Spark的配置以及使用方法_spark 配置

一、环境配置

1.Hadoop+Spark的安装

1. 创建虚拟机

   • 选自定义高级

   • 注意硬件兼容性选择：

     

     image-20240303132919056

   • 操作系统选择linux

2. 配置网卡以及系统设置

   • 选择英语

   • 注意改镜像，改到阿里云的镜像

   • 名字：spark041

   • 网卡设置

     

     image-20240303133236949

     

     image-20240303133255597

     

     image-20240303133307177

     

     image-20240303133449998

   • 安装vim

   1. sudo apt-get install vim

   2. 修改静态IP地址

      sudo vim /etc/netplan/00-开头.yaml(文件名可能不同)，改完保存，

   3. 然后sudo netplan apply

   4. 

      image-20240303133615105

   5. 修改映射 sudo vim /etc/hosts

      

      image-20240303133759996

   6. 关闭防火墙

      sudo ufw disable

      查看防火墙状态

      sudo ufw status

   7. SSH

      sudo dpkg -l | grep ssh

      查看是否已经安装

      否则用下列命令安装

      sudo apt-get install openssh-client

      sudo apt-get install openssh-server

      重启ssh服务

      sudo /etc/init.d/ssh restart

   8. 文件上传 mkdir -p software servers data

      节点上进行Ntp同步

      sudo cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime

      sudo apt-get install -y ntpdate

      sudo ntpdate -u cn.pool.ntp.org

      在master上：

      上传jdk安装包到software，解压到servers

      cd ~/software

      tar -zxvf ./jdk-8u201-linux-x64.tar.gz -C ~/servers

      mv jdk1.8.0_201 jdk

      

      image-20240303134127016

      

      image-20240303134147226

      设置jdk环境变量

      sudo vim ~/.bashrc

      添加如下代码

      export JAVA_HOME=~/servers/jdk

      export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre

      export CLASSPATH={JAVA_HOME}/lib/tools.jar:.

      export PATH=PATH

      使得设置生效

      source ~/.bashrc

      检测是否安装成功

      java -version

      

      image-20240303134349513

3. Hadoop的配置

   解压到servers

   cd ~/software

   tar -zxvf hadoop-2.7.4.tar.gz -C ~/servers/

   重命名文件

   mv hadoop-2.7.4/ wfb-hadoop

   设置环境变量，以后就可以在任意目录下使用Hadoop相关命令

   vim ~/.bashrc

   添加下面的语句

   export HADOOP_HOME=~/servers/wfb-hadoop

   export PATH=HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

   使设置生效

   source ~/.bashrc

   验证hadoop环境变量设置是否正确

   Whereis hdfs

   whereis start-all.sh

4. Hadoop的伪分布式配置

   修改hadoop-env.sh文件

   cd ~/servers/wfb-hadoop/etc/hadoop

   vim hadoop-env.sh

   找到export JAVA_HOME一行，去掉行首的#，修改JAVA_HOME的值

   # The java implementation to use.

   export JAVA_HOME=~/servers/jdk

   设置core-site.xml文件

   <property> 
    
     <name>fs.defaultFS</name> 
    
     <value>hdfs://local:8020</value>
    
    </property> 
    
    <property>
    
     <name>hadoop.tmp.dir</name>
    
     <value>/home/spark000/servers/wfb-hadoop/tmp</value>
    
    </property>
   

   修改hdfs-site.xml

   <property>
    
   ​        <name>dfs.replication</name>
    
   ​        <value>1</value>
    
   ​    </property>
    
   <property>
    
   <name>dfs.secondary.http.address</name>
    
   <value>local:50090</value>
    
   </property>
   

   mapred-site.xml

   复制cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

   <configuration>
    
   <property>
    
     <name>mapreduce.framework.name</name>
    
     <value>yarn</value>
    
   </property>
    
   </configuration>
   

   修改yarn-site.xml

   <property>
    
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    
    <value>local</value>
    
   </property>
    
   <property>
    
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    
    <value>mapreduce_shuffle</value>
    
   </property>
   

   格式化HDFS

   hdfs namenode -format

   start-all.sh

5. 安装spark

   1. 上传安装包到software

      cd /home/spark000/software

      解压缩spark到servers

      tar -zxvf /home/spark000/software/spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz -C /home/spark000/servers/

      进入servers

      cd /home/spark000/servers

      重命名spark-2.4.0-bin-without-hadoop

      mv spark-2.4.0-bin-without-hadoop spark-local

      进入spark-local

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

      vim conf/spark-env.sh

      **export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/spark000/servers/wfb-hadoop/bin/hadoop classpath)**
       
      **export HADOOP_HOME=~/servers/wfb-hadoop**
       
      **export HADOOP_CONF_DIR=~/servers/wfb-hadoop/etc/hadoop**
       
      **export JAVA_HOME=~/servers/jdk**
      

      进入.bashrc 修改环境变量

      vim ~/.bashrc

      在最后面增加

      **export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$SPARK_HOME/bin**
       
      **export SPARK_HOME=/home/spark000/servers/spark-local**
       
      **export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip:$PYTHONPATH**
       
      **export PYSPARK_PYTHON=python3**
      

      使配置生效

      source ~/.bashrcs

   2. sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python**

   3. 启动pyspark方式测试

      bin/pyspark --master local[*]

      spark-submit****方式测试，测试用例：

      mkdir -p /home/spark000/mycode/python

      cd /home/spark000/mycode/python

      touch WordCount.py

      vim WordCount.py

      **/home/spark000/servers/spark-local/bin/spark-submit /home/spark000/mycode/python/WordCount.py |grep Lines**
      

      可以通过修改log4j.properties来简化显示

      进入conf目录

      cd /home/spark000/servers/spark-local/conf

      复制log4j.properties

      cp log4j.properties.template log4j.properties

      修改配置为

      log4j.rootCategory=ERROR, consoles'p

2.pyspark命令

1. pyspark --master <master-url>

   参数：

   • local 一个worker线程运行spark

   • local[*] 物理CPU * 每个物理CPU包含的CPU核数

   • local[K] 使用K个worker线程来运行spark

   • spark://HOST:POST 采用独立（Standalne）集群模式, 连接到指定的Spark集群，端口是7077

   • yarn-client 不能关掉，适合测试，有交互Mesos

   • yarn-cluster 可以关掉，适合企业生产，没有交互

   • mesos://HOST:POST采用Mesos集群模式，连接到指定的Mesos端口号5050

2. pyspark --master <master-url> --jars

   • 添加jar包

3.开发spark独立程序

1. 在python的文件夹中写python文件

2. 通过spark-submit 运行程序

   • 进入到spark所在的位置

   • spark-submit --master --deploy(部署模式) 代码文件[主类的主方法参数]