Spark系列-3、Spark的部署方式之Standalone模式

版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

大数据系列文章目录

官方网址：http://spark.apache.org/、https://databricks.com/spark/about

介绍

Spark的部署方式目前有，local本地模式、standalone模式、spark on yarn模式、spark on mesos模式。

• 本地模式
  Spark单机运行，一般用于开发测试。
• Standalone模式
  构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。
• Spark on Yarn模式
  Spark客户端直接连接Yarn。不需要额外构建Spark集群。
• Spark on Mesos模式
  Spark客户端直接连接Mesos。不需要额外构建Spark集群。

Standalone适合小规模集群。
如果同时运行hadoop和Spark，从兼容性上考虑，Yarn是更好的选择。
如果你不仅运行了hadoop，spark，还运行了docker，Mesos是更好的选择。

本篇文章介绍Standalone模式

Spark Standalone集群

Standalone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境，Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理

Standalone 架 构

Standalone集群使用了分布式计算中的master-slave模型，master是集群中含有Master进程的节点，slave是集群中的Worker节点含有Executor进程。

Spark Standalone集群，类似Hadoop YARN，管理集群资源和调度资源：

1. 主节点Master：类似ResourceManager

管理整个集群资源，接收提交应用，分配资源给每个应用，运行Task任务

2. 从节点Workers：类似NodeManager

管理每个机器的资源，分配对应的资源来运行Task；
每个从节点分配资源信息给Worker管理，资源信息包含内存Memory和CPU Cores核数

3. 历史服务器HistoryServer：类似MRJobHistoryServer

Spark Application运行完成以后，保存事件日志数据至HDFS，启动HistoryServer可以查看应用运行相关信息

配置、部署及启动

Standalone集群安装服务规划与资源配置：

官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/spark-standalone.html
从 Workers主机名称 ~ 分发到集群所有机器 统一在node1上进行

解压、环境变量

解压Spark编译安装包至【/export/server/】目录下，进入【conf】目录，配置环境变量。

## 解压软件包
tar -zxf /export/software/spark-2.4.5-bin-cdh5.16.2-2.11.tgz -C /export/server/

## 创建软连接，方便后期升级
ln -s /export/server/spark-2.4.5-bin-cdh5.16.2-2.11 /export/server/spark

## 进入配置目录
cd /export/server/spark/conf

## 修改配置文件名称
mv spark-env.sh.template spark-env.sh vim spark-env.sh
## 添加内容如下：
JAVA_HOME=/export/server/jdk SCALA_HOME=/export/server/scala HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop

Workers主机名称

将【$SPARK_HOME/conf/slaves.template】名称命名为【slaves】，填写从节点名称。

## 进入配置目录
cd /export/server/spark/conf

## 修改配置文件名称
mv slaves.template slaves vim slaves
## 内容如下：
node1.cn 
node2.cn 
node3.cn

配置Master、Workers、HistoryServer

在配置文件【$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh】添加如下内容：

SPARK_MASTER_HOST=node1.cn 
SPARK_MASTER_PORT=7077 
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080 
SPARK_WORKER_CORES=1 
SPARK_WORKER_MEMORY=1g 
SPARK_WORKER_PORT=7078 
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node1.cn:8020/spark/eventLogs/
-Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

创建EventLogs存储目录

启动HDFS服务，创建应用运行事件日志目录，命令如下：

hadoop-daemon.sh start namenode 
hadoop-daemons.sh start datanode 
hdfs dfs -mkdir -p /spark/eventLogs/

配置Spark应用保存EventLogs

将【$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf.template】名称命名为【park-defaults.confs】， 填写如下内容：

## 进入配置目录
cd /export/server/spark/conf

## 修改配置文件名称
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf vim spark-defaults.conf
## 添加内容如下：
spark.eventLog.enabled true

spark.eventLog.dir hdfs://node1.cn:8020/spark/eventLogs/ spark.eventLog.compress true

设置日志级别

将【$SPARK_HOME/conf/log4j.properties.template】名称命名为【log4j.properties】，修改级别为警告WARN。

