spark的standalone 分布式搭建

一、环境准备

集群环境hadoop11，hadoop12 ，hadoop13

安装 zookeeper 和 HDFS

1、启动zookeeper

-- 启动zookeeper(11,12,13都需要启动)
xcall.sh  zkServer.sh  start
-- 或者
zk.sh start
-- xcall.sh 和zk.sh都是自己写的脚本

-- 查看进程
jps 
-- 有QuorumPeerMain进程不能说明zookeeper启动成功
-- 需要查看zookeeper的状态
xcall.sh  zkServer.sh  status
-- 或者
zk.sh status


 -------查看zookeeper的状态 hadoop11 zookeeper-------
JMX enabled by default
Using config: /opt/installs/zookeeper3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
 -------查看zookeeper的状态 hadoop12 zookeeper-------
JMX enabled by default
Using config: /opt/installs/zookeeper3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
 -------查看zookeeper的状态 hadoop13 zookeeper-------
JMX enabled by default
Using config: /opt/installs/zookeeper3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower


-- 有leader，有follower才算启动成功

2、启动HDFS

[root@hadoop11 ~]# start-dfs.sh
Starting namenodes on [hadoop11 hadoop12]
上一次登录：三 8月 16 09:13:59 CST 2023从 192.168.182.1pts/0 上
Starting datanodes
上一次登录：三 8月 16 09:36:55 CST 2023pts/0 上
Starting journal nodes [hadoop13 hadoop12 hadoop11]
上一次登录：三 8月 16 09:37:00 CST 2023pts/0 上
Starting ZK Failover Controllers on NN hosts [hadoop11 hadoop12]
上一次登录：三 8月 16 09:37:28 CST 2023pts/0 上

jps查看进程

[root@hadoop11 ~]# xcall.sh jps
------------------------ hadoop11 ---------------------------
10017 DataNode
10689 DFSZKFailoverController
9829 NameNode
12440 Jps
9388 QuorumPeerMain
10428 JournalNode
------------------------ hadoop12 ---------------------------
1795 JournalNode
1572 NameNode
1446 QuorumPeerMain
1654 DataNode
1887 DFSZKFailoverController
1999 Jps
------------------------ hadoop13 ---------------------------
1446 QuorumPeerMain
1767 Jps
1567 DataNode
1679 JournalNode

查看HDFS高可用节点状态,出现一个active和一个standby说名HDFS启动成功（或者可以访问web端=>主机名：8020来查看状态）

[root@hadoop11 ~]# hdfs haadmin -getAllServiceState
hadoop11:8020                                      standby
hadoop12:8020                                      active

二、安装Spark

1、上传安装包到hadoop11

上传到/opt/modules目录下

我的是2.4.3版本的

2、解压

[root@hadoop11 modules]# tar -zxf spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/installs/
[root@hadoop11 modules]# cd /opt/installs/
[root@hadoop11 installs]# ll
总用量 4
drwxr-xr-x.  8 root root  198 6月  21 10:20 flume1.9.0
drwxr-xr-x. 11 1001 1002  173 5月  30 19:59 hadoop3.1.4
drwxr-xr-x.  8   10  143  255 3月  29 2018 jdk1.8
drwxr-xr-x.  3 root root   18 5月  30 20:30 journalnode
drwxr-xr-x.  8 root root  117 8月   3 10:03 kafka3.0
drwxr-xr-x. 13 1000 1000  211 5月   1 2019 spark-2.4.3-bin-hadoop2.7
drwxr-xr-x. 11 1000 1000 4096 5月  30 06:32 zookeeper3.4.6

3、更名

[root@hadoop11 installs]# mv spark-2.4.3-bin-hadoop2.7/ spark
[root@hadoop11 installs]# ls
flume1.9.0  hadoop3.1.4  jdk1.8  journalnode  kafka3.0  spark  zookeeper3.4.6

4、配置环境变量

 vim /etc/profile
-- 添加
export SPARK_HOME=/opt/installs/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
-- 重新加载环境变量
source /etc/profile

5、修改配置文件

(1)conf目录下的 slaves 和 spark-env.sh

cd /opt/installs/spark/conf/
-- 给文件更名
mv slaves.template slaves
mv spark-env.sh.template spark-env.sh

#配置Spark集群节点主机名，在该主机上启动worker进程
[root@hadoop11 conf]# vim slaves
[root@hadoop11 conf]# tail -3 slaves
hadoop11
hadoop12
hadoop13

#声明Spark集群中Master的主机名和端口号
[root@hadoop11 conf]# vim spark-env.sh
[root@hadoop11 conf]# tail -3 spark-env.sh
SPARK_MASTER_HOST=hadoop11
SPARK_MASTER_PORT=7077

