spark01（集群环境安装搭建）_spark node01

spark概述

park是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，2009年诞生于加州大学伯克利分校AMPLab，2010年开源，2013年6月成为Apache孵化项目，2014年2月成为Apache顶级项目。目前，Spark生态系统已经发展成为一个包含多个子项目的集合，其中包含SparkSQL、Spark Streaming、GraphX、MLlib等子项目，Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架。Spark基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量廉价硬件之上，形成集群。Spark得到了众多大数据公司的支持，这些公司包括Hortonworks、IBM、Intel、Cloudera、MapR、Pivotal、百度、阿里、腾讯、京东、携程、优酷土豆。当前百度的Spark已应用于凤巢、大搜索、直达号、百度大数据等业务；阿里利用GraphX构建了大规模的图计算和图挖掘系统，实现了很多生产系统的推荐算法；腾讯Spark集群达到8000台的规模，是当前已知的世界上最大的Spark集群。

为什么要学Spark
Spark是一个开源的类似于Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Spark中的Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容HDFS、Hive，可融入Hadoop的生态系统，以弥补MapReduce的不足。

Spark特点

• 快
  与Hadoop的MapReduce相比，Spark基于内存的运算要快100倍以上，基于硬盘的运算也要快10倍以上。Spark实现了高效的DAG执行引擎，可以通过基于内存来高效处理数据流。
• 易用
  Spark支持Java、Python和Scala的API，还支持超过80种高级算法，使用户可以快速构建不同的应用。而且Spark支持交互式的Python和Scala的shell，可以非常方便地在这些shell中使用Spark集群来验证解决问题的方法。
• 通用
  Spark提供了统一的解决方案。Spark可以用于批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（Spark MLlib）和图计算（GraphX）。这些不同类型的处理都可以在同一个应用中无缝使用。Spark统一的解决方案非常具有吸引力，毕竟任何公司都想用统一的平台去处理遇到的问题，减少开发和维护的人力成本和部署平台的物力成本。
• 兼容性
  Spark可以非常方便地与其他的开源产品进行融合。比如，Spark可以使用Hadoop的YARN和Apache Mesos作为它的资源管理和调度器，器，并且可以处理所有Hadoop支持的数据，包括HDFS、HBase和Cassandra等。这对于已经部署Hadoop集群的用户特别重要，因为不需要做任何数据迁移就可以使用Spark的强大处理能力。Spark也可以不依赖于第三方的资源管理和调度器，它实现了Standalone作为其内置的资源管理和调度框架，这样进一步降低了Spark的使用门槛，使得所有人都可以非常容易地部署和使用Spark。此外，Spark还提供了在EC2上部署Standalone的Spark集群的工具。

spark的架构模块

spark的主要架构模块介绍

Spark Core：实现了 Spark 的基本功能，包含任务调度、内存管理、错误恢复、与存储系统交互等模块。Spark Core 中还包含了对弹性分布式数据集(resilient distributed dataset，简称RDD)的 API 定义。
Spark SQL：是 Spark 用来操作结构化数据的程序包。通过 Spark SQL，我们可以使用 SQL 或者 Apache Hive 版本的 SQL 方言(HQL)来查询数据。Spark SQL 支持多种数据源，比 如 Hive 表、Parquet 以及 JSON 等。
Spark Streaming：是 Spark 提供的对实时数据进行流式计算的组件。提供了用来操作数据流的 API，并且与 Spark Core 中的 RDD API 高度对应。
Spark MLlib：提供常见的机器学习(ML)功能的程序库。包括分类、回归、聚类、协同过滤等，还提供了模型评估、数据 导入等额外的支持功能。
集群管理器：Spark 设计为可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计 算。为了实现这样的要求，同时获得最大灵活性，Spark 支持在各种集群管理器(cluster manager)上运行，包括 Hadoop YARN、Apache Mesos，以及 Spark 自带的一个简易调度 器，叫作独立调度器。

