Spark 2.0分布式集群环境搭建

Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark 最大的特点就是快，可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群，而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。
本教程采用Spark2.0以上版本（比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等）搭建集群，同样适用于搭建Spark1.6.2集群。

安装Hadoop并搭建好Hadoop集群环境

Spark分布式集群的安装环境，需要事先配置好Hadoop的分布式集群环境。如果没有配置好Hadoop的分布式集群环境，请点击Hadoop 2.7分布式集群环境搭建，根据教程进行安装。（备注：本教程采用Spark2.0搭建集群，同样适用于搭建Spark1.6.2集群）

安装Spark

这里采用3台机器（节点）作为实例来演示如何搭建Spark集群，其中1台机器（节点）作为Master节点，另外两台机器（节点）作为Slave节点（即作为Worker节点），主机名分别为Slave01和Slave02。
在Master节点机器上，访问Spark官方下载地址，按照如下图下载。

下载完成后，执行如下命令：

1. sudo tar -zxf ~/下载/spark-2.0.2-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/
2. cd /usr/local
3. sudo mv ./spark-2.0.2-bin-without-hadoop/ ./spark
4. sudo chown -R hadoop ./spark

Shell 命令

配置环境变量

在Mster节点主机的终端中执行如下命令：

1. vim ~/.bashrc

Shell 命令

在.bashrc添加如下配置：

export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

执行如下命令使得配置立即生效：

1. source ~/.bashrc

Shell 命令

Spark配置

在Master节点主机上进行如下操作：

• 配置slaves文件
  将 slaves.template 拷贝到 slaves

1. cd /usr/local/spark/
2. cp ./conf/slaves.template ./conf/slaves

Shell 命令

slaves文件设置Worker节点。编辑slaves内容,把默认内容localhost替换成如下内容：

slave01
slave02

• 配置spark-env.sh文件
  将 spark-env.sh.template 拷贝到 spark-env.sh

  1. cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh

  Shell 命令

  编辑spark-env.sh,添加如下内容：

  export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)
  export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
  export SPARK_MASTER_IP=192.168.1.104
  

  SPARK_MASTER_IP 指定 Spark 集群 Master 节点的 IP 地址；

配置好后，将Master主机上的/usr/local/spark文件夹复制到各个节点上。在Master主机上执行如下命令：

1. cd /usr/local/
2. tar -zcf ~/spark.master.tar.gz ./spark
3. cd ~
4. scp ./spark.master.tar.gz slave01:/home/hadoop
5. scp ./spark.master.tar.gz slave02:/home/hadoop

Shell 命令

在slave01,slave02节点上分别执行下面同样的操作：

1. sudo rm -rf /usr/local/spark/
2. sudo tar -zxf ~/spark.master.tar.gz -C /usr/local
3. sudo chown -R hadoop /usr/local/spark

Shell 命令

启动Spark集群

启动Hadoop集群

启动Spark集群前，要先启动Hadoop集群。在Master节点主机上运行如下命令：

1. cd /usr/local/hadoop/
2. sbin/start-all.sh

Shell 命令

启动Spark集群

1. 启动Master节点
   在Master节点主机上运行如下命令：

   1. cd /usr/local/spark/
   2. sbin/start-master.sh

   Shell 命令

   在Master节点上运行jps命令，可以看到多了个Master进程：

   15093 Jps
   14343 SecondaryNameNode
   14121 NameNode
   14891 Master
   14509 ResourceManager
   

2. 启动所有Slave节点
   在Master节点主机上运行如下命令：

   1. sbin/start-slaves.sh

   Shell 命令

   分别在slave01、slave02节点上运行jps命令，可以看到多了个Worker进程

   37553 DataNode
   37684 NodeManager
   37876 Worker
   37924 Jps
   

3. 在浏览器上查看Spark独立集群管理器的集群信息
   在master主机上打开浏览器，访问http://master:8080,如下图：
   

关闭Spark集群

1. 关闭Master节点

   1. sbin/stop-master.sh

   Shell 命令
2. 关闭Worker节点

   1. sbin/stop-slaves.sh

   Shell 命令
3. 关闭Hadoop集群

   1. cd /usr/local/hadoop/
   2. sbin/stop-all.sh

   Shell 命令