Tensorflowonspark standalone安装

Tensorflowonspark standalone安装
1. 实验环境
Centos7 , jdk1.8.0_65 , hadoop2.7.4
Spark1.6.0 , tensorflow0.12.1 ,tensorflowonspark1.0.2
虚拟机地址：
192.168.1.84(master)
192.168.1.85(slave)
192.168.1.86(slave)
2. 搭建hadoop集群
hadoop完全分布式安装过程

1. 搭建spark集群(standalone模式)
   Master 机器：
   下载spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar,放在/opt/lqu/packages(这是我自己设置的目录)

   1. 解压：tar -xvf spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar
   2. spark配置：
      进入conf目录:
      ①cp spark-env.sh.template spark-env.sh

   vim spark-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/lqu/packages/jdk1.8.0_65
export SPARK_MASTER_IP=192.168.1.84
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/lqu/packages/hadoop- 2.7.4/etc/hadoop
export HADOOP_HDFS_HOME=/opt/lqu/packages/hadoop-2.7.4/
SPARK_WORKER_CORES=1
   [注]：SPARK_WORKER_MEMORY： Worker 节点能够分配给 Executors 的最大内存大小
   SPARK_WORKER_CORES：电脑的核数(上面这两个参数通过命令行可以查)

   ②cp slaves.template slaves

  vim slaves  192.168.1.84  192.168.1.85  192.168.1.86

[注]：192.168.1.84既是master节点，也是worker节点

1. 修改配置文件

vim /etc/profile

export SPARK_HOME=/opt/lqu/packages/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

让配置文件生效：source /etc/profile
配置完成
4. 启动
①首先查看hadoop集群是否启动，可使用jps查看
在master(192.168.1.84)启动
cd /opt/lqu/packages/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/sbin
启动master：start-master.sh
启动slaves：start-slaves.sh

②在master节点查看

在其他两台slave上查看：

③ 浏览器观察spark

Standalone集群安装：https://my.oschina.net/jackieyeah/blog/659741
这篇文章很详细

4 . 安装tensorflow
1. 安装python2.7
电脑自带python2.7.5，省略这一步
2. 安装pip

curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.pypython get-pip.py

1. 使用pip安装tensorflow(使用清华镜像源)

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflow==0.12.1

因为官方给出的示例版本是0.12.1，所以安装该版本，要不然版本不兼容容易出现一些不知道的错误
4. 查看

安装成功

【坑】给三台虚拟机都安装tensorflow，之前只给master节点安装tensorflow，其他两台找不到six.moves.queue模块。
5. 安装tensorflowonspark

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple tensorflowonspark

git clone https://github.com/yahoo/TensorFlowOnSpark.gitcd TensorFlowOnSparkexport TFoS_HOME=$(pwd)

打包tensorflowonspark目录的文件

zip -r tfspark.zip tensorflowonspark/*

tfspark.zip是我们生成的python库文件，之后提交Spark的时候用到，其就是把tensorflowonspark所有文件进行了打包。
6. 样例测试
1. 下载数据集

mkdir ${TFoS_HOME}/mnistcd ${TFoS_HOME}/mnistcurl -O "http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz"curl -O "http://yann.lecun.com/exdb/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz"curl -O "http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz"curl -O "http://yann.lecun.com/exdb/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz"

2. 转换mnist数据集(.gz-->csv)

在hdfs上/user/root/建立目录examples/mnist/csv
[注]因为我是用root用户运行的，所以在/user/root底下建立目录，如果是其他用户运行，则在/user/${user}下建立目录

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \--master=local[*]  \${TFoS_HOME}/examples/mnist/mnist_data_setup.py \--output examples/mnist/csv \--format csv

将上面的地址改为实际下载目录
转换成功后查看hdfs，生成2个目录

3. 训练模型

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \--master=spark://192.168.1.84:7077 \--conf spark.executorEnv.LD_LIBRARY_PATH="${JAVA_HOME}/jre/lib/amd64/server“\--conf spark.executorEnv.CLASSPATH="$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath --glob):${CLASSPATH}" \--py-files ${TFoS_HOME}/examples/mnist/spark/mnist_dist.py,${TFoS_HOME}/tfspark.zip \--conf spark.cores.max=3 \--conf spark.task.cpus=1 \${TFoS_HOME}/examples/mnist/spark/mnist_spark.py \--cluster_size 3 \--images examples/mnist/csv/train/images \--labels examples/mnist/csv/train/labels \--format csv \--mode train \--model mnist_model

spark.cores.max/spark.task.cpus=workernumber，如果设置不满的话会出现无限等待的情况。
spark.cores.max(集群总核数)
spark.task.cpus(worker节点分配核数)

将mnist_dist.py 的logdir改为本地路径，如logdir=’/tmp/’+args.model

运行成功后，hdfs查看：

4. 预测模型

${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \--master spark://192.168.1.84:7077 \--conf spark.executorEnv.LD_LIBRARY_PATH="${JAVA_HOME}/jre/lib/amd64/server" \--conf spark.executorEnv.CLASSPATH="$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath --glob):${CLASSPATH}" \--py-files ${TFoS_HOME}/tfspark.zip,${TFoS_HOME}/examples/mnist/spark/mnist_dist.py \--conf spark.cores.max=3 \--conf spark.task.cpus=1 \--conf spark.executorEnv.JAVA_HOME="$JAVA_HOME" \${TFoS_HOME}/examples/mnist/spark/mnist_spark.py \--cluster_size 3 \--images examples/mnist/csv/test/images \--labels examples/mnist/csv/test/labels \--mode inference \--format csv \--model mnist_model \--output predictions

终于成功了

在经历无数次才坑爬坑后，终于成功了，一定要多看日志，再坚持一下，就成功了。
下面，推荐几个较好的链接
tensorflowonspark standalone安装
官方安装文档github