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1.Spark on Yarn集群模式介紹

Apache Spark是一個快速的、通用的大數(shù)據(jù)處理框架，它支持在各種環(huán)境中進行分布式數(shù)據(jù)處理和分析。在Yarn集群模式下搭建Spark環(huán)境可以充分利用Hadoop的資源管理和調(diào)度能力。

本文將介紹如何搭建Spark on Yarn集群模式環(huán)境，步驟詳細(xì)，代碼量大，準(zhǔn)備發(fā)車~

2.搭建環(huán)境準(zhǔn)備

本次用到的環(huán)境有：
Java 1.8.0_191
Spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
Hadoop 2.7.4
Oracle Linux 7.4

3.搭建步驟

1.解壓Spark壓縮文件至/opt目錄下

tar -zxvf  ~/experiment/file/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz  -C  /opt

2.修改解壓后為文件名為spark

mv /opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 /opt/spark

3.復(fù)制spark配置文件，首先在主節(jié)點(Master)上，進入Spark安裝目錄下的配置文件目錄{ $SPARK_HOME/conf }，并復(fù)制spark-env.sh配置文件：

cd /opt/spark/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh

4.Vim編輯器打開spark配置文件

vim spark-env.sh

5.按鍵Shift+g鍵定位到最后一行，按鍵 i 切換到輸入模式下，添加如下代碼，注意：“=”附近無空格：

export JAVA_HOME=/usr/lib/java-1.8
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077

6.復(fù)制一份spark的slaves配置文件

cp slaves.template slaves

7.修改spark的slaves配置文件

vim slaves

8.每一行添加工作節(jié)點(Worker)名稱，按鍵Shift+g鍵定位到最后一行，按鍵 i 切換到輸入模式下，添加如下代碼

slave1
slave2

按鍵Esc，按鍵:wq保存退出
9.復(fù)制spark-defaults.conf

cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

10.通過遠(yuǎn)程scp指令將Master主節(jié)點的Spark安裝包分發(fā)至各個從節(jié)點，即slave1和slave2節(jié)點

scp -r /opt/spark/ root@slave1:/opt/
scp -r /opt/spark/ root@slave2:/opt/

11.配置環(huán)境變量：分別在master，slave1和slave2節(jié)點上配置環(huán)境變量，修改【/etc/profile】，在文件尾部追加以下內(nèi)容

vim /etc/profile

按鍵Shift+g鍵定位到最后一行，按鍵 i 切換到輸入模式下，添加如下代碼

#spark install
export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

主節(jié)點（master）上執(zhí)行截圖，如下：

從節(jié)點1（Slave1）上執(zhí)行截圖，如下：

從節(jié)點2（Slave2）上執(zhí)行截圖，如下：

12.按鍵Esc，按鍵:wq保存退出
13.分別在Slave1和Slave2上，刷新配置文件

source /etc/profile

14.綁定Hadoop配置目錄（在主節(jié)點），Spark搭建On YARN模式，只需修改spark-env.sh配置文件的HADOOP_CONF_DIR屬性，指向Hadoop安裝目錄中配置文件目錄，具體操作如下

vim /opt/spark/conf/spark-env.sh

export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/etc/hadoop

15.按鍵Esc，按鍵:wq保存退出
16.在主節(jié)點修改完配置文件后，一定要將【/opt/spark/conf/spark-env.sh】文件同步分發(fā)至所有從節(jié)點，命令如下

scp -r /opt/spark/conf/spark-env.sh root@slave1:/opt/spark/conf/
scp -r /opt/spark/conf/spark-env.sh root@slave2:/opt/spark/conf/

17.注意事項，如不修改此項，可能在提交作業(yè)時拋相關(guān)異常，Yarn的資源調(diào)用超出上限，需修在文件最后添加屬性改默認(rèn)校驗屬性，修改文件為
{HADOOP_HOME/etc/hadoop}/yarn-site.xml

vim /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

<property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property>

18.修改完成后分發(fā)至集群其它節(jié)點：

scp /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml root@slave1:/opt/hadoop/etc/hadoop/
scp /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml root@slave2:/opt/hadoop/etc/hadoop/

19.開啟Hadoop集群，在開啟Spark On Yarn集群之前必須首先開啟Hadoop集群，指令如下：

start-dfs.sh
start-yarn.sh

20.開啟spark shell會話

spark-shell --master yarn-client

21.查看三臺節(jié)點的后臺守護進程

jps

22.查看查看WebUI界面，應(yīng)用提交后，進入Hadoop的Yarn資源調(diào)度頁面http://master:8088，查看應(yīng)用的運行情況，如圖所示

所有配置完成，如果本篇文章對你有幫助，記得點贊關(guān)注+收藏哦~