## 进入目录
cd /export/server/spark/conf

## 修改日志属性配置文件名称
mv log4j.properties.template log4j.properties

## 改变日志级别
vim log4j.properties

分发到集群所有机器

将配置好的将 Spark 安装包分发给集群中其它机器，命令如下：

cd /export/server/

scp -r spark-2.4.5-bin-cdh5.16.2-2.11 [email protected]:$PWD 
scp -r spark-2.4.5-bin-cdh5.16.2-2.11 root@ node3.cn:$PWD
## 远程连接到node2.itcast.cn和node3.itcast.cn机器，创建软连接
ln -s /export/server/spark-2.4.5-bin-cdh5.16.2-2.11 /export/server/spark

启动服务进程

在Master节点node1.cn上启动，进入$SPARK_HOME，必须配置主节点到所有从节点的SSH无密钥登录，集群各个机器时间同步。

主节点Master启动命令

/export/server/spark/sbin/start-master.sh

WEB UI页面地址：http://node1.cn:8080

从节点Workers启动命令：

/export/server/spark/sbin/start-slaves.sh

查看Master主节点WEB UI界面：

可以看出，配置了3个Worker进程实例，每个Worker实例为1核1GB内存，总共是3核 3GB 内存。目前显示的Worker资源都是空闲的，当向Spark集群提交应用之后，Spark就会分配相应的资源给程序使用，可以在该页面看到资源的使用情况。

历史服务器HistoryServer：

/export/server/spark/sbin/start-history-server.sh

WEB UI页面地址：http://node1.cn:18080

提交运行圆周率

将上述运行在Local Mode的圆周率PI程序，运行在Standalone集群上，修改【–master】地址为Standalone集群地址：spark://node1.cn:7077，具体命令如下：

SPARK_HOME=/export/server/spark

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \

--master spark://node1.cn:7077 \

--class org.apache.spark.examples.SparkPi \

${SPARK_HOME}/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar \ 10

查看Master主节点WEB UI界面：

Spark 应用架构

登录到Spark HistoryServer历史服务器WEB UI界面，点击刚刚运行圆周率PI程序：

查看应用运行状况：

切换到【Executors】Tab页面：

从图中可以看到Spark Application运行到集群上时，由两部分组成：Driver Program和Executors。

第一、Driver Program

1、相当于AppMaster，整个应用管理者，负责应用中所有Job的调度执行;
2、运行JVM Process，运行程序的MAIN函数，必须创建SparkContext上下文对象；
3、一个SparkApplication仅有一个；

第二、Executors

1、相当于一个线程池，运行JVM Process，其中有很多线程，每个线程运行一个Task任务， 一个Task运行需要1 Core CPU，所有可以认为Executor中线程数就等于CPU Core核数；
2、一个Spark Application可以有多个，可以设置个数和资源信息；

• Driver Program是用户编写的数据处理逻辑，这个逻辑中包含用户创建的SparkContext。SparkContext 是用户逻辑与Spark集群主要的交互接口，它会和Cluster Manager交互，包括向它申请计算资源等。

• Cluster Manager负责集群的资源管理和调度，现在支持Standalone、Apache Mesos和Hadoop 的 YARN 。

• Worker Node是集群中可以执行计算任务的节点。 Executor是在一个Worker Node上为某应用启动的一个进程，该进程负责运行任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上。

• Task 是被送到某个Executor上的计算单元，每个应用都有各自独立的 Executor，计算最终在计算节点的 Executor中执行

WEB UI 监 控

Spark 提供了多个监控界面，当运行Spark任务后可以直接在网页对各种信息进行监控查看。运行spark-shell交互式命令在Standalone集群上，命令如下：

/export/server/spark/bin/spark-shell --master spark://node1.cn:7077

运行截图如下所示：

在node3.cn运行spark-shell，WEB UI监控页面地址：http://node3.cn:4040

在spark-shell中执行词频统计WordCount程序代码，运行如下：

val inputRDD = sc.textFile("/datas/wordcount.data")
val wordcountsRDD = inputRDD.flatMap(line => line.split("\\s+")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((tmp, item) => tmp + item)
wordcountsRDD.take(5)