spark的运行角色介绍

master：主节点进程，在整个集群中，最多只有一个Master处于Active状态。在使用spark-shell等交互式运行或者使用官方提供的run-example实例时，Driver运行在Master节点中；若是使用spark-submit工具进行任务的提交或者IDEA等工具开发运行任务时，Driver是运行在本地客户端的。
worker：从节点进程，类似于yarn中的NodeManager，在整个集群中，可以有多个Worker（>0）。负责当前WorkerNode上的资源汇报、监督当前节点运行的Executor。并通过心跳机制来保持和Master的存活性连接。Executor受到Worker掌控，一个Worker启动Executor的个数受限于 机器中CPU核数。每个Worker节点存在一个多个CoarseGrainedExecutorBackend进程，每个进程包含一个Executor对象，该对象持有一个线程池，每个线程执行一个Task。

• （1）Application：指的是用户编写的Spark应用程序，包含了含有一个Driver功能的代码和分布在集群中多个节点上运行的Executor代码。
• （2）Driver:运行Application的main函数并创建SparkContext，SparkContext的目的是为了准备Spark应用程序的运行环境。SparkContext负责资源的申请、任务分配和监控等。当Executor运行结束后，Driver负责关闭SparkContext；
• （3）Job：一个Application可以产生多个Job，其中Job由Spark Action触发产生。每个Job包含多个Task组成的并行计算。
• （4）Stage：每个Job会拆分为多个Task，作为一个TaskSet,称为Stage；Stage的划分和调度是由DAGScheduler负责的。Stage分为Result Stage和Shuffle Map Stage；
• （5）Task：Application的运行基本单位，Executor上的工作单元。其调度和 管理由TaskScheduler负责。
• （6）RDD：Spark基本计算单元，是Spark最核心的东西。表示已被分区、被序列化、不可变的、有容错机制的、能被并行操作的数据集合。
• (7) DAGScheduler:根据Job构建基于Stage的DAG，划分Stage依据是RDD之间的依赖关系。
• （8）TaskScheduler：将TaskSet提交给Worker运行，每个Worker运行了什么Task于此处分配。同时还负责监控、汇报任务运行情况等。

spark的集群环境安装搭建

1、spark local模式运行环境搭建

常用于本地开发测试，本地还分为local单线程和local-cluster多线程;
• 该模式被称为Local[N]模式，是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，直接运行在本地，便于调试，通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题。
• 　　其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个core。如果不指定N，则默认是1个线程（该线程有1个core）。
• 　　如果是local[*]，则代表 Run Spark locally with as many worker threads as logical cores on your machine.
第一步：上传压缩包并解压
上传spark压缩包到/export/softwares并解压
将我们编译之后的spark的压缩包上传到/export/softwares路径下，然后进行解压
tar -zxf spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0.tgz -C /export/servers/
第二步：修改spark的配置文件

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
1
2

第三步：启动验证进入spark-shell
启动验证

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0
./bin/spark-shell  --master  local
1
2

退出spark shell客户端
:quit
第四步：运行spark自带的测试jar包
执行我们spark自带的程序jar包运算圆周率

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[2] \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
/export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar \
100 
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其中100表示迭代计算100次来求取我们圆周率的值，注意迭代计算的次数越多，最终求得的值就会越接近圆周率的值

2、spark的standAlone模式

第一步：修改配置文件
修改spark-env.sh
node01修改spark-env.sh

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/conf
vim spark-env.sh

export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141
export SPARK_MASTER_HOST=node01
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=4000 -Dspark.history.retainedApplications=3 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node01:8020/spark_log"
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修改slaves文件
node01修改slaves配置文件

cp slaves.template  slaves
vim slaves
node02
node03
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修改spark-defaults.conf
spark的程序运行，我们为了方便调试开发，一般我们都会配置spark的运行日志，将spark程序的运行日志保存到hdfs上面，方便我们运行程序之后的开发调试
node01修改spark-defaults.conf

