Spark完全分布式搭建（On Yarn）_1.spark on yarn分布式模式部署。

目录

一、集群规划

二、配置Spark路径​

三、修改配置文件

1.spark-env.sh​

2.修改slaves文件

四、启动集群

1.先起动Hadoop的HDFS和Yarn

2.启动Spark

五、Web查看集群启动情况

六、测试例子

七、集群配置介绍

---

必读引言：

本文是基于Hadoop完全分布式搭建的Spark On Yarn分布式集群，之前我已经总结过Hadoop完全分布式搭建的详细过程，请参考我的文章：Linux下CentOS搭建Hadoop分布式全过程（史上超全大合集！）

一、集群规划

二、配置Spark路径

  ①首先添加Spark路径

[root@hadoop101 ~]# vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_241
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

  ②分发给hadoop103和hadoop104

[root@hadoop101 ~]# xsync /etc/profile

三、修改配置文件

1.spark-env.sh

   ①进入以下路径，先修改文件名称

[root@hadoop101 ~]# cd /usr/local/spark/spark-2.3.4-bin-hadoop2.7/conf

[root@hadoop101 conf]# mv spark-env.sh.template spark-env.sh

  ②再修改文件内容

# 配置各种软件的HOME，一般来说不配置也可以，但是可能会出现问题，还是配上
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_241
export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.11.8
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3
export SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-2.3.4-bin-hadoop2.7
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
# 设置Master的IP
export SPARK_MASTER_IP=192.168.219.129
# 设置Master的主机名
export SPARK_MASTER_HOST=hadoop101
# 设置本节点的IP
export SPARK_LOCAL_IP=192.168.219.129
# 每一个Worker最多可以使用的内存
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
# 每一个Worker最多可以使用的cpu core的个数
export SPARK_WORKER_CORES=1
# 提交Application的端口，默认就是这个，万一要改呢，改这里
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop classpath)

  ③分发给hadoop103和hadoop104

[root@hadoop101 conf]# xsync spark-env.sh 

  ④相应的节点要修改他们的SPARK_LOCAL_IP

hadoop103：export SPARK_LOCAL_IP=192.168.219.131
hadoop104：export SPARK_LOCAL_IP=192.168.219.129

2.修改slaves文件

  ①进入以下路径，先修改文件名称

[root@hadoop101 ~]# cd /usr/local/spark/spark-2.3.4-bin-hadoop2.7/conf

 

[root@hadoop101 conf]# mv slaves.template slaves

  ②然后添加各个节点（不要有空格或者空行！！）

hadoop101
hadoop103
hadoop104

  ③分发给hadoop103和hadoop104

[root@hadoop101 conf]# xsync slaves 

四、启动集群

1.先起动Hadoop的HDFS和Yarn

参考我之前的文章：Hadoop完全分布式的集群启动与停止

2.启动Spark

[root@hadoop101 ~]# cd /usr/local/spark/spark-2.3.4-bin-hadoop2.7/
 
[root@hadoop101 spark-2.3.4-bin-hadoop2.7]# sbin/start-all.sh

  ①hadoop101：

  ②hadoop103：

  ③hadoop104：

 

主节点中出现了Worker和Master，从节点中出现了Worker，至此Spark完全分布式已经启动！！

五、Web查看集群启动情况

在网址中输入：http://192.168.219.129:8080/（master的IP地址：8080）

注意以下UI界面的访问地址：

 

 

六、测试例子

本例：
bin/spark-submit \
--master spark://hadoop101:7077 \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.4.jar 100
 
 
 
如果在yarn上提交某个包时：
注意文件要提前传到hdfs中
bin/spark-submit \
--master yarn \
--class Rewrite_NavieBayes \
/usr/local/spark/spark-test/TJU_NaiveBayes_Project-1.0-SNAPSHOT.jar

七、集群配置介绍

我搭建了3个虚拟机分别为hadoop101、hadoop103、hadoop104，ip地址分别为192.168.219.129，192.168.219.131，192.168.219.132，防火墙已关闭。

内置：

jdk版本：jdk1.8.0_241
hadoop版本：hadoop-2.7.3
scala版本：2.11.8
spark版本：2.3.4