可以发现在一个Spark Application中，包含多个Job，每个Job有多个Stage组成，每个Job执行按照DAG图进行的。

其中每个Stage中包含多个Task任务，每个Task以线程Thread方式执行，需要1Core CPU。

可以看到Spark为应用程序提供了非常详尽的统计页面，每个应用的Job和Stage等信息都可以在这里查看到。通过观察应用详情页的各个信息，对进一步优化程序，调整瓶颈有着重要作用，后期综合项目案例详细讲解。

Spark Application程序运行时三个核心概念：Job、Stage、Task，说明如下：

• Task：被分配到各个 Executor 的单位工作内容，它是 Spark 中的最小执行单位，一般来说有多少个 Paritition（物理层面的概念，即分支可以理解为将数据划分成不同部分并行处理），就会有多少个 Task，每个 Task 只会处理单一分支上的数据。
• Job：由多个 Task 的并行计算部分，一般 Spark 中的 action 操作（如 save、collect，后面进一步说明），会生成一个 Job。
• Stage：Job 的组成单位，一个 Job 会切分成多个 Stage，Stage 彼此之间相互依赖顺序执行， 而每个 Stage 是多个 Task 的集合，类似 map 和 reduce stage。

Standalone HA

Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式，和大部分的Master-Slaves结构集群一样，存在着Master单点故障（SPOF）的问题。

高可用HA

如何解决这个单点故障的问题，Spark提供了两种方案

• 基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)；
• 基于Zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)；
  ZooKeeper提供了一个Leader Election机制，利用这个机制可以保证虽然集群存在多个Master，但是只有一个是Active的，其他的都是Standby。当Active的Master出现故障时，另外的一个Standby Master会被选举出来。由于集群的信息，包括Worker， Driver和Application的信息都已经持久化到文件系统，因此在切换的过程中只会影响新Job的提交，对于正在进行的Job没有任何的影响。加入ZooKeeper的集群整体架构如下图所示。

基于Zookeeper实现HA

官方文档：http://spark.apache.org/docs/2.4.5/spark-standalone.html#standby-masters-with-zookeeper

1）、停止Standalone集群

## 在node1.cn上执行命令
/export/server/spark/sbin/stop-master.sh

/export/server/spark/sbin/stop-slaves.sh

2）、增加Zookeeper配置

对Spark配置文件【$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh】文件如下修改：

SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
-Dspark.deploy.zookeeper.url=node1.cn:2181,node2.cn:2181,node3.cn:2181
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark-ha"

参数含义说明：

spark.deploy.recoveryMode：恢复模式
spark.deploy.zookeeper.url：ZooKeeper的Server地址
spark.deploy.zookeeper.dir：保存集群元数据信息的文件、目录。包括Worker、Driver、Application信息。

注释或删除MASTER_HOST内容

# SPARK_MASTER_HOST=node1.cn

3）、将spark-env.sh分发集群

cd /export/server/spark/conf

scp -r spark-env.sh [email protected]:$PWD 
scp -r spark-env.sh [email protected]:$PWD

4）、启动集群服务
先启动Zookeeper集群，再分别启动2个Master服务，最后启动Worker服务

## 启动ZOOKEEPER服务
zookeeper-daemons.sh start

## 在node1和node2分别启动Master服务
/export/server/spark/sbin/start-master.sh

## 查看哪个Master为Active，就在哪个Master机器上启动Workers服务
/export/server/spark/sbin/start-slaves.sh

默认情况下，先启动Master就为Active Master，如下截图所示：

测试运行

Standalone HA集群运行应用时，指定ClusterManager参数属性为

--master spark://host1:port1,host2:port2

提交圆周率PI运行集群，命令如下：

SPARK_HOME=/export/server/spark

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \

--master spark://node1.cn:7077,node2.cn:7077 \

--class org.apache.spark.examples.SparkPi \

${SPARK_HOME}/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar \ 100

在执行过程中，使用jps查看Active Master进程ID，将其kill，观察Master是否自动切换与应用运行完成结束。

结束

本篇文章详细介绍了Standalone模式如何部署Spark应用程序，下篇文章介绍如何使用IDEA应用开发Spark应用程序。