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  • Spark实战--搭建我们的Spark分布式架构

    Spark的分布式架构

    如我们所知，spark之所以强大，除了强大的数据处理功能，另一个优势就在于良好的分布式架构。举一个例子在Spark实战--寻找5亿次访问中，访问次数最多的人中，我用四个spark节点去尝试寻找5亿次访问中，次数最频繁的ID。这一个过程耗时竟然超过40分钟，对一个程序来说，40分钟出结果这简直就是难以忍耐。但是在大数据处理中，这又是理所当然的。当然实际中不可能允许自己的程序在简单的仅处理五亿次访问中耗费如此之大的时间，因此考虑了分布式架构。（PS：当然处理5亿次请求的示例中，我们实际采用的其实是四个节点，三台机子的伪分布式架构）

    分布式架构的优势

    还是以上面Spark实战--寻找5亿次访问中，访问次数最多的人作为例子，如果我们四个节点（实际上三台机子）处理了四十分钟，如果我们用一千个相同配置的节点上，理论上这个时间会缩短到2.4分钟。如果我们再增加节点的性能，比如内存、CPU性能、核数等这个理论值会缩短到更小的值。但是，实际上这个理论值永远达不到，这一点显而易见，因为spark调度、分配、网络等时间消耗，因此这个值会比2.4分钟大一些。但是相较于47分钟，这个值已经非常令人满意了。为了达到spark的性能，我们常常会对其进行调优，这是后话了。

    从零开始搭建我们的Spark平台

    1、准备centeros环境

    为了搭建一个真正的的集群环境，并且要做到高可用的架构，我们至少准备三个虚拟机来作为集群节点。因此我购买了三台阿里云的服务器，来作为我们的集群节点。

    HostnameIP内存CPU
    master 172.19.101.111 4G 1核
    slave1 172.19.77.91 4G 1核
    slave2 172.19.131.1 4G 1核

    注意到，master是主节点，而slave顾名思义就是奴隶，自然就是为主节点工作的节点。实际上，在我们这个集群中，master和slave并没有那么明确的区分，因为事实上他们都在“努力地工作”。当然在搭建集群的时候，我们依然要明确这个概念。

    2、下载jdk

    • 1、下载jdk1.8 tar.gz包
    wget https://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u201-b09/42970487e3af4f5aa5bca3f542482c60/jdk-8u201-linux-x64.tar.gz
    • 2、解压
    tar -zxvf jdk-8u201-linux-x64.tar.gz

    解压之后得到

    • 3、配置环境变量

    修改profile

    vi /etc/profile

    添加如下

    export JAVA_HOME=/usr/local/java1.8/jdk1.8.0_201
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

    source使其生效

    source /etc/profile

    查看是否生效

    java -version

    看到如图内容表示已经成功。

    以上操作三台虚拟机一模一样！
以上操作三台虚拟机一模一样！
以上操作三台虚拟机一模一样！

    3、安装zookeeper

    • 下载zookeeper包
    wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.13/zookeeper-3.4.13.tar.gz
    • 解压
    tar -zxvf zookeeper-3.4.13.tar.gz
    • 进入zookeeper配置目录
    cd zookeeper-3.4.13/conf
    • 拷贝配置文件模板
    cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
    • 拷贝后修改zoo.cfg内容
    dataDir=/home/hadoop/data/zkdata
dataLogDir=/home/hadoop/log/zklog

server.1=master:2888:3888
server.2=slave1:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888
    • 配置环境变量
    export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper/zookeeper-3.4.13
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
    • 使环境变量生效
    source /etc/profile
    • 注意到前面配置文件中这句话，配置了数据目录
    dataDir=/home/hadoop/data/zkdata
    • 我们手动创建该目录，并且进入到其中
    cd /home/hadoop/data/zkdata/
echo 3 > myid
    • 这里需要特别注意这个
    echo 1 > myid
    • 这是对于这个配置，因此在master中我们echo 1，而对于slave1则是 echo 2，对于slave2则是 echo 3
    server.1=master:2888:3888
server.2=slave1:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888
    • 配置完启动测试
    zkServer.sh start
    • 启动后查看是否启动成功
    zkServer.sh status

    以上操作三台虚拟机都要进行！只有echo 不一样
以上操作三台虚拟机都要进行！只有echo 不一样
以上操作三台虚拟机都要进行！只有echo 不一样
    • 在master中启动后查看状态
    • 在salve1中启动后查看状态

    这里面的Mode是不一样的，这是zookeeper的选举机制，至于该机制如何运行，这里按下不表。后续会有专门说明。 至此，zookeeper集群已经搭建完成

    4、安装hadoop

    • 1、通过wget下载hadoop-2.7.7.tar.gz
    wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz
    • 2、下载后解压

    解压出一个hadoop-2.7.7目录

    tar -zxvf hadoop-2.7.7
    • 3、配置hadoop环境变量

    修改profile

    vi /etc/profile
    • 增加hadoop环境变量
    export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.7
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:
    • 使环境变量生效
    source /etc/profile
    • 配置完之后，查看是否生效
     hadoop version

    • 进入hadoop-2.7.7/etc/hadoop中

    • 编辑core-site.xml

    vi core-site.xml
    • 增加configuration
    <configuration>
    <!-- 指定hdfs的nameservice为myha01 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://myha01/</value>
    </property>

    <!-- 指定hadoop临时目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/data/hadoopdata/</value>
    </property>

    <!-- 指定zookeeper地址 -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
    </property>

    <!-- hadoop链接zookeeper的超时时长设置 -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
        <value>1000</value>
        <description>ms</description>
    </property>
</configuration>
    • 拷贝mapred-site.xml.template
    cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
    • 编辑mapred-site.xml
    vi mapred-site.xml
    • 增加如下内容
    <configuration>
    <!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>

