Spark standalone运行模式

 

 

                                       Spark Standalone 部署配置

 

Standalone架构

 

手工启动一个Spark集群

 

​​https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html​​

 

 

通过脚本启动集群

 

 

 

 

 

编辑slaves,其实把worker所在节点添加进去

 

 

 

 配置spark-defaults.conf

 

 

 

启动集群（我这里是三节点集群）

 

在浏览器打开页面

 

修改 spark-env.sh 文件

 

先停止

在重新启动一下

 

再次访问网页

 

 

下面跑一个Job实例

./spark-submit --master spark://sparking:7077  --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar 

 

 

 

从过程反馈信息可以看出来计算Pi的值

 

可以看到运行完成了。

从页面也可以看出来

 

 

                                                                   

                               Spark Standalone HA

 

官方参考地址

​​https://spark.apache.org/docs/latest/spark-standalone.html#high-availability​​

 

 

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

 

 

默认是这样连接的。

 

 

 因为刚才修改了文件，现在把修改好的文件分发到另外两个节点去

scp -r spark-env.sh  spark@node1:/home/spark/app/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/conf/

scp -r spark-env.sh  spark@node2:/home/spark/app/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/conf/

 

然后重新启动一下 

 

可以看到起来了

 

 

                            Spark Standalone 运行架构解析

 

Spark基本工作流程

 

 

 Spark Local模式

 

  Spark Local cluster 模式

 

 Spark standalone 模式

 

Spark standalone 详细过程解析

 

 

                         Spark standalone 模式下运行WordCount

 在IDEA里把写好的wordcount程序打包（我这里用的是scala版本写的）

可以看到打包成功！

参考代码

package com.gong.spark

import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object MyWordCount {
 def main(args: Array[String]):Unit={
   //参数检查
 if(args.length<2){
   System.err.println("Usage:MyWordCount <input> <output>")
   System.exit(1)
 }

   //获取参数
  val input=args(0)
  val output=args(1)

    //创建SparkContext
     val conf=new SparkConf().setAppName("myWordCount")
    val sc=new SparkContext(conf)
   //读取数据
  val lines=sc.textFile(input)

   //进行相关计算
  val resultRdd=lines.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)

   //保存结果
   resultRdd.saveAsTextFile(output)
   sc.stop()
 }
}

 

 

把包上传到集群上（用rz命令就可以了）

 

 

 在这之前我已经在我的hdfs上上次了work.txt文件

 

 

下面在集群里跑一下程序

./spark-submit --master spark://sparking:7077 --class com.gong.spark.MyWordCount /home/spark/testspark/learning-spark-1.0-SNAPSHOT.jar  /home/spark/testspark/work.txt  /home/spark/testspark/result5

可以看到运行完成了（在这里我说下运行这个程序需要网络良好才可以，因为我的实验室的网络非常差，所以我试了好多次）！！！！！

 在hdfs上查看运行结果