zoukankan      html  css  js  c++  java

  • RedHat6.5安装Spark集群

    版本号：

    RedHat6.5   RHEL 6.5系统安装配置图解教程(rhel-server-6.5)

    JDK1.8      http://blog.csdn.net/chongxin1/article/details/68957808

    Hadoop2.7.3   RedHat6.5上安装Hadoop集群

    scala-2.11.8  

    spark-2.1.1-bin-hadoop2.7

    1 安装Spark依赖的Scala

              Hadoop的安装请参考上面提到的博文，因为Spark依赖scala，所以在安装Spark之前，这里要先安装scala。

    在每个节点上都进行安装，本文主要是master、slave1、slave2三台机器。

    1.1  下载和解压缩Scala

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

    百度云盘下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1eSiVjO2 密码：y8b1 

    linux在服务器的/usr/local目录下新建一个名为scala的文件夹，并将下载的压缩包上载上去

    如图： 

    执行命令，进入到该目录：

    cd    /usr/local/scala

    执行命令进行解压缩：

    tar   -xvf   scala-2.11.8.tgz

    1.2  配置环境变量

    sudo gedit /et/profile

    编辑/etc/profile这个文件，在文件中增加一行配置：

    

      

    1. #set Scala environment
      2. 

    2. export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.11.8
      3. 

    3. export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH
      4. 

    

      添加完成后，我的/etc/profile的配置如下：
    

    

      

    1. #set Java environment
      2. 

    2. export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8
      3. 

    3. export JRE_HOME=/usr/local/java/jdk1.8/jre
      4. 

    4. export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
      5. 

    5. export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$JAVA_HOME:$PATH
      6. 

    6.  
      7. 

    7. #set Hadoop enviroment
      8. 

    8. export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3
      9. 

    9. export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
      10. 

    10. export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
      11. 

    11. export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop​
      12. 

    12.  
      13. 

    13. #set Scala environment
      14. 

    14. export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.11.8
      15. 

    15. export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH
      16. 

    

    环境变量配置完成后，执行下面的命令： 
    

    source   /etc/profile  
    

    1.3 验证Scala
    

        执行命令： scala     -version  
    

       如图：    
    

    

     
    

    
以上是在master机器上安装，将安装好的scala复制到slave1、slave2机器上：
    

    
scp -r /usr/local/scala root@slave1:/usr/local
    

    
scp -r /usr/local/scala root@slave2:/usr/local
    

    

    

     
    

    
修改slave1、slave2的/etc/profile环境变量配置文件，方法同1.2。
    

    
2 下载和解压缩Spark      
    

    
2.1 下载Spark压缩包
    

    
官网下载地址：http://mirrors.hust.edu.cn/apache/spark/spark-2.1.1/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz  
    

    
百度云盘下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1cGTtgU 密码：hciq      
    

    
2.2  解压缩Spark
    

    
       下载完成后，在Linux服务器的/usr/local目录下新建一个名为spark的文件夹，把刚才下载的压缩包，上传上去。
    

    
如图：
    

    

    

    
进入到该目录内，也就是执行下面的命令：
    

    
cd    /usr/local/spark
    

    
执行解压缩命令：
    

    
tar   -zxvf   spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz
    

    
3  Spark相关的配置
    

    
         说明：因为我们搭建的是基于hadoop集群的Spark集群，所以每个hadoop节点上我都安装了Spark，都需要按照下面的步骤做配置，启动的话只需要在Spark集群的Master机器上启动即可，我这里是在master上启动。
    

    
3.1  配置环境变量
    

    
sudo gedit /etc/profile
    

    
编辑/etc/profile文件，增加
    

    

      

    1. #set Spark environment
      2. 

    2. export SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7
      3. 

    3. export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
      4. 

    

          注意：因为$SPARK_HOME/sbin目录下有一些文件名称和$HADOOP_HOME/sbin目录下的文件同名，为了避免同名文件冲突，这里不在PATH变量里添加$SPARK_HOME/sbin只添加了$SPARK_HOME/bin。
    

    修改完成后，/etc/profile文件内容是：
    

    

      

    1. #set Java environment
      2. 

    2. export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8
      3. 

    3. export JRE_HOME=/usr/local/java/jdk1.8/jre
      4. 

    4. export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
      5. 

    5. export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$JAVA_HOME:$PATH
      6. 

    6.  
      7. 

    7. #set Hadoop enviroment
      8. 

    8. export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3
      9. 

    9. export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
      10. 

    10. export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
      11. 

    11. export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop​
      12. 

