[Spark]-编译(2.3.1)&部署(YARN-Cluster)

1.基础环境准备

　　Spark 2.3.1 编译需要 Maven 3.3.9 和 Java 8+ (从官网我们得知Java7已经在Spark2.2.0开始就已经不支持了),这里已提前准备,跳过.

　　另

　　　　Maven需要将内存使用调高(防止编译过程内存超标报错)  

　　　　　　export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m"

　　　　Spark编译时最好把Git装上.(方便后面做部署包)

2.Scala准备

　　Spark本身使用Scala写的,也需要Scala语言的支持.Spark 2.3.1需要的Scala版本是 2.11+,这里我选择的是2.11.8

　　官网下载: https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.8/scala-2.11.8.tgz

　　解压 # tar -xzvf ~/software/scala-2.11.8.tgz -C ~/app

　　写入环境变量:

　　　　export SCALA_HOME=/home/hadoop/app/scala-2.11.8

　　　　export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

3.编译　　　　

　　3.1 下载Spark源码

　　　　这里选择的当前最新版  spark-2.3.1.tgz

　　　　解压 # tar -xzvf ~/source/spark-2.3.1.tgz -C ~/source/

　　3.2  修改Spark pom.xml　

　　　　因为Hadoop我使用的CDH版,所以必须在pom.xml中加入该配置节才能正确下载Hadoop.CDH Jar包　

　　　　<repositories>
　　　　　　<repository>
　　　　　　　　<id>cloudera</id>
　　　　　　　　<url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
　　　　　　</repository>
　　　　</repositories>

　　3.3 调制版本参数 

　　　　Spark本身使用Maven进行编译的,所以必然有一个pom.xml,详细描述了项目的组织过程　　　

　　　　从Spark的pom.xml上看,它本身是与Hadoop2.6.5一起的.这里我需要修改下,因为我正在使用的Hadoop版本是 hadoop-2.6.0-cdh5.7.0

　　　　这里就可以看出自己编译的好处了.紧密贴合自己需要的版本.

　　　　我自己的实际情况如下:

　　　　　　hadoop.version=hadoop-2.6.0-cdh5.7.0 (我的YARN与Hadoop版本相同)

　　　　　　hive.version=hive-1.1.0-cdh5.7.0

　　　　所以设置Maven编译命令应该如下:

　　　　　　./build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.6 -Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.7.0 -Phive -Phive-thriftserver -DskipTests clean package

　　　　但更好是使用这个,Spark提供的打包Shell,这个Shell可以编译打包成彷如官网下载的部署包一样

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

　　　　开始编译打包吧,第一次编译耗时比较久,建议科学上网,最后的结果如下:

　　　　　　

4.部署

　　Spark有三种部署模式,这里Spark选择为YARN-cluster模式

　　部署包拷贝到software,这里是我统一放安装的包的地方 # cp ./spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.7.0.tgz ~/software/

　　解压: # tar -xzvf ~/software/spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.7.0.tgz -C ~/app

　　配置环境变量

　　　　export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop

　　　　export SPARK_HOME=/home/hadoop/app/spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.7.0

　　　　export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

　　拷贝Spark配置模板: # cp ~/app/spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.7.0/conf/spark-env.sh.template  ~/app/spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.7.0/conf/spark-env.sh

　　编辑配置文件如下: vi ~/app/spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.7.0/conf/spark-env.sh

　　　　export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_45

　　　　export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop

　　　　export YARN_CONF_DIR=/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop

　　　　export SPARK_EXECUTOR_CORES=1

　　　　export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G

　　　　export SPARK_DRIVER_MEMORY=1G

　　拷贝Slayer配置: # cp ~/app/spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.7.0/conf/slaves.template ~/app/spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.7.0/conf/slaves

　　编辑如下: # vi ~/app/spark-2.3.1-bin-2.6.0-cdh5.7.0/conf/slaves

　　　　hadoop000

5. 启动　　

　　启动Spark-Shell:

　　　　

　　　　

　　启动服务

　　　　

　　　　跑一个测试　　　　

　　　　　　./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi
　　　　　　--master yarn
　　　　　　--deploy-mode cluster
　　　　　　--driver-memory 1g
　　　　　　--executor-memory 1g
　　　　　　--executor-cores 1
　　　　　　--queue thequeue
　　　　　　examples/jars/spark-examples*.jar
　　　　　　10

　　成功在YARN上执行