spark 简介

spark 是基于内存计算的 大数据分布式计算框架，spark基于内存计算，提高了在大数据环境下处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将spark部署在大量廉价的硬件上，形成集群。

1. 分布式计算
2. 内存计算
3. 容错
4. 多计算范式

Messos 作为资源管理框架。相当于yarn，进行资源管理以及调度。
spark生态系统，不提供存储层，可以调用外部存储，例如HDFS
Tachyon 是 分布式内存文件系统，能够缓存数据，并提供数据快速读写。
spark 是核心计算引擎，能够将任务并行化，在大规模集群中进行数据计算。
spark streaming是 流式计算引擎，能够将输入数据切分成小的批次，对每个批次采用spark的计算范式，进行计算。
spark sql 是 sql on hadoop 系统，能够提供交互式查询，以及报表查询，并且可以通过jdbc 调用
graphx 是 图计算引擎，能够完成大规模图运算。
mlib 是 机器学习库，提供聚类，分类，以及推荐的基本学习算法。

spark优势

计算范式支持 打造多栈计算范式的高效数据流水线
处理速度，轻量级快速处理
易用性， 分布式RDD抽象，spark支持多语言
4 兼容性，与HDFS等存储层兼容

spark的架构

1.spark架构组件简介

spark集群中master负责集群整体资源管理和调度，worker负责带个节点的资源管理， mater ---> slave 模型, Driver程序是应用逻辑执行的起点,而多个Executor用来对数据进行并行处理

spark的构成:
ClusterManager: 在standalone模式中即为: master: 主节点,控制整个集群,监控worker.在yarn模式中为资源管理器.

Worker: 从节点,负责控制计算节点,启动Executor或Driver, 在yarn模式中为nodemanager，负责计算节点的控制。

Driver： 运行application的main()函数并且创建sparkcontext

Executor: 执行器，是为某application运行在worker node上的一个进程，启动进程池运行任务上，每个application拥有独立的一组executors.

sparkcontext: 整个应用的上下文，控制应用的生命周期

RDD： spark的基本计算单元， 一组RDD形成执行的有向无环图RDD Graph。

2.spark 架构图

3. spark集群执行机制

spark的工作机制

spark的调度原理

 spark 在 yarn集群搭建详细情况

spark 官方提供4种 集群部署方案 

Spark Mesos模式：官方推荐模式，通用集群管理，有两种调度模式：粗粒度模式（Coarse-grained Mode）与细粒度模式（Fine-grained Mode）；
Spark YARN模式：Hadoop YARN资源管理模式；
Standalone模式： 简单模式或称独立模式，可以单独部署到一个集群中，无依赖任何其他资源管理系统。不使用其他调度工具时会存在单点故障，使用Zookeeper等可以解决；
Local模式：本地模式，可以启动本地一个线程来运行job，可以启动N个线程或者使用系统所有核运行job；

第一 Stanalone模式集群安装，spark standalone模式的集群由master 与worker节点组成，程序通过与master节点交互相互申请资源，worker节点启动executor运行。

spark官方要求 scala版本为2.10 以下，
安装下载安装

[root@spark_master ~]# https://codeload.github.com/scala/scala/tar.gz/v2.12.1

[root@spark_master ~]#  tar -zxvf scala-2.12.1.tar.gz


查看主机名

[root@spark_master ~]# cat /etc/hosts

　　192.168.20.213     spark_salve1
　　192.168.20.214     spark_salve2

下载spark
[root@spark_manager ~]# wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz

[root@spark_manager conf]#  tar -zxvf spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz  -C /data/spark

[root@spark_manager conf]#cd /data/spark/conf

[root@spark_manager conf]# 


 spark2.0.2 standalone 集群模式安装

[root@spark_manager conf]# mv slaves.template slaves

[root@spark_manager conf]# mv spark-env.sh.template spark-env.sh

[root@spark_manager conf]# cat slaves

spark_manager
spark_salve1
spark_salve2

[root@spark_manager conf]#mv spark-env.sh.template spark-env.sh

启动集群：

  1.启动manager

[root@spark_manager sbin]# ./start-master.sh 

2. 启动slave（workers）

[root@spark_slave1 sbin]# ./start-slave.sh 192.168.20.215:7077

[root@spark_slave2 sbin]# ./start-slave.sh 192.168.20.215:7077

#######################################################################################################################################

spark2.0.2 standalone HA 集群模式安装

　　多个slave的情况下自动具备了worker的HA，因为spark会将失败的任务调度到其他worker上执行。但是，master还是有单点的，如果master故障了，那么用户就无法提交新的作业 了。注意，已经提交到worker的作业不受影响。

　　spark官方给出了2种解决方法，一个是使用zk做分布式协调，zk选主；另一个是使用基于LOCAL FILE SYSTEM恢复的单节点方案。第二种其实只有1个master实例，当master故障后服务不可用，必须重启master进程，一般在生成系统上是不可接受的，所以我采用的是第一种方式。

一配置 zookeeper：略过

2. 主机名信息：

　　192.168.20.215     spark_manager
　　192.168.20.213     spark_salve1
　　192.168.20.214     spark_salve2
　　192.168.20.211  　　standby_master
　 192.168.20.37　　　  zookeeper1
   192.168.20.38　　    zookeeper2
   192.168.20.39　　    zookeepe3

第一台spark_manager

[root@spark_manager sbin]# ssh-keygen -t rsa

[root@spark_manager sbin]# ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.20.211

[root@spark_manager sbin]# ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.20.213

[root@spark_manager sbin]# ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.20.214

[root@spark_manager sbin]# ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.20.215

第二台spark_manager

[root@standby_master ~]# ssh-keygen -t rsa

[root@standby_manager sbin]# ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.20.215

[root@standby_manager sbin]# ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.20.213

[root@standby_manager sbin]# ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.20.214

[root@standby_manager sbin]# ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.20.211

[root@spark_manager conf]# mv slaves.template slaves

[root@spark_manager conf]# mv spark-env.sh.template spark-env.sh

[root@spark_manager conf]# cat slaves

spark_salve1
spark_salve2

[root@spark_manager conf]# mv spark-env.sh.template spark-env.sh

[root@spark_manager conf]# cat spark-env.sh
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

[root@spark_manager conf]# scp -r /data/spark  192.168.20.211:/data/

[root@spark_manager conf]# scp -r /data/spark  192.168.20.213:/data/

[root@spark_manager conf]# scp -r /data/spark  192.168.20.214:/data/

 [root@spark_manager sbin]# ./start-all.sh 

slave 出现

spark_manager不能识别，但是host已经指向了，修改了下面shell 启动脚本主机名更改成IP。

 [root@spark_manager data]# vim  /data/spark/sbin/start-slaves.sh

[root@spark_manager sbin]# jps
6867 Worker
6934 Jps
6282 Master

[root@spark_salve1 data]# jps
4019 Jps
3941 Worker

[root@spark_slave2 ~]# jps
2565 Worker
2618 Jps

启动standby_manager 进程

 [root@spark_manager data]# vim  /data/spark/sbin/start-slaves.sh

[root@standby_master sbin]# ./start-master.sh

[root@standby_master sbin]# jps
2655 Master
2735 Jps

HA 切换

kill 掉 spark_manager 上的 manager 进程，

查看spark_salve 日志，表示已经切换。

standby_manager 日志。