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spark是一個(gè)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一計(jì)算引擎。適用于各種各樣原先需要多種不同的分布式平臺(tái)處理的場(chǎng)景，包括批處理、迭代計(jì)算、交互式查詢、流處理。通過統(tǒng)一的框架將各種處理流程整合到一起，下面為大家詳細(xì)講解一下spark集群搭建具體方法。
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1 解壓縮文件
將spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz.tgz文件上傳到Linux并解壓縮在指定位置
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 修改配置文件
\1) 進(jìn)入解壓縮后路徑的conf目錄，修改slaves.template文件名為slaves
mv slaves.template slaves
\2) 修改slaves文件，添加work節(jié)點(diǎn)
hadoop102hadoop103hadoop104
\3) 修改spark-env.sh.template文件名為spark-env.sh
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
\4) 修改spark-env.sh文件，添加JAVA_HOME環(huán)境變量和集群對(duì)應(yīng)的master節(jié)點(diǎn)
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
SPARK_MASTER_HOST=hadoop102SPARK_MASTER_PORT=7077
注意：7077端口，相當(dāng)于hadoop3.x內(nèi)部通信的8020端口，此處的端口需要確認(rèn)自己的虛擬機(jī)配置
\5) 分發(fā)spark-standalone目錄
xsync spark-standalone
3 啟動(dòng)集群
\1) 執(zhí)行腳本命令：
sbin/start-all.sh
\2) 查看三臺(tái)服務(wù)器運(yùn)行進(jìn)程
================hadoop102================
3330 Jps
3238 Worker
3163 Master
================hadoop103================
2966 Jps
2908 Worker
================hadoop104================
2978 Worker
3036 Jps
\3) 查看Master資源監(jiān)控Web UI界面: http://hadoop102:8080
4 提交應(yīng)用
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop102:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10
–class表示要執(zhí)行程序的主類
–master spark://hadoop102:7077 獨(dú)立部署模式，連接到Spark集群
spark-examples_2.12-3.0.0.jar 運(yùn)行類所在的jar包
數(shù)字10表示程序的入口參數(shù)，用于設(shè)定當(dāng)前應(yīng)用的任務(wù)數(shù)量
執(zhí)行任務(wù)時(shí)，會(huì)產(chǎn)生多個(gè)Java進(jìn)程 大數(shù)據(jù)Spark運(yùn)行環(huán)境：Standalone模式與配置詳解 執(zhí)行任務(wù)時(shí)，默認(rèn)采用服務(wù)器集群節(jié)點(diǎn)的總核數(shù)，每個(gè)節(jié)點(diǎn)內(nèi)存1024M。
5 配置歷史服務(wù)
由于spark-shell停止掉后，集群監(jiān)控hadoop102:4040頁面就看不到歷史任務(wù)的運(yùn)行情況，所以開發(fā)時(shí)都配置歷史服務(wù)器記錄任務(wù)運(yùn)行情況。
\1) 修改spark-defaults.conf.template文件名為spark-defaults.conf
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
\2) 修改spark-default.conf文件，配置日志存儲(chǔ)路徑
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:8020/directory
注意：需要啟動(dòng)hadoop集群，HDFS上的directory目錄需要提前存在。
sbin/start-dfs.sh
hadoop fs -mkdir /directory
\3) 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://hadoop102:8020/directory -Dspark.history.retainedApplications=30"
注：寫成一行!!空格隔開!!!
參數(shù)1含義：WEB UI訪問的端口號(hào)為18080
參數(shù)2含義：指定歷史服務(wù)器日志存儲(chǔ)路徑
參數(shù)3含義：指定保存Application歷史記錄的個(gè)數(shù)，如果超過這個(gè)值，舊的應(yīng)用程序信息將被刪除，這個(gè)是內(nèi)存中的應(yīng)用數(shù)，而不是頁面上顯示的應(yīng)用數(shù)。
\4) 分發(fā)配置文件
xsync conf
\5) 重新啟動(dòng)集群和歷史服務(wù)
sbin/start-all.shsbin/start-history-server.sh
\6) 重新執(zhí)行任務(wù)
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop102:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10
\7) 查看歷史服務(wù)：http://hadoop102:18080
6 配置高可用(HA)
所謂的高可用是因?yàn)楫?dāng)前集群中的Master節(jié)點(diǎn)只有一個(gè)，所以會(huì)存在單點(diǎn)故障問題。所以為了解決單點(diǎn)故障問題，需要在集群中配置多個(gè)Master節(jié)點(diǎn)，一旦處于活動(dòng)狀態(tài)的Master發(fā)生故障時(shí)，由備用Master提供服務(wù)，保證作業(yè)可以繼續(xù)執(zhí)行。這里的高可用一般采用Zookeeper設(shè)置
集群規(guī)劃: \1) 停止集群
sbin/stop-all.sh
\2) 啟動(dòng)Zookeeper
\3) 修改spark-env.sh文件添加如下配置
注釋如下內(nèi)容：
#SPARK_MASTER_HOST=hadoop102#SPARK_MASTER_PORT=7077
添加如下內(nèi)容:#Master監(jiān)控頁面默認(rèn)訪問端口為8080，但是會(huì)和Zookeeper沖突，所以改成8989，也可以自定義，訪問UI監(jiān)控頁面時(shí)請(qǐng)注意
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8989
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS=" -Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop102,hadoop103,hadoop104 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
注：寫成一行!!空格隔開!!!
\4) 分發(fā)配置文件
xsync conf/
\5) 啟動(dòng)集群
sbin/start-all.sh
\6) 啟動(dòng)hadoop103的單獨(dú)Master節(jié)點(diǎn)，此時(shí)hadoop103節(jié)點(diǎn)Master狀態(tài)處于備用狀態(tài)
[bigdata@hadoop103 spark-standalone]$ sbin/start-master.sh
\7) 提交應(yīng)用到高可用集群
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop102:7077,hadoop103:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10
\8) 停止hadoop102的Master資源監(jiān)控進(jìn)程
\9) 查看hadoop103的Master 資源監(jiān)控Web UI，稍等一段時(shí)間后，hadoop103節(jié)點(diǎn)的Master狀態(tài)提升為活動(dòng)狀態(tài)
本文題目：詳解Spark集群搭建具體方法
網(wǎng)頁地址：http://m.fisionsoft.com.cn/article/cdidsdg.html