    <!-- 指定mapreduce jobhistory地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>master:10020</value>
    </property>

    <!-- 任务历史服务器的web地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>master:19888</value>
    </property>
</configuration>
    • 编辑hdfs-site.xml
    vi hdfs-site.xml
    • 增加如下内容
    <configuration>

    <!-- 指定副本数 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>

    <!-- 配置namenode和datanode的工作目录-数据存储目录 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop/data/hadoopdata/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop/data/hadoopdata/dfs/data</value>
    </property>

    <!-- 启用webhdfs -->
    <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!--指定hdfs的nameservice为myha01，需要和core-site.xml中的保持一致
                 dfs.ha.namenodes.[nameservice id]为在nameservice中的每一个NameNode设置唯一标示符。
        配置一个逗号分隔的NameNode ID列表。这将是被DataNode识别为所有的NameNode。
        例如，如果使用"myha01"作为nameservice ID，并且使用"nn1"和"nn2"作为NameNodes标示符
    -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>myha01</value>
    </property>

    <!-- myha01下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.myha01</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>

    <!-- nn1的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.myha01.nn1</name>
        <value>master:9000</value>
    </property>
    • 编辑yarn-site.xml
    vi yarn-site.xml
    • 增加如下内容
    <configuration>
  <!-- 开启RM高可用 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 指定RM的cluster id -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>yrc</value>
    </property>

    <!-- 指定RM的名字 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>

    <!-- 分别指定RM的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>slave1</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>slave2</value>
    </property>

    <!-- 指定zk集群地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>86400</value>
    </property>

    <!-- 启用自动恢复 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 制定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群上 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
</configuration>
    • 最后编辑salves
    master
slave1
slave2

    以上操作三台虚拟机一模一样！
以上操作三台虚拟机一模一样！
以上操作三台虚拟机一模一样！

    • 接着就可以启动hadoop

    • 首先在三个节点上启动journalnode，切记三个节点都要操作

    hadoop-daemon.sh start journalnode
    • 操作完成后用jps命令查看，可以看到

    • 其中QuorumPeerMain是zookeeper，JournalNode则是我启动的内容

    • 接着对主节点的namenode进行格式化

    hadoop namenode -format

    • 注意标红色方框的地方

    • 完成格式化后查看/home/hadoop/data/hadoopdata目录下的内容

    • 目录中的内容拷贝到slave1上，slave1是我们的备用节点，我们需要他来支撑高可用模式，当master宕机的时候，slave1马上能够顶替其继续工作。
    cd..
scp -r hadoopdata/ root@slave1:hadoopdata/
    • 这样就确保了主备节点都保持一样的格式化内容

    接着就可以启动hadoop

    • 首先在master节点启动HDFS
    start-dfs.sh
    • 接着启动start-yarn.sh ,注意start-yarn.sh需要在slave2中启动
    start-yarn.sh
    • 分别用jps查看三个主机

    master

    slave1

    slave2

    • 这里注意到master和slave1都有namenode，实际上只有一个是active状态的，另一个则是standby状态。如何证实呢，我们 在浏览器中输入master:50700,可以访问

     

    • 在浏览器中输入slave1:50700,可以访问

     


    • 另一种方式，是查看我们配置的两个节点
    hdfs haadmin -getServiceState nn1
hdfs haadmin -getServiceState nn2

    5、spark安装

    • 下载spark
    wget http://mirrors.shu.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.0/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz
    • 解压
    tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz
    • 进入spark的配置目录
    cd spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/conf
    • 拷贝配置文件spark-env.sh.template
    cp spark-env.sh.template spark-env.sh

    编辑spark-env.sh

    vi spark-env.sh
    • 增加内容
    export JAVA_HOME=/usr/local/java1.8/jdk1.8.0_201

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.7
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=master:2181,slave1:2181,slave2:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
export SPARK_WORKER_MEMORY=300m
export SPARK_WORKER_CORES=1

    其中java的环境变量、hadoop环境变量请从系统环境变量中拷贝，后面SPARK_WORKER_MEMORY是spark运行的内存，SPARK_WORKER_CORES是spark使用的CPU核数

    以上操作三台虚拟机一模一样！
以上操作三台虚拟机一模一样！
以上操作三台虚拟机一模一样！
    • 配置系统环境变量
     vi /etc/profile
    • 增加内容
    export SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

     

    • 拷贝slaves.template 文件
    cp slaves.template slaves
    • 使环境变量生效
    source  /etc/profile
    • 编辑slaves
    vi slaves
    • 增加内容
    master
slave1
slave2

     

    • 最后我们启动spark，注意即便配置了spark的环境变量，由于start-all.sh和hadoop的start-all.sh冲突，因此我们必须进入到spark的启动目录下，才能执行启动所有的操作。

    • 进入启动目录

    cd spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin
    • 执行启动
    ./start-all.sh

     

    • 执行完成后，用jps查看三个节点下的状态

    • master：

    • slave1：
    • slave2：

    注意到三个节点都有了spark的worker进程，只有master当中有Master进程。

    访问master:8080

     


    至此我们就拥有了正式的spark环境。

    6、尝试使用

    由于我们已经配置了环境变量，故可以输入spark-shell直接开始。

     spark-shell

    这里我们就进入了spark-shell.

    然后进行编码

    val lise = List(1,2,3,4,5)
val data = sc.parallelize(lise)
data.foreach(println)
    `

    或者我们进入spark-python

    pyspark

    查看sparkContext



    转自：https://juejin.im/post/5c83c559f265da2dcc80247f
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