir
        hdfs://localhost:9001/hbase
    
    
        hbase.zookeeper.quorum
        127.0.0.1
    
          
		hbase.coprocessor.master.classes    
	  	org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController  
	
	  
	  hbase.coprocessor.region.classes  
	  org.apache.hadoop.hbase.security.token.TokenProvider,org.apache.hadoop.hbase.security.access.AccessController,org.apache.hadoop.hbase.security.access.SecureBulkLoadEndpoint  
	  

其中hbase.rootdir配置的是hdfs地址，ip:port要和hadoop/core-site.xml中的fs.defaultFS保持一致

其中hbase.zookeeper.quorum是zookeeper的地址，可以配多个，我们试验用就先配一个

修改 /lp/hadoop/hbase-1.2.6/conf/hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jre-1.8.0-openjdk

hbase的部署，需要在/lp/hadoop/hbase-1.2.6目录下右健（在终端中打开），然后执行hbase部署的命令

启动hbase，执行

./bin/start-hbase.sh

这时有可能会让你输入本地机器的密码

启动成功后可以看到几个进程起来，包括zookeeper的HQuorumPeer和hbase的HMaster、HRegionServer

然后启动hbase的shell

./bin/hbase shell

下面我们试验一下hbase的使用，执行：

hbase(main):001:0> status
1 active master, 0 backup masters, 1 servers, 0 dead, 3.0000 average load

创建一张表

hbase(main):004:0> create 'table1','field1'
0 row(s) in 1.3430 seconds

=> Hbase::Table - table1

获取一张表

hbase(main):005:0> t1 = get_table('table1')
0 row(s) in 0.0010 seconds

=> Hbase::Table - table1

添加一行

hbase(main):008:0> t1.put 'row1', 'field1:qualifier1', 'value1'
0 row(s) in 0.4160 seconds

读取全部

hbase(main):009:0> t1.scan
ROW                                                                 COLUMN+CELL
 row1                                                               column=field1:qualifier1, timestamp=1470621285068, value=value1
1 row(s) in 0.1000 seconds

我们同时也看到hdfs中多出了hbase存储的目录（注意下面的命令是在/lp/hadoop/hadoop-2.7.3目录下执行）：

[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -ls /hbase
Found 7 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2016-08-08 09:05 /hbase/.tmp
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2016-08-08 09:58 /hbase/MasterProcWALs
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2016-08-08 09:05 /hbase/WALs
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2016-08-08 09:05 /hbase/data
-rw-r--r--   3 root supergroup         42 2016-08-08 09:05 /hbase/hbase.id
-rw-r--r--   3 root supergroup          7 2016-08-08 09:05 /hbase/hbase.version
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2016-08-08 09:24 /hbase/oldWALs

这说明hbase是以hdfs为存储介质的，因此它具有分布式存储拥有的所有优点

hbase的架构如下：

其中HMaster负责管理HRegionServer以实现负载均衡，负责管理和分配HRegion(数据分片)，还负责管理命名空间和table元数据，以及权限控制

HRegionServer负责管理本地的HRegion、管理数据以及和hdfs交互。

Zookeeper负责集群的协调(如HMaster主从的failover)以及集群状态信息的存储

客户端传输数据直接和HRegionServer通信

Hive

从http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hive下载安装包，我下的是apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz

解压后，我们先准备hdfs，执行：

解压后在 /lp/hadoop/apache-hive-2.1.1-bin

打开conf，准备配置文件 cp hive-env.sh.template hive-env.sh

修改HADOOP_HOME：HADOOP_HOME=/lp/hadoop/hadoop-2.7.3

复制hive-default.xml.template粘贴为hive-site.xml

复制hive-log4j2.properties.template粘贴为hive-log4j2.properties

复制hive-exec-log4j2.properties.template粘贴为hive-exec-log4j2.properties

解压后，我们先准备hdfs，执行（下面的命令是在/lp/hadoop/hadoop-2.7.3目录下执行的）：

[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -mkdir /tmp
[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -mkdir /user
[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -mkdir /user/hive
[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -mkdir /user/hive/warehourse
[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -chmod g+w /tmp
[root@localhost hadoop-2.7.3]# ./bin/hadoop fs -chmod g+w /user/hive/warehourse