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/conf
cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
vim spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled  true
spark.eventLog.dir       hdfs://node01:8020/spark_log
spark.eventLog.compress true
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hdfs创建日志文件存放的目录

hdfs dfs -mkdir -p /spark_log
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第三步：安装包分发到其他机器
node01服务器执行以下命令

cd /export/servers/
scp -r spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/ node02:$PWD
scp -r spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/ node03:$PWD
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第四步：启动spark程序
node01服务器执行以下命令启动spark程序

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0
sbin/start-all.sh
sbin/start-history-server.sh
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第五步：浏览器页面访问
浏览器页面访问spark
http://node01:8080/
查看spark任务的历史日志
http://node01:4000/

第六步：使用进入spark-shell
node01执行以下命令进入spark-shell

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0
bin/spark-shell  --master spark://node01:7077
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退出spark-shell
scala> :quit
第七步：运行spark自带的测试jar包

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://node01:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
/export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar \
100 
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其中100表示迭代计算100次来求取我们圆周率的值，注意迭代计算的次数越多，最终求得的值就会越接近圆周率的值

3、spark的HA模式

为了解决master单节点的故障，spark也支持master的高可用配置，其中spark的高可用HA模式支持两种方式，一种是手动切换，另外一种是借助zookeeper实现自动切换
第一步：停止spark集群
停止spark的所有进程
node01服务器执行以下命令停止spark集群

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0
sbin/stop-all.sh
sbin/stop-history-server.sh
1
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第二步：修改配置文件
修改spark-env.sh
node01服务器修改spark-env.sh

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/conf
vim spark-env.sh
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141
#export SPARK_MASTER_HOST=node01

export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=4000 -Dspark.history.retainedApplications=3 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node01:8020/spark_log"

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node01:2181,node02:2181,node03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
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修改slaves文件（standAlone模式已经修改过，不用修改了）
node01修改slaves配置文件

cp slaves.template  slaves
vim slaves
node02
node03
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修改spark-defaults.conf（standAlone模式已经修改过，不用修改了）
spark的程序运行，我们为了方便调试开发，一般我们都会配置spark的运行日志，将spark程序的运行日志保存到hdfs上面，方便我们运行程序之后的开发调试
node01修改spark-defaults.conf

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/conf
cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
vim spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled  true
spark.eventLog.dir       hdfs://node01:8020/spark_log
spark.eventLog.compress true
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hdfs创建日志文件存放的目录

hdfs dfs -mkdir -p /spark_log
1

第三步：配置文件分发到其他服务器
node01服务器执行以下命令进行分发

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/conf
scp spark-env.sh node02:$PWD
scp spark-env.sh node03:$PWD
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第四步：启动spark集群
node01服务器执行以下命令启动spark集群

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0
sbin/start-all.sh
sbin/start-history-server.sh
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node02服务器启动master节点

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0
sbin/start-master.sh
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第五步：浏览器页面访问
http://node01:8080/

http://node02:8080/

第六步：进入spark-shell
spark的HA模式，进入spark-shell
node01执行以下命令进入spark-shell

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/
bin/spark-shell --master spark://node01:7077,node02:7077
1
2

第七步：运行spark自带的测试jar包

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://node01:7077,node02:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
/export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar \
100
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4、spark的on yarn模式

spark on yarn 模式官方文档说明

http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html

http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html#configuration
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如果我们的spark程序是运行在yarn上面的话，那么我们就不需要spark 的集群了，我们只需要找任意一台机器配置我们的spark的客户端提交任务到yarn集群上面去即可
小提示：如果yarn集群资源不够，我们可以在yarn-site.xml当中添加以下两个配置，然后重启yarn集群，跳过yarn集群资源的检查

<property>
	<name> yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name
	<value>false</value>
</property>
<property>
	<name> yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name
	<value>false</value>
</property>
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1、环境准备
第一步：三台机器修改spark-env.sh
第一台机器修改spark-env.sh配置文件
第一天机器node01执行以下命令修改spark-env.sh配置文件

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/conf
vim spark-env.sh
export HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
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将第一台机器的spark-env.sh配置文件同步到第二台和第三台机器上面去
第一台机器执行以下命令同步spark-env.sh配置文件

