Spark学习笔记[3]-Spark安装部署

1、下载对应版本的spark

官网我始终都下不下来，推荐一个国内的镜像： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark

2、概述

2-1 安装模式

虽然Spark是一个分布式计算框架，但是其不属于Hadoop Project，它有自己的资源层管理和文件系统，可以不依赖Hadoop的HDFS和Yarn，所以安装部署的时候可以只安装spark，对应的就是standalone集群，但是一般都会使用HDFS作为数据存储层，使用Yarn进行资源管理(spark on yarn模式)，这样就可以进行资源的复用，除了Yarn，还支持k8s等资源管理模块

StandAlone模式和Yarn模式资源层对应的角色如下：

	StandAlone	Yarn
主节点(管理集群计算资源)	Master	resourceManager
工作节点(具体负责计算的节点)	Worker	nodeManager

2-2 作业执行大致流程

从官网down了一张图：

排除资源层的角色，剩下的就是计算层角色，主要是Driver和Executor，除了这两个角色，其实还有一个角色Client，只是Client的功能比较少，下结合这个图，介绍一下作业的执行流程：

1)、启动client，client的主要功能就是负责启动Driver，Driver可以是一个单独的jvm进程，也可以运行在Client进程中，分别对应我们使用Spark-submit提交程序时指定的客户端模式(client)和集群模式(cluster)，无论哪种模式，driver启动后，后续的工作都主要由Driver负责，两个模式的主要区别是：
- 在客户端模式，driver运行在client内部，和client率属于同一个jvm进程
- 在集群模式，Client会先向资源管理主节点申请资源，主节点根据Driver启动所需的资源情况，从所有工作节点中选取一个工作节点，并在该工作节点启动一个新的JVM进程运行Driver程序，在Yarn模式下，Driver会运行在AppMater上</font
2)、Driver启动成功后会向资源层申请计算资源，资源层根据申请的资源情况，挑选一批工作节点启动执行进程(Executor)，等待执行计算任务，和MR不同的是，MR的map任务和reduce任务都是以进程的形式调度执行，Spark是先启动执行进程Executor，Executor内部有一个线程池，后续计算任务都由该线程池执行(由于spark是先申请资源再调度任务，所以spark在申请资源时会倾向于抢占资源，也就是尽量把集群资源抢光)

3、StandAlone模式安装(数据存储层使用HDFS，所以要先启动HDFS)

3-1 资源层角色规划

主机名称	Master	Worker
hdp001	*
hdp002	*(HA模式需要)	*
hdp003		*
hdp004		*

3-2 配置文件修改

3-2-1 配置worker节点($SPARK_HONE/conf/slaves)


hdp002
hdp003
hdp004

3-2-2 配置spark的环境变量spar-env.sh

   export JAVA_HOME=/opt/hadoop/jdk1.8.0_121 #远程登录主机执行需要该变量export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop  #hadoop配置文件地址，根据它找到hdfs和**yarn**export SPARK_MASTER_HOST=hdp001 #主节点，写主节点对应的主机,如果hdp002也是主，则hdp002的配置文件要写hdp002主机export SPARK_MASTER_PORT=7077 #主节点端口export SPARK_WORKER_CORES=2  #worker虚拟核数export SPARK_WORKER_MEMORY=1g #woker内存export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=9090 #web界面端口

3-2-3 配置spark-default.conf(HA模式等配置需要)

   spark.deploy.recoveryMode ZOOKEEPER #也可以选择本地文件系统，一般都是zkspark.deploy.zookeeper.url hdp001:2181,hdp002:2181,hdp003:2181,hdp004:2181spark.deploy.zookeeper.dir /cmbspark #zk上的节点

3-2-4 在zk上创建一个新的目录节点(HA模式)

3-2-5 拷贝安装包和/etc/profile到其余节点

scp 源路径 hdp002:`pwd`

3-2-6 由于hdp002是备用主，需要将hdp002下的spark-env.sh的主节点主机改成hdp002

3-2-7 运行 sbin/start-all.sh启动集群

3-3 测试程序

准备一个测试文件上传到hdfs

3-3-1 使用spark-shell

命令格式：

spark-shell --master spark://hdp001:7077,hdp002:7077

进入界面后执行如下代码即可看到对应的输出：

sc.textFile("hdfs://mycluster/user/hdp01/data_in/word.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)

3-3-2 使用spark-submit

spark-submit命令格式：

    spark-submit \--class <main-class> \--master <url> \--deploy-mode <client/cluster>-- conf <key>=<value>.... #other option<application-jar>[app-args<JVM参数或者其他>]

准备一个sh脚本运行即可，使用的代码是spark自带的例子程序：

 claz=org.apache.spark.examples.SparkPijar=$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.7.jar$SPARK_HOME/bin/spark-submit \--master spark://hdp001:7077,hdp002:7077 \--class  $claz\--deploy-mode client \$jar100

3-4 历史记录服务

默认情况下，spark进程退出后【包括yarn】，历史执行的任务信息也会丢失，需要配置历史记录服务存储历史任务的执行情况，不管是MR还是Spark，历史记录是由计算层负责写入对应存储层存储(比如HDFS)，开启日志服务流程如下：

1)、配置spark-default.conf


spark.eventLog.enabled true #开启日志记录
spark.eventLog.dir hdfs://mycluster/spark-logs #日志存储位置
spark.history.fs.logDirectory hdfs://mycluster/spark-logs #其他服务获取日志的路径，一般和上面一个是一样的

2)、手动启动 sbin下的start-history-server.sh
3)、访问启动historysever的主机的主机名，默认端口号是18080

4、Spark On Yarn模式

Spark On Yarn模式使用的资源层是Yarn，所以可以关闭StandAlone集群，但是需要启动Yarn集群，然后进行如下操作：

1)、修改spark-env.sh,保留以下两个

   export JAVA_HOME=/opt/hadoop/jdk1.8.0_121 #远程登录主机执行需要该变量export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop  #hadoop配置文件地址

2)、修改spark-default.conf，删除HA相关配置(也就是Zk相关的配置)
3)、修改yarn的配置文件yarn-site.xml,新增如下配置

<property><!--工作节点内存--><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>1024</value>
</property>
<property><!--工作节点虚拟核心--><name>yarn.nodemanager.cpu-cores</name><value>2</value>
</property>
<property><!--虚拟机检查--><name>yarn.nodemanager.vem-check-enable</name><value>false</value>
</property>

4)、上传依赖包到hdfs，以后就不需要每次从本地上传

  1、在hdfs创建目录 /work/spark_lib/jars2、上传spark安装目录的jars目录下的jar包到以上目录3、配置spark-default.confspark.yarn.jars hdfs://mycluster/work/spark_lib/jars/*

5)、测试程序，同样使用saprk-shell，命令为：

spark-shell --master yarn --executor-memory 512M --driver-memory 512M #有内存不能配置太小，有可能起不来