    12.  
      13. 

    13. #set Scala environment
      14. 

    14. export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.11.8
      15. 

    15. export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH
      16. 

    16.  
      17. 

    17. #set Spark environment
      18. 

    18. export SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7
      19. 

    19. export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
      20. 

    

    编辑完成后，执行命令：
    

    source   /etc/profile
    

    3.2 配置conf目录下的文件
    

             对/usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf目录下的文件进行配置。
    

    3.2.1  新建spark-env.h文件
    

            执行命令，进入到/usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf目录内：
    

    cd    /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf
    

           以spark为我们创建好的模板创建一个spark-env.h文件，命令是：
    

    cp    spark-env.sh.template   spark-env.sh   
    

    编辑spark-env.sh文件，在里面加入配置(具体路径以自己的为准)：
    

    

      

    1. export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8
      2. 

    2. export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.11.8
      3. 

    3. export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3
      4. 

    4. export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3
      5. 

    5. export SPARK_MASTER_IP=192.168.168.200
      6. 

    6. export SPARK_MASTER_HOST=192.168.168.200
      7. 

    7. export SPARK_LOCAL_IP=192.168.168.200
      8. 

    8. export SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7
      9. 

    9. export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/bin/hadoop classpath)
      10. 

    

    3.2.2 新建slaves文件
    

    执行命令，进入到/usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf目录内：
    

    cd   /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf
    

    以spark为我们创建好的模板创建一个slaves文件，命令是：
    

    cp    slaves.template   slaves
    

    编辑slaves文件，里面的内容为：
    

    master
    

    slave1
    

    slave2 
    

    如图：
    

    

    3.3WorkerN节点：（slave1、slave2两台机器）
    

    将配置好的spark文件复制到workerN节点
    

    scp  -r  /usr/local/spark  root@slave1:/usr/local
    

    scp  -r  /usr/local/spark  root@slave2:/usr/local
    

    在slave1和slave2上分别修改/etc/profile，增加Spark的配置，过程同master一样。
    

    在slave1和slave2修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，将 export SPARK_LOCAL_IP=192.168.168.200 改成slave1和slave2对应节点的IP。
    

    

      

    1. export SPARK_LOCAL_IP=192.168.168.201
      2. 

    

    

      

    1. export SPARK_LOCAL_IP=192.168.168.202
      2. 

    

    4 启动和测试Spark集群
    

    4.1 启动Spark
    

           因为spark是依赖于hadoop提供的分布式文件系统的，所以在启动spark之前，先确保hadoop在正常运行。
    

            在hadoop正常运行的情况下，在master（也就是hadoop的namenode，spark的marster节点）上执行命令：
    

     cd  /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin
    

     执行启动脚本：
    

      ./start-all.sh 
    

      完整控制台输出内容是：
    

    

      

    1.    [root@master conf]# cd /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin
      2. 

    2. [root@master sbin]# ./start-all.sh
      3. 

    3. starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-master.out
      4. 

    4. slave1: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave1.out
      5. 

    5. slave2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave2.out
      6. 

    6. master: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-master.out
      7. 

    7. master: failed to launch: nice -n 0 /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 spark://master:7077
      8. 

    8. master: full log in /usr/local/spark/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-master.out
      9. 

    

    注意：上面的命令中有./这个不能少，./的意思是执行当前目录下的start-all.sh脚本。
    

    4.2  测试和使用Spark集群
    

    4.2.1  访问Spark集群提供的URL
    

    在浏览器里访问Mster机器，我的Spark集群里Master机器是master，IP地址是192.168.168.200，访问8080端口，URL是：
    

    http://192.168.168.200:8080       
    

    如图： 
    

    

    参考资料：http://blog.csdn.net/pucao_cug/article/details/72353701 
    

    

    
    
                
    
                
              
    • 
              
    
              
  • 

                相关阅读:
    
                
                  sql  server mdx 
                    
    mysql  按照 汉字的第一个拼音排序 
                    
    转，mysql的select * into 
                    
    mysql 日期的操作 
                    
    google 地图api 
                    
    ip_test 
                    
    AJAX  (转w3cschool) 
                    
    jquery ajax 失败 
                    
    安装AdventureWorks2008R2示例数据库 
                    
    弹出新的网页窗口  js 
                    
                        
              
    • 
              
    
              
  • 
                原文地址：https://www.cnblogs.com/yangcx666/p/8723901.html
              
    • 

            

          



          
          

            

            

          

        

      

      



      

      

        

          Copyright © 2011-2022 走看看