地址
- 官网地址: http://spark.apache.org/
- 文档查看地址: https://spark.apache.org/docs/2.1.1/
- 下载地址: https://spark.apache.org/downloads.html
集群规划
首先我们要确认我们的Linux主机是否安装了scala，如果没有安装则需要安装，5台机器都需要安装
学习scala时使用的是2.12版本，所以我们选择spark2.4.2及以上的版本
Spark Standalone模式
1.安装使用
1）进入spark安装目录下的conf文件夹
cd spark/conf/
2）修改配置文件名称
mv slaves.template slaves
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
3）修改slave文件，添加work节点：
vim slaves
hadoop101
hadoop102
hadoop103
4）修改spark-env.sh文件，添加如下配置：
vim spark-env.sh
export JAVA_HOME=/soft/module/jdk1.8.0_161
export SPARK_MASTER_HOST=hadoop100
export SPARK_MASTER_PORT=7077
5）分发spark包
xsync spark/
6）启动(在Master)
sbin/start-all.sh
xcall.sh
------------------- hadoop100 --------------
10021 Jps
9944 Master
------------------- hadoop101 --------------
9159 Jps
9096 Worker
------------------- hadoop102 --------------
8740 Worker
8804 Jps
------------------- hadoop103 --------------
8749 Worker
8813 Jps
网页查看：hadoop100:8080
注意：如果遇到 “JAVA_HOME not set” 异常，可以在sbin目录下的spark-config.sh 文件中加入如下配置：
export JAVA_HOME=XXXX
7）官方求PI案例
bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--executor-memory 1G
--total-executor-cores 2
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0-preview2.jar
100
8）启动spark shell
/soft/module/spark/bin/spark-shell
--master spark://hadoop100:7077
--executor-memory 1g
--total-executor-cores 2
参数：--master spark://hadoop100:7077指定要连接的集群的master
执行WordCount程序
scala>sc.textFile("input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect
res0: Array[(String, Int)] = Array((hadoop,6), (oozie,3), (spark,3), (hive,3), (atguigu,3), (hbase,6))
scala>
2.JobHistoryServer配置
1）修改spark-default.conf.template名称
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
2）修改spark-default.conf文件，开启Log：
vim spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop100:9000/directory
注意：HDFS上的目录需要提前存在。
hadoop fs -mkdir /directory
3）修改spark-env.sh文件，添加如下配置：
vim spark-env.sh
export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.retainedApplications=30
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop100:9000/directory"
参数描述：
spark.eventLog.dir：Application在运行过程中所有的信息均记录在该属性指定的路径下；
spark.history.ui.port=18080 WEBUI访问的端口号为18080
spark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop102:9000/directory 配置了该属性后，在start-history-server.sh时就无需再显式的指定路径，Spark History Server页面只展示该指定路径下的信息
spark.history.retainedApplications=30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。
4）分发配置文件
xsync spark-defaults.conf
xsync spark-env.sh
5）启动历史服务
sbin/stop-history-server.sh
6）再次执行任务
bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--executor-memory 1G
--total-executor-cores 2
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0-preview2.jar
100
7）查看历史服务
hadoop100:18080
3.HA配置
1）zookeeper正常安装并启动
2）修改spark-env.sh文件添加如下配置：
vim spark-env.sh
注释掉如下内容：
#SPARK_MASTER_HOST=hadoop100
#SPARK_MASTER_PORT=7077
添加上如下内容：
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
-Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop101,hadoop102,hadoop103
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
3）分发配置文件
xsync spark-env.sh
4）在hadoop100上(Master)启动全部节点
sbin/start-all.sh
5）在hadoop101上单独启动master节点
sbin/start-master.sh
6）spark HA集群访问
/soft/module/spark/bin/spark-shell
--master spark://hadoop100:7077,hadoop102:7077
--executor-memory 2g
--total-executor-cores 2
7) 执行程序
bin/spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master spark://hadoop100:7077,hadoop101:7077
--executor-memory 1G
--total-executor-cores 2
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0-preview2.jar
100
./spark-shell --master spark://hadoop100:7077,hadoop101:7077
hadoop fs -mkdir -p /spark/input
hadoop fs -put RELEASE /spark/input
sc.textFile("/spark/input").flatMap(_.split(" ")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_).map(entry=>(entry._2,entry._1)).sortByKey(false,1).map(entry=>(entry._2,entry._1)).saveAsTextFile("/spark/output/")
Spark on yarn
好像只是启动命令上有区别
附:修改SparkUI界面默认端口号
SparkUI界面默认端口号为8080(可能会被占用,被占用后默认+1HTTP ERROR 404 Not Found),两种方法修改
- 修改conf/spark-env.sh, 加上
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8082 - 修改 sbin/start-master.sh
if [ "$SPARK_MASTER_WEBUI_PORT" = "" ]; then
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8082
fi