使用hive必须提前设置好HADOOP_HOME环境变量，这样它可以自动找到我们的hdfs作为存储，不妨我们把各种HOME和各种PATH都配置好:

vim ~/.bashrc

点击a修改，添加以下内容

HADOOP_HOME=/lp/hadoop/hadoop-2.7.3
export HADOOP_HOME
HBASE_HOME=/lp/hadoop/hbase-1.2.6
export HBASE_HOME
HIVE_HOME=/lp/hadoop/apache-hive-2.1.1-bin
export HIVE_HOME
PATH=$PATH:$HOME/bin
PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH

按esc退出编辑，按ZZ保存退出。

执行一下“source ~/.bashrc ”，重新加载修改后的配置。

修改/lp/hadoop/apache-hive-2.1.1-bin/conf/hive-site.xml，把其中的${system:java.io.tmpdir}都修改成/lp/hadoop/apache-hive-2.1.1-bin/tmp，你也可以自己设置成自己的tmp目录，把${system:user.name}都换成用户名，为这里替换成了luanpeng

初始化元数据数据库(默认保存在本地的derby数据库，也可以配置成mysql)，注意，不要先执行hive命令，否则这一步会出错，（注意下面的命令是在/lp/hadoop/apache-hive-2.1.1-bin目录下执行）

[root@localhost apache-hive-2.1.1-bin]#  ./bin/schematool  -dbType derby -initSchema

成功之后我们可以以客户端形式直接启动hive，如：

[root@localhost apache-hive-2.1.1-bin]# ./bin/hive
hive> show databases;
OK
default
Time taken: 1.886 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive>

试着创建个数据库是否可以：

hive> create database mydatabase;
OK
Time taken: 0.721 seconds
hive> show databases;
OK
default
mydatabase
Time taken: 0.051 seconds, Fetched: 2 row(s)
hive>

这时候，还是单机版。需要启动server。启动之前，先把端口改一下。
修改/lp/hadoop/apache-hive-2.1.1-bin/conf/hive-site.xml文件

hive.server2.thrift.port
    10000

改成
hive.server2.thrift.port
    8338

然后启动命令：

[root@localhost apache-hive-2.1.1-bin]# mkdir log ; 
[root@localhost apache-hive-2.1.1-bin]# nohup ./bin/hiveserver2 &>log/hive.log & 

这时可以通过jdbc客户端连接这个服务访问hive，端口是8338.

Spark

下载Spark版本和地址：

http://apache.fayea.com/spark/spark-2.0.1/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz

解压后的目录为/lp/hadoop/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7

spark有多种部署方式，Standalone模式、Spark On Mesos模式、Spark On YARN模式。

下面我们尝试spark单机直接跑、spark集群运行，spark在yarn上运行。

首先支持单机直接跑

如执行样例程序：（下面的命令是在/lp/hadoop/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7中执行的）

[root@localhost spark-2.3.0-bin-hadoop2.7]# ./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py 10

打印出很多日志，其中有如下几条重要日志：
2018-05-14 20:12:43 INFO  DAGScheduler:54 - Job 0 finished: reduce at /lp/hadoop/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/examples/src/main/python/pi.py:44, took 0.981974 s
Pi is roughly 3.142740
2018-05-14 20:12:43 INFO  AbstractConnector:318 - Stopped Spark@3c839941{HTTP/1.1,[http/1.1]}{0.0.0.0:4040}
2018-05-14 20:12:43 INFO  SparkUI:54 - Stopped Spark web UI at http://192.168.122.1:4040