(2)sbin 目录下的 spark-config.sh

vim spark-config.sh
#在最后增加 JAVA_HOME 配置
export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk1.8

6、配置JobHistoryServer

（1）修改配置文件

[root@hadoop11 sbin]# hdfs dfs -mkdir /spark-logs
[root@hadoop11 sbin]# cd ../conf/
[root@hadoop11 conf]# mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
[root@hadoop11 conf]# vim spark-defaults.conf

[root@hadoop11 conf]# vim spark-env.sh
SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hdfs-cluster/spark-logs"

这里使用hdfs-cluster的原因：

在scala中写hdfs-cluster而不写具体的主机名，需要将hadoop中的两个配置文件拷贝到resources目录下，原因和这里的一样（需要动态寻找可用的hadoop节点，以便读写数据）

（2）复制hadoop的配置文件到spark的conf目录下

[root@hadoop11 conf]# cp /opt/installs/hadoop3.1.4/etc/hadoop/core-site.xml ./
[root@hadoop11 conf]# cp /opt/installs/hadoop3.1.4/etc/hadoop/hdfs-site.xml ./
[root@hadoop11 conf]# ll
总用量 44
-rw-r--r--. 1 root root 1289 8月  16 11:10 core-site.xml
-rw-r--r--. 1 1000 1000  996 5月   1 2019 docker.properties.template
-rw-r--r--. 1 1000 1000 1105 5月   1 2019 fairscheduler.xml.template
-rw-r--r--. 1 root root 3136 8月  16 11:10 hdfs-site.xml
-rw-r--r--. 1 1000 1000 2025 5月   1 2019 log4j.properties.template
-rw-r--r--. 1 1000 1000 7801 5月   1 2019 metrics.properties.template
-rw-r--r--. 1 1000 1000  883 8月  16 10:47 slaves
-rw-r--r--. 1 1000 1000 1396 8月  16 11:03 spark-defaults.conf
-rwxr-xr-x. 1 1000 1000 4357 8月  16 11:05 spark-env.sh

7、集群分发

分发到hadoop12 hadoop13 上

myscp.sh ./spark/ /opt/installs/

-- myscp.sh是脚本
[root@hadoop11 installs]# cat /usr/local/sbin/myscp.sh
#!/bin/bash

# 使用pcount记录传入脚本参数个数

pcount=$#
if ((pcount == 0))
then
   echo no args;
   exit;
fi
pname=$1
#根据给定的路径pname获取真实的文件名fname
fname=`basename $pname`
echo "$fname"
#根据给定的路径pname，获取路径中的绝对路径，如果是软链接，则通过cd -P 获取到真实路径
pdir=`cd -P $(dirname $pname);pwd`
#获取当前登录用户名
user=`whoami`
for((host=12;host<=13;host++))
do
  echo"scp -r $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir"
  scp -r $pdir/$fname $user@hadoop$host:$pdir
done

查看hadoop12 和hadoop13 上是否有spark

hadoop12

[root@hadoop12 ~]# cd /opt/installs/
[root@hadoop12 installs]# ll
总用量 4
drwxr-xr-x. 11 root root  173 5月  30 19:59 hadoop3.1.4
drwxr-xr-x.  8   10  143  255 3月  29 2018 jdk1.8
drwxr-xr-x.  3 root root   18 5月  30 20:30 journalnode
drwxr-xr-x.  8 root root  117 8月   3 10:06 kafka3.0
drwxr-xr-x. 13 root root  211 8月  16 11:13 spark
drwxr-xr-x. 11 root root 4096 5月  30 06:39 zookeeper3.4.6

hadoop13

[root@hadoop13 ~]# cd /opt/installs/
[root@hadoop13 installs]# ll
总用量 4
drwxr-xr-x. 11 root root  173 5月  30 19:59 hadoop3.1.4
drwxr-xr-x.  8   10  143  255 3月  29 2018 jdk1.8
drwxr-xr-x.  3 root root   18 5月  30 20:30 journalnode
drwxr-xr-x.  8 root root  117 8月   3 10:06 kafka3.0
drwxr-xr-x. 13 root root  211 8月  16 11:13 spark
drwxr-xr-x. 11 root root 4096 5月  30 06:39 zookeeper3.4.6

三、启动spark

在Master所在的机器上启动

[root@hadoop11 installs]# cd spark/sbin/
# 开启standalone分布式集群
[root@hadoop11 sbin]# ./start-all.sh
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /opt/installs/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-hadