文章目录
- Spark 运行环境
- 一、Local 模式
- 1. 下载压缩包
- 2.上传到服务器
- 3. 解压
- 4. 启动 Local 环境
- 5. 命令行工具
- 6. 退出本地模式
- 7. 提交应用
- 二、Standalone 模式
- 1. 解压
- 2. 修改配置文件
- 1）进入解压缩后路径的 conf 目录，复制 workers.template 文件为 workers
- 2）修改 workers文件，添加 work 节点
- 3）复制 spark-env.sh.template 文件名为 spark-env.sh
- 4）修改 spark-env.sh 文件，添加 JAVA_HOME 环境变量和集群对应的 master 节点
- 5）分发 spark-standalone 目录
- 3. 启动集群
- 1）执行脚本命令
- 2）查看三台服务器运行进程
- 3）查看 Master 资源监控 Web UI 界面：http://hadoop001:8080/
- 4. 提交应用
- 5. 提交参数说明
- 6. 配置历史服务
- 1）修改 spark-defaults.conf.template 文件名为 spark-defaults.conf
- 2）启动 hadoop 集群
- 3）创建 directory 文件夹
- 4）修改 spark-default.conf 文件，配置日志存储路径
- 5）修改 spark-env.sh 文件, 添加日志配置
- 6）分发配置文件
- 7）重新启动集群和历史服务
- 8）重新执行任务
- 9）查看历史服务：http://hadoop001:18080
- 7. 配置高可用（HA）
- 1）启动HDFS
- 2）启动 Zookeeper
- 3）修改 spark-env.sh 文件添加如下配置
- 4）分发配置文件
- 5）启动集群
- 6）启动 hadoop002 的单独 Master 节点
- 7）提交应用到高可用集群
- 8）停止 Hadoop001的 Master 资源监控进程
- 9）查看 Hadoop002 的 Master 资源监控 Web UI，稍等一段时间后，Hadoop002节点的 Master 状态提升为活动状态
Spark 运行环境
Spark 作为一个数据处理框架和计算引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行, 在国内工作中主流的环境为 Yarn，不过逐渐容器式环境也慢慢流行起来。接下来，我们就分别看看不同环境下 Spark 的运行
一、Local 模式
所谓的 Local 模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行 Spark 代码的环境，一般用于教学，调试，演示等。
1. 下载压缩包
下载 Spark 安装包
点击下载：
2.上传到服务器
3. 解压
4. 启动 Local 环境
1）进入解压缩后的路径，执行如下指令
bin/spark-shell
2）启动成功后，可以输入网址进行 Web UI 监控页面访问
5. 命令行工具
在解压缩文件夹下的 data 目录中，添加 a.txt 文件。
在命令行工具中执行如下代码指令
sc.textFile("data/a.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect
6. 退出本地模式
按键 Ctrl+C 或输入 Scala 指令
7. 提交应用
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[2] \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.3.jar \
101） --class 表示要执行程序的主类，此处可以更换为咱们自己写的应用程序
2） --master local[2] 部署模式，默认为本地模式，数字表示分配的虚拟 CPU 核数量
3） spark-examples_2.12-3.0.0.jar 运行的应用类所在的 jar 包，实际使用时，可以设定为咱们自己打的 jar 包
4） 数字 10 表示程序的入口参数，用于设定当前应用的任务数量
二、Standalone 模式
local 本地模式毕竟只是用来进行练习演示的，真实工作中还是要将应用提交到对应的集群中去执行，这里我们来看看只使用 Spark 自身节点运行的集群模式，也就是我们所谓的独立部署（Standalone）模式。Spark 的 Standalone 模式体现了经典的 master-slave 模式。
集群规划:
Master | Worker | |
hadoop001 | ✅ | ✅ |
hadoop002 | ❎ | ✅ |
hadoop003 | ❎ | ✅ |
1. 解压
同上
2. 修改配置文件
1）进入解压缩后路径的 conf 目录，复制 workers.template 文件为 workers
2）修改 workers文件，添加 work 节点
3）复制 spark-env.sh.template 文件名为 spark-env.sh
4）修改 spark-env.sh 文件，添加 JAVA_HOME 环境变量和集群对应的 master 节点
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_161/
SPARK_MASTER_HOST=hadoop001
SPARK_MASTER_PORT=7077
注意：7077 端口，相当于 hadoop3 内部通信的 8020 端口，此处的端口需要确认自己的 Hadoop 配置
5）分发 spark-standalone 目录
分发到hadoop002
分发到hadoop003
3. 启动集群
1）执行脚本命令
sbin/start-all.sh
2）查看三台服务器运行进程
3）查看 Master 资源监控 Web UI 界面：http://hadoop001:8080/
4. 提交应用
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop001:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.3.jar \
10
1）–class 表示要执行程序的主类
2）–master spark://hadoop001:7077 独立部署模式，连接到 Spark 集群
3）spark-examples_2.12-3.2.3.jar 运行类所在的 jar 包
4） 数字 10 表示程序的入口参数，用于设定当前应用的任务数量
执行任务时，会产生多个 Java 进程
执行任务时，默认采用服务器集群节点的总核数，每个节点内存 1024M。
5. 提交参数说明
在提交应用中，一般会同时一些提交参数
bin/spark-submit \
--class <main-class>
--master <master-url> \
... # other options
<application-jar> \
[application-arguments]参数 | 解释 | 可选值举例 |
–class | Spark 程序中包含主函数的类 | |
–master | Spark 程序运行的模式(环境) | 模式：local[*]、spark://hadoop001:7077、Yarn |
–executor-memory 1G | 指定每个 executor 可用内存为 1G | 符合集群内存配置即可，具体情况具体分析。 |
–total-executor-cores 2 | 指定所有executor使用的cpu核数为 2 个 | 符合集群内存配置即可，具体情况具体分析。 |
–executor-cores | 指定每个executor使用的cpu核数 | |
application-jar | 打包好的应用 jar，包含依赖。这个 URL 在集群中全局可见。 比如 hdfs:// 共享存储系统，如果是file:// path，那么所有的节点的path 都包含同样的 jar | 符合集群内存配置即可，具体情况具体分析。 |
application-arguments | 传给 main()方法的参数 | 符合集群内存配置即可，具体情况具体分析。 |
6. 配置历史服务
由于 spark-shell 停止掉后，集群监控 hadoop001:4040 页面就看不到历史任务的运行情况，所以开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。
1）修改 spark-defaults.conf.template 文件名为 spark-defaults.conf
2）启动 hadoop 集群
3）创建 directory 文件夹
集群查看：
4）修改 spark-default.conf 文件，配置日志存储路径
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop001:9000/directory
5）修改 spark-env.sh 文件, 添加日志配置
export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop001:9000/directory
-Dspark.history.retainedApplications=30"
⚫ 参数 1 含义：WEB UI 访问的端口号为 18080
⚫ 参数 2 含义：指定历史服务器日志存储路径
⚫ 参数 3 含义：指定保存 Application 历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。
6）分发配置文件
7）重新启动集群和历史服务
8）重新执行任务
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop001:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.3.jar \
10
9）查看历史服务：http://hadoop001:18080
7. 配置高可用（HA）
所谓的高可用是因为当前集群中的 Master 节点只有一个，所以会存在单点故障问题。所以为了解决单点故障问题，需要在集群中配置多个 Master 节点，一旦处于活动状态的 Master发生故障时，由备用 Master 提供服务，保证作业可以继续执行。这里的高可用一般采用
Zookeeper 设置
集群规划:
Master | Zookeeper | Worker | |
hadoop001 | ✅ | ✅ | ✅ |
hadoop002 | ✅ | ✅ | ✅ |
hadoop003 | ✅ | ✅ |
1）启动HDFS
2）启动 Zookeeper
3）修改 spark-env.sh 文件添加如下配置
注释如下内容：
#SPARK_MASTER_HOST=hadoop001
#SPARK_MASTER_PORT=7077
添加如下内容:
#Master 监控页面默认访问端口为 8080，但是可能会和 Zookeeper 冲突，所以改成 8989，也可以自定义，访问 UI 监控页面时请注意
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8989
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
-Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop001,hadoop002,hadoop003
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
4）分发配置文件
5）启动集群
6）启动 hadoop002 的单独 Master 节点
此时 hadoop002 节点 Master 状态处于备用状态
7）提交应用到高可用集群
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop001:7077,hadoop002:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.3.jar \
10出现错误：
错误原因：没有启动Hadoop集群
8）停止 Hadoop001的 Master 资源监控进程
9）查看 Hadoop002 的 Master 资源监控 Web UI，稍等一段时间后，Hadoop002节点的 Master 状态提升为活动状态
