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  • Apache Spark-1.0.1集群搭建[转]

      Apache Spark   a fast and general engine for large-scale data processing

      Spark是一个高效的分布式计算系统,相比Hadoop,它在性能上比Hadoop要高100倍。Spark是发源于美国加州大学伯克利分校AMPLab的集群计算平台,它克服了MapReduce在迭代式计算和交互式计算方面的不足,通过引入RDD(Resilient Distributed Datasets)数据表示模型,能够很好地解决MapReduce不易解决的问题。相比于MapReduce,Spark能够充分利用内存资源提高计算效率。

    一、基本环境

    包含三个节点:

    master(Ubuntu Desktop版本) 192.168.145.128

    slave1(Ubuntu Server版本)    192.168.145.129

    slave2(Ubuntu Server版本)    192.168.145.130

    操作系统:Ubuntu14.04 x64

    JDK版本:jdk1.8.0_11 

    Hadoop版本:Hadoop-2.2.0  

    Scala版本:2.10.4(官网要求2.10.X)

    Spark版本:1.0.1

    取得《Spark-1.0.1 的make-distribution.sh编译、SBT编译、Maven编译 三种编译方法》中编译好的 spark-1.0.1-bin-2.2.0.tgz

    Hadoop-2.2.0集群的安装见http://www.cnblogs.com/fesh/p/3766656.html

    Scala的安装见 http://www.cnblogs.com/fesh/p/3805611.html   

    (注:Scala在master节点上安装好后,直接用scp命令分发到slave1、slave2,并在slave1和slave2配置环境变量即可)

    在master节点和slave1节点分别配置/etc/hosts和/etc/hostname:(下面这些应该在安装Hadoop集群时已经配置好了)

    /etc/hosts

    192.168.145.128 master
    192.168.145.129 slave1
    192.168.145.130 slave2

    /etc/hostname  (master)

    master

    /etc/hostname  (slave1)

    slave1

    /etc/hostname  (slave2)

    slave2

    二、Spark配置

    1、master节点文件配置

    在master节点:

    解压spark-1.0.1-bin-2.2.0.tgz

    tar -zxvf spark-1.0.1-bin-2.2.0.tgz

    在/etc/profile中配置环境变量

    #Set SPARK_HOME
    export SPARK_HOME=/home/fesh/spark-1.0.1-bin-2.2.0
    export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

    在spark-1.0.1-bin-2.2.0/conf下配置文件spark-env.sh和slaves:

    cp spark-env.sh.template spark-env.sh
    sudo gedit spark-env.sh

    在文件spark-env.sh末尾添加:

    复制代码
    export HADOOP_CONF_DIR=/home/fesh/hadoop-2.2.0/etc/hadoop
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_11
    export SCALA_HOME=/home/fesh/scala-2.10.4
    export SPARK_MASTER_IP=master
    export SPARK_WORKER_MEMORY=512M
    export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=512M
    
    export SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=2   (下面这几项可以不配置,采用默认就可以了)
    export SPARK_EXECUTOR_CORES=1
    export SPARK_DRIVER_MEMORY=512M
    export SPARK_YARN_APP_NAME="spark 1.0.1"
    复制代码

    在文件slaves中去掉localhohst并设置

    master
    slave1
    slave2

    2、分发文件

    分发spark-1.0.1-bin-2.2.0文件到slave1节点

    scp -r spark-1.0.1-bin-2.2.0 slave1:~/

    分发spark-1.0.1-bin-2.2.0文件到slave2节点

    scp -r spark-1.0.1-bin-2.2.0 slave2:~/

    三、启动Spark集群

    首先启动Hadoop-2.2.0集群,然后在spark-1.0.1-bin-2.2.0根目录下启动Spark集群

    sbin/start-all.sh

    对于slave1节点

     对于slave2节点

    四、查看信息

    1、进入Spark集群的Web页面

    在master节点上,浏览器访问: http://master:8080

    2、控制台查看

    进入{SPARK_HOME}/bin目录,使用 spark-shell 控制台

    3、Web查看SparkUI

    在master节点,浏览器进入 http://master:4040

    五、停止Spark集群

    sbin/stop-all.sh

    参考:

    1、http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html

    2、http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html

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