表示，计算任务成功了。

下面是spark集群运行任务

修改下默认端口，修改sbin/start-master.sh 文件

if [ "$SPARK_MASTER_WEBUI_PORT" = "" ]; then
  SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
fi

改成

if [ "$SPARK_MASTER_WEBUI_PORT" = "" ]; then
  SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8340
fi

改一下UI端口从8081到8341, 修改sbin/start-slaves.sh文件

if [ "$SPARK_WORKER_WEBUI_PORT" = "" ]; then
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8341
fi

运行命令：

[root@localhost spark-2.3.0-bin-hadoop2.7]# sbin/start-master.sh
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /lp/hadoop/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-localhost.out

此时，打开 http://127.0.0.1:8340/ 可以看到：

根据图片中的url：spark://localhost:7077

再启动slave

[root@localhost spark-2.3.0-bin-hadoop2.7]# ./sbin/start-slave.sh spark://localhost:7077 

看日志/lp/hadoop/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/logs文件夹中的日志若没有报错，则ok

看 http://127.0.0.1:8340/增加了一个 worker，我们可以根据需要启动多个worker

看slave 的UI 界面 http://127.0.0.1:8341/ 也能正常看到。 （11.27注：看起来主从都是这台机器）

现在，就可以把刚刚单机的任务提交到spark集群上来运行了：

[root@localhost spark-2.3.0-bin-hadoop2.7]# ./bin/spark-submit --master spark://localhost:7077 examples/src/main/python/pi.py 10

结果日志包括了：
2018-05-14 21:25:44 INFO  DAGScheduler:54 - Job 0 finished: reduce at /lp/hadoop/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/examples/src/main/python/pi.py:44, took 1.894816 s
Pi is roughly 3.152956
2018-05-14 21:25:44 INFO  AbstractConnector:318 - Stopped Spark@556e488{HTTP/1.1,[http/1.1]}{0.0.0.0:4040}
2018-05-14 21:25:44 INFO  SparkUI:54 - Stopped Spark web UI at http://192.168.122.1:4040

spark部署在yarn集群上

spark程序也可以部署到yarn集群上执行，也就是我们部署hadoop时启动的yarn。当然部署在yarn上首先要要求启动了hadoop的hdfs和yarn。

我们需要提前配置好HADOOP_CONF_DIR，修改/etc/profile文件，添加：

HADOOP_HOME=/lp/hadoop/hadoop-2.7.3
export HADOOP_HOME
HBASE_HOME=/lp/hadoop/hbase-1.2.6
export HBASE_HOME
HIVE_HOME=/lp/hadoop/apache-hive-2.1.1-bin
export HIVE_HOME
PATH=$PATH:$HOME/bin
PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH


export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop 
export HDFS_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop 
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop 

运行以下命令，重新加载配置文件

source /etc/profile

下面我们把任务部署到yarn集群上去：

[root@localhost spark-2.3.0-bin-hadoop2.7]# ./bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster examples/src/main/python/pi.py 10

在Hadoop任务的管理界面 http://127.0.0.1:8320/cluster 能看到跑了这个任务：

总结一下

hdfs是所有hadoop生态的底层存储架构，它主要完成了分布式存储系统的逻辑，凡是需要存储的都基于其上构建

yarn是负责集群资源管理的部分，这个资源主要指计算资源，因此它支撑了各种计算模块

map-reduce组件主要完成了map-reduce任务的调度逻辑，它依赖于hdfs作为输入输出及中间过程的存储，因此在hdfs之上，它也依赖yarn为它分配资源，因此也在yarn之上

hbase基于hdfs存储，通过独立的服务管理起来，因此仅在hdfs之上

hive基于hdfs存储，通过独立的服务管理起来，因此仅在hdfs之上

spark基于hdfs存储，即可以依赖yarn做资源分配计算资源也可以通过独立的服务管理，因此在hdfs之上也在yarn之上，从结构上看它和mapreduce一层比较像

总之，每一个系统负责了自己擅长的一部分，同时相互依托，形成了整个hadoop生态。