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/conf
scp spark-env.sh node02:$PWD
scp spark-env.sh node03:$PWD
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第二步：三台机器添加spark环境变量
三台机器修改/etc/profile配置文件添加spark的环境变量
三台机器执行以下命令添加spark环境变量

vim /etc/profile
export SPARK_HOME=/export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0
export PATH=:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$PATH
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三台机器执行source命令让修改立即生效

source /etc/profile
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2、spark on yarn client模式提交任务
1、任务提交命令
node03服务器执行以下命令，将spark计算任务提交到yarn集群上面去

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
/export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar \
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任务提交过程解析

1、客户端提交一个Application，在客户端启动一个Driver进程。
2、Driver进程会向RS(ResourceManager)发送请求，启动AM(ApplicationMaster)的资源。
3、RS收到请求，随机选择一台NM(NodeManager)启动AM。这里的NM相当于Standalone中的Worker节点。
4、AM启动后，会向RS请求一批container资源，用于启动Executor.
RS会找到一批NM返回给AM,用于启动Executor。
5、AM会向NM发送命令启动Executor。
6、Executor启动后，会反向注册给Driver，Driver发送task到Executor,执行情况和结果返回给Driver端。

总结：
1、Yarn-client模式是适用于测试，因为Driver运行在本地，Driver会与yarn集群中的Executor进行大量的通信，会造成客户机网卡流量的大量增加.
2、 ApplicationMaster的作用：
为当前的Application申请资源
给NodeManager发送消息启动Executor。
注意：ApplicationMaster有launchExecutor和申请资源的功能，并没有作业调度的功能。

3、spark on yarn cluster模式提交任务
1、任务提交命令
node03执行以下命令提交spark任务

cd /export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0
1

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--driver-memory 1g \
--executor-memory 1g \
--executor-cores 1 \
/export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar \
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2、任务提交过程解析

执行流程
1、客户机提交Application应用程序，发送请求到RS(ResourceManager),请求启动AM(ApplicationMaster)。
2、RS收到请求后随机在一台NM(NodeManager)上启动AM（相当于Driver端）。
3、AM启动，AM发送请求到RS，请求一批container用于启动Executor。
4、RS返回一批NM节点给AM。
5、AM连接到NM,发送请求到NM启动Executor。
6、Executor反向注册到AM所在的节点的Driver。Driver发送task到Executor。
总结
1、Yarn-Cluster主要用于生产环境中，因为Driver运行在Yarn集群中某一台nodeManager中，每次提交任务的Driver所在的机器都是随机的，不会产生某一台机器网卡流量激增的现象，缺点是任务提交后不能看到日志。只能通过yarn查看日志。
2.ApplicationMaster的作用：
为当前的Application申请资源
给nodemanager发送消息 启动Excutor。
任务调度。(这里和client模式的区别是AM具有调度能力，因为其就是Driver端，包含Driver进程)

3、 停止集群任务命令：yarn application -kill applicationID

3、访问历史日志界面
http://node01:8088/cluster/app/applicationId
我们在yarn-site.xml当中缺少一行配置，在所有机器的yarn-site.xml当中添加以下配置，然后重启yarn集群以及hadoop的jobHistoryserver即可

第一步：三台机器修改yarn-site.xml配置文件
node01修改yarn-site.xml

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
vim yarn-site.xml
<property>
         <name>yarn.log.server.url</name>
         <value>http://node01:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
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node01执行以下命令，将修改后的yarn-site.xml同步到其他机器

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
scp yarn-site.xml  node02:$PWD
scp yarn-site.xml  node03:$PWD
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第二步：重新启动yarn以及jobhistoryServer服务
node01执行以下命令重启yarn集群以及jobhistoryserver服务
停止yarn集群以及jobhistoryserver服务

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/
sbin/stop-yarn.sh
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
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重新启动yarn集群以及jobhistoryserver服务

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/
sbin/start-yarn.sh
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
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