spark-2.2.0安装和部署——Spark集群学习日记

前言

在安装后hadoop之后，接下来需要安装的就是Spark。

scala-2.11.7下载与安装

具体步骤参见上一篇博文

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Spark下载

为了方便，我直接是进入到了/usr/local文件夹下面进行下载spark-2.2.0

wget https://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz
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spark-2.2.0必须JDK1.8，如果服务器的JDK版本为1.7，可以下载spark-2.0.0

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Spark安装之前的准备

文件的解压与改名

tar -zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz
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rm -rf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz
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为了我后面方便配置spark，在这里我把文件夹的名字给改了

mv spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 spark-2.2.0
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配置环境变量

vi /etc/profile
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在最尾巴加入

export SPARK_HOME=/usr/local/spark-2.2.0export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
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配置Spark环境

打开spark-2.2.0文件夹

cd spark-2.2.0
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此处需要配置的文件为两个 
spark-env.sh和slaves

首先我们把缓存的文件spark-env.sh.template改为spark识别的文件spark-env.sh

cp conf/spark-env.sh.template conf /spark-env.sh
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修改spark-env.sh文件

vi conf/spark-env.sh
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在最尾巴加入

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_141export SCALA_HOME=/usr/scala-2.11.7export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.2export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoopexport SPARK_MASTER_IP=SparkMasterexport SPARK_WORKER_MEMORY=4gexport SPARK_WORKER_CORES=2export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
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变量说明 
- JAVA_HOME：Java安装目录 
- SCALA_HOME：Scala安装目录 
- HADOOP_HOME：hadoop安装目录 
- HADOOP_CONF_DIR：hadoop集群的配置文件的目录 
- SPARK_MASTER_IP：spark集群的Master节点的ip地址 
- SPARK_WORKER_MEMORY：每个worker节点能够最大分配给exectors的内存大小 
- SPARK_WORKER_CORES：每个worker节点所占有的CPU核数目 
- SPARK_WORKER_INSTANCES：每台机器上开启的worker节点的数目

修改slaves文件

vi conf/slaves
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在最后面修成为

SparkWorker1SparkWorker2
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同步SparkWorker1和SparkWorker2的配置

在此我们使用rsync命令

rsync -av /usr/local/spark-2.2.0/ SparkWorker1:/usr/local/spark-2.2.0/
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rsync -av /usr/local/spark-2.2.0/ SparkWorker2:/usr/local/spark-2.2.0/
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启动Spark集群

因为我们只需要使用hadoop的HDFS文件系统，所以我们并不用把hadoop全部功能都启动。

启动hadoop的HDFS文件系统

start-dfs.sh
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但是在此会遇到一个情况，就是使用start-dfs.sh，启动之后，在SparkMaster已经启动了namenode，但在SparkWorker1和SparkWorker2都没有启动了datanode，这里的原因是：datanode的clusterID和namenode的clusterID不匹配。是因为SparkMaster多次使用了hadoop namenode -format格式化了。

==解决的办法：==

在SparkMaster使用

cat /usr/local/hadoop-2.7.2/hdfs/name/current/VERSION
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查看clusterID，并将其复制。

在SparkWorker1和SparkWorker2上使用

vi /usr/local/hadoop-2.7.2/hdfs/name/current/VERSION
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将里面的clusterID，更改成为SparkMasterVERSION里面的clusterID

做了以上两步之后，便可重新使用start-dfs.sh开启HDFS文件系统。

启动之后使用jps命令可以查看到SparkMaster已经启动了namenode，SparkWorker1和SparkWorker2都启动了datanode，说明hadoop的HDFS文件系统已经启动了。

启动Spark

因为hadoop/sbin以及spark/sbin均配置到了系统的环境中，它们同一个文件夹下存在同样的start-all.sh文件。最好是打开spark-2.2.0，在文件夹下面打开该文件。

./sbin/start-all.sh
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成功打开之后使用jps在SparkMaster、parkWorker1和SparkWorker2节点上分别可以看到新开启的Master和Worker进程。

成功打开Spark集群之后可以进入Spark的WebUI界面，可以通过

SparkMaster_IP:8080
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访问，可见有两个正在运行的Worker节点。

打开Spark-shell

使用

spark-shell
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便可打开Spark的shell

同时，因为shell在运行，我们也可以通过

SparkMaster_IP:4040
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访问WebUI查看当前执行的任务。

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结言

到此我们的Spark集群就搭建完毕了。搭建spark集群原来知识网络是挺庞大的，涉及到Linux基本操作，设计到ssh，设计到hadoop、Scala以及真正的Spark。在此也遇到不少问题，通过翻阅书籍以及查看别人的blog得到了解决。在此感谢分享知识的人。

参见 王家林/王雁军/王家虎的《Spark 核心源码分析与开发实战》

文章出自kwongtai’blog，转载请标明出处！