备注:
/usr/java/jdk1.8.0_151
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-3.0.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export SCALA_HOME=/usr/hadoop/scala-2.11.7
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
vim /etc/profile
export SPARK_HOME=/usr/hadoop/spark-2.2.0
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
前言
在安装后hadoop之后，接下来需要安装的就是Spark。
scala-2.11.7下载与安装
具体步骤参见上一篇博文
Spark下载
为了方便，我直接是进入到了/usr/local文件夹下面进行下载spark-2.2.0
wget https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz- 1
Spark安装之前的准备
文件的解压与改名
tar -zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz- 1
rm -rf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz- 1
为了我后面方便配置spark，在这里我把文件夹的名字给改了
mv spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 spark-2.2.0- 1
配置环境变量
vi /etc/profile- 1
在最尾巴加入
export SPARK_HOME=/usr/local/spark-2.2.0
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin- 1
- 2
- 3
配置Spark环境
打开spark-2.2.0文件夹
cd spark-2.2.0- 1
此处需要配置的文件为两个 spark-env.sh和slaves
首先我们把缓存的文件spark-env.sh.template改为spark识别的文件spark-env.sh
cp conf/spark-env.sh.template conf /spark-env.sh- 1
修改spark-env.sh文件
vi conf/spark-env.sh- 1
在最尾巴加入
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_141
export SCALA_HOME=/usr/scala-2.11.7
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.2
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=SparkMaster
export SPARK_WORKER_MEMORY=4g
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
变量说明
- JAVA_HOME：Java安装目录
- SCALA_HOME：Scala安装目录
- HADOOP_HOME：hadoop安装目录
- HADOOP_CONF_DIR：hadoop集群的配置文件的目录
- SPARK_MASTER_IP：spark集群的Master节点的ip地址
- SPARK_WORKER_MEMORY：每个worker节点能够最大分配给exectors的内存大小
- SPARK_WORKER_CORES：每个worker节点所占有的CPU核数目
- SPARK_WORKER_INSTANCES：每台机器上开启的worker节点的数目
修改slaves文件
vi conf/slaves- 1
在最后面修成为
SparkWorker1
SparkWorker2- 1
- 2
同步SparkWorker1和SparkWorker2的配置
在此我们使用rsync命令
rsync -av /usr/local/spark-2.2.0/ SparkWorker1:/usr/local/spark-2.2.0/- 1
rsync -av /usr/local/spark-2.2.0/ SparkWorker2:/usr/local/spark-2.2.0/- 1
启动Spark集群
因为我们只需要使用
hadoop的HDFS文件系统，所以我们并不用把hadoop全部功能都启动。
启动hadoop的HDFS文件系统
start-dfs.sh- 1
但是在此会遇到一个情况，就是使用
start-dfs.sh，启动之后，在SparkMaster已经启动了namenode，但在SparkWorker1和SparkWorker2都没有启动了datanode，这里的原因是：datanode的clusterID和namenode的clusterID不匹配。是因为SparkMaster多次使用了hadoop namenode -format格式化了。
==解决的办法：==
在SparkMaster使用
cat /usr/local/hadoop-2.7.2/hdfs/name/current/VERSION- 1
查看clusterID，并将其复制。
在SparkWorker1和SparkWorker2上使用
vi /usr/local/hadoop-2.7.2/hdfs/name/current/VERSION- 1
将里面的clusterID，更改成为SparkMasterVERSION里面的clusterID
做了以上两步之后，便可重新使用start-dfs.sh开启HDFS文件系统。
启动之后使用jps命令可以查看到SparkMaster已经启动了namenode，SparkWorker1和SparkWorker2都启动了datanode，说明hadoop的HDFS文件系统已经启动了。
启动Spark
因为
hadoop/sbin以及spark/sbin均配置到了系统的环境中，它们同一个文件夹下存在同样的start-all.sh文件。最好是打开spark-2.2.0，在文件夹下面打开该文件。
./sbin/start-all.sh- 1
成功打开之后使用jps在SparkMaster、parkWorker1和SparkWorker2节点上分别可以看到新开启的Master和Worker进程。
成功打开Spark集群之后可以进入Spark的WebUI界面，可以通过
SparkMaster_IP:8080- 1
访问，可见有两个正在运行的Worker节点。
打开Spark-shell
使用
spark-shell- 1
便可打开Spark的shell
同时，因为shell在运行，我们也可以通过
SparkMaster_IP:4040- 1
访问WebUI查看当前执行的任务。
