Spark 安装部署（Local+Standalone+Yarn等）

概述

Spark作为一个数据处理框架和计算引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行, 在国内工作中主流的环境为Yarn，不过逐渐容器式环境也慢慢流行起来。接下来，我们就分别看看不同环境下Spark的运行

下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html

一、Local模式

想啥呢，你之前一直在使用的模式可不是Local模式哟。所谓的Local模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行Spark代码的环境，一般用于教学，调试，演示等，之前在IDEA中运行代码的环境我们称之为开发环境，不太一样。

1.1 解压缩文件

将spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz文件上传到Linux并解压缩，放置在指定位置，路径中不要包含中文或空格，课件后续如果涉及到解压缩操作，不再强调。

tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module
cd /opt/module
mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 spark-local

1.2 启动Local环境

进入解压缩后的路径，执行如下指令

bin/spark-shell

2) 启动成功后，可以输入网址进行Web UI监控页面访问
http://虚拟机地址:4040

1.3 命令行工具

在解压缩文件夹下的data目录中，添加word.txt文件。在命令行工具中执行如下代码指令（和IDEA中代码简化版一致）

sc.textFile("data/word.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

1.4 退出本地模式

按键Ctrl+C或输入Scala指令

:quit

1.5 提交应用

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[2] \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10

--class表示要执行程序的主类，此处可以更换为咱们自己写的应用程序
--master local[2] 部署模式，默认为本地模式，数字表示分配的虚拟CPU核数量，*代表使用本机的最大核数
spark-examples_2.12-3.0.0.jar 运行的应用类所在的jar包，实际使用时，可以设定为咱们自己打的jar包
数字10表示程序的入口参数，用于设定当前应用的任务数量

二、Standalone模式

local本地模式毕竟只是用来进行练习演示的，真实工作中还是要将应用提交到对应的集群中去执行，这里我们来看看只使用Spark自身节点运行的集群模式，也就是我们所谓的独立部署（Standalone）模式。Spark的Standalone模式体现了经典的master-slave模式。
集群规划:

	Linux1	Linux2	Linux3
Spark	Worker Master	Worker	Worker

2.1 解压缩文件

将spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz文件上传到Linux并解压缩在指定位置

tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module
cd /opt/module
mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 spark-standalone

2.2 修改配置文件

进入解压缩后路径的conf目录，修改slaves.template文件名为slaves

mv slaves.template slaves

修改slaves文件，添加worker节点

linux1
linux2
linux3

修改spark-env.sh.template文件名为spark-env.sh

mv spark-env.sh.template spark-env.sh

修改spark-env.sh文件，添加JAVA_HOME环境变量和集群对应的master节点

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
SPARK_MASTER_HOST=linux1
SPARK_MASTER_PORT=7077

注意：7077端口，相当于hadoop3内部通信的8020端口，此处的端口需要确认自己的Hadoop配置

xsync spark-standalone

2.3 启动集群

执行脚本命令：

sbin/start-all.sh

查看三台服务器运行进程

================linux1================
3330 Jps
3238 Worker
3163 Master
================linux2================
2966 Jps
2908 Worker
================linux3================
2978 Worker
3036 Jps

查看Master资源监控Web UI界面:http://linux1:8080

2.4 提交应用

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://linux1:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10

--class表示要执行程序的主类
--master spark://linux1:7077 独立部署模式，连接到Spark集群
spark-examples_2.12-3.0.0.jar 运行类所在的jar包
数字10表示程序的入口参数，用于设定当前应用的任务数量

执行任务时，会产生多个Java进程

执行任务时，默认采用服务器集群节点的总核数，每个节点内存1024M。

2.5 提交参数说明

在提交应用中，一般会同时一些提交参数

bin/spark-submit \
--class <main-class>
--master <master-url> \
... # other options
<application-jar> \
[application-arguments]

参数	解释	可选值举例
–class	Spark程序中包含主函数的类
–master	Spark程序运行的模式(环境)	模式：local[*]、spark://linux1:7077、Yarn
–executor-memory 1G	指定每个executor可用内存为1G
–total-executor-cores 2	指定所有executor使用的cpu核数为2个
–executor-cores	指定每个executor使用的cpu核数
application-jar	打包好的应用jar，包含依赖。这个URL在集群中全局可见。比如hdfs:// 共享存储系统，如果是file:// path，那么所有的节点的path都包含同样的jar
application-arguments	传给main()方法的参数

2.6 配置历史服务

由于spark-shell停止掉后，集群监控linux1:4040页面就看不到历史任务的运行情况，所以开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。

修改spark-defaults.conf.template文件名为spark-defaults.conf

mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

修改spark-default.conf文件，配置日志存储路径

spark.eventLog.enabled          true
spark.eventLog.dir               hdfs://linux1:8020/directory

注意：需要启动hadoop集群，HDFS上的directory目录需要提前存在。

sbin/start-dfs.sh
hadoop fs -mkdir /directory

修改spark-env.sh文件, 添加日志配置

export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://linux1:8020/directory
-Dspark.history.retainedApplications=30"

参数1含义：WEB UI访问的端口号为18080
参数2含义：指定历史服务器日志存储路径
参数3含义：指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。

分发配置文件

xsync conf

重新启动集群和历史服务

sbin/start-all.sh
sbin/start-history-server.sh

重新执行任务

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://linux1:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10

7) 查看历史服务：http://linux1:18080

2.7 配置高可用（HA）

所谓的高可用是因为当前集群中的Master节点只有一个，所以会存在单点故障问题。所以为了解决单点故障问题，需要在集群中配置多个Master节点，一旦处于活动状态的Master发生故障时，由备用Master提供服务，保证作业可以继续执行。这里的高可用一般采用Zookeeper设置
集群规划:

	Linux1	Linux2	Linux3
Spark	Master Zookeeper Worker	Master Zookeeper	Worker Zookeepe rWorker

停止集群

sbin/stop-all.sh

启动Zookeeper

xstart zk

修改spark-env.sh文件添加如下配置

注释如下内容：

#SPARK_MASTER_HOST=linux1
#SPARK_MASTER_PORT=7077

添加如下内容:

#Master监控页面默认访问端口为8080，但是可能会和Zookeeper冲突，所以改成8989，也可以自定义，访问UI监控页面时请注意
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8989export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
-Dspark.deploy.zookeeper.url=linux1,linux2,linux3
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

分发配置文件

xsync conf/

启动集群

sbin/start-all.sh

启动linux2的单独Master节点，此时linux2节点Master状态处于备用状态

[root@linux2 spark-standalone] sbin/start-master.sh

提交应用到高可用集群

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://linux1:7077,linux2:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10

停止linux1的Master资源监控进程
查看linux2的Master 资源监控Web UI，稍等一段时间后，linux2节点的Master状态提升为活动状态

三、Yarn模式

独立部署（Standalone）模式由Spark自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是你也要记住，Spark主要是计算框架，而不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是和其他专业的资源调度框架集成会更靠谱一些。所以接下来我们来学习在强大的Yarn环境下Spark是如何工作的（其实是因为在国内工作中，Yarn使用的非常多）。

3.1 解压缩文件

将spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz文件上传到linux并解压缩，放置在指定位置。

tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module
cd /opt/module
mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 spark-yarn

3.2 修改配置文件

修改hadoop配置文件/opt/module/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml, 并分发

<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property><!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property>

修改conf/spark-env.sh，添加JAVA_HOME和YARN_CONF_DIR配置

mv spark-env.sh.template spark-env.sh
。。。
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop/etc/hadoop

3.3 启动HDFS以及YARN集群

3.4 提交应用

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10

查看http://linux2:8088页面，点击History，查看历史页面

3.5 配置历史服务器

修改spark-defaults.conf.template文件名为spark-defaults.conf

mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

修改spark-default.conf文件，配置日志存储路径

spark.eventLog.enabled          true
spark.eventLog.dir               hdfs://linux1:8020/directory

注意：需要启动hadoop集群，HDFS上的目录需要提前存在。

[root@linux1 hadoop] sbin/start-dfs.sh
[root@linux1 hadoop] hadoop fs -mkdir /directory

修改spark-env.sh文件, 添加日志配置

export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://linux1:8020/directory
-Dspark.history.retainedApplications=30"

参数1含义：WEB UI访问的端口号为18080
参数2含义：指定历史服务器日志存储路径
参数3含义：指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。

修改spark-defaults.conf

spark.yarn.historyServer.address=linux1:18080
spark.history.ui.port=18080

启动历史服务

sbin/start-history-server.sh

重新提交应用

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10

Web页面查看日志：http://linux2:8088

四、K8S & Mesos模式

Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架，它被称为是分布式系统的内核,在Twitter得到广泛使用,管理着Twitter超过30,0000台服务器上的应用部署，但是在国内，依然使用着传统的Hadoop大数据框架，所以国内使用Mesos框架的并不多，但是原理其实都差不多，这里我们就不做过多讲解了。

容器化部署是目前业界很流行的一项技术，基于Docker镜像运行能够让用户更加方便地对应用进行管理和运维。容器管理工具中最为流行的就是Kubernetes（k8s），而Spark也在最近的版本中支持了k8s部署模式。这里我们也不做过多的讲解。给个链接大家自己感受一下：https://spark.apache.org/docs/latest/running-on-kubernetes.html

五、Windows模式

在同学们自己学习时，每次都需要启动虚拟机，启动集群，这是一个比较繁琐的过程，并且会占大量的系统资源，导致系统执行变慢，不仅仅影响学习效果，也影响学习进度，Spark非常暖心地提供了可以在windows系统下启动本地集群的方式，这样，在不使用虚拟机的情况下，也能学习Spark的基本使用。

5.1 解压缩文件

将文件spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz解压缩到无中文无空格的路径中

5.2 启动本地环境

执行解压缩文件路径下bin目录中的spark-shell.cmd文件，启动Spark本地环境
在bin目录中创建input目录，并添加word.txt文件, 在命令行中输入脚本代码

5.3 命令行提交应用

在DOS命令行窗口中执行提交指令

spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[2] ../examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 10

六、部署模式对比

模式	Spark安装机器数	需启动的进程	所属者	应用场景
Local	1	无	Spark	测试
Standalone	3	Master及Worker	Spark	单独部署
Yarn	1	Yarn及HDFS	Hadoop	混合部署

七、端口号

Spark查看当前Spark-shell运行任务情况端口号：4040（计算）
Spark Master内部通信服务端口号：7077
Standalone模式下，Spark Master Web端口号：8080（资源）
Spark历史服务器端口号：18080
Hadoop YARN任务运行情况查看端口号：8088