Spark_Core---6

spark 相关概念补充

课程目标

• 了解spark的安装部署
• 知道spark作业提交集群的过程

6.1 spark的安装部署

• 1、下载spark安装包

  http://spark.apache.org/downloads.html

  高版本不存在cdh的编译版本，可以从官网下载源码版本，指定高版本hadoop进行编译

  编译步骤：

  • 1，安装java(JDK 1.7及以上)

    export JAVA_HOME=/xxx
    export JRE_HOME=/xxx
    export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
    export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
    

  • 2，安装Maven， 版本为3.3.9或者以上

    下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache//maven/maven-3/3.3.9/binaries

    配置MAVEN_HOME

    export MAVEN_HOME=/xxx
    export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PATH
    

  • 3，下载spark源码

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  • 4，增加cdh的repository

    解压spark的源码包，编辑pom.xml文件， 在repositories节点 加入如下配置：

    
            cloudera
            https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/
    

  • 5，编译

    设置内存：

    export MAVEN_OPTS=“-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m”

    开始编译：

    ./dev/make-distribution.sh --name 2.6.0-cdh5.7.0 --tgz  -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver -Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.7.0 -DskipTests clean package
    

    源码编译后，bin目录下的文件可能不存在可执行权限，需要通过chmod指令添加可执行权限

    chmod +x xxx

• 2、规划spark安装目录

• 3、解压安装包

• 4、重命名安装目录

• 5、修改配置文件

  • spark-env.sh(需要将spark-env.sh.template重命名)
    • 配置java环境变量
      • export JAVA_HOME=java_home_path
    • 配置PYTHON环境
      • export PYSPARK_PYTHON=/xx/pythonx_home/bin/pythonx
    • 配置master的地址
      • export SPARK_MASTER_HOST=node-teach
    • 配置master的端口
      • export SPARK_MASTER_PORT=7077

• 6、配置spark环境变量

  • export SPARK_HOME=/xxx/spark2.x
  • export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

6.2 spark 集群相关概念

• spark集群架构(Standalone模式)

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  • Application

    用户自己写的Spark应用程序，批处理作业的集合。Application的main方法为应用程序的入口，用户通过Spark的API，定义了RDD和对RDD的操作。

  • Master和Worker

    整个集群分为 Master 节点和 Worker 节点，相当于 Hadoop 的 Master 和 Slave 节点。

    • Master：Standalone模式中主控节点，负责接收Client提交的作业，管理Worker，并命令Worker启动Driver和Executor。
    • Worker：Standalone模式中slave节点上的守护进程，负责管理本节点的资源，定期向Master汇报心跳，接收Master的命令，启动Driver和Executor。

  • Client：客户端进程，负责提交作业到Master。

  • Driver： 一个Spark作业运行时包括一个Driver进程，也是作业的主进程，负责作业的解析、生成Stage并调度Task到Executor上。包括DAGScheduler，TaskScheduler。

  • Executor：即真正执行作业的地方，一个集群一般包含多个Executor，每个Executor接收Driver的命令Launch Task，一个Executor可以执行一到多个Task。

• Spark作业相关概念

  • Stage：一个Spark作业一般包含一到多个Stage。

  • Task：一个Stage包含一到多个Task，通过多个Task实现并行运行的功能。

  • DAGScheduler： 实现将Spark作业分解成一到多个Stage，每个Stage根据RDD的Partition个数决定Task的个数，然后生成相应的Task set放到TaskScheduler中。

  • TaskScheduler：实现Task分配到Executor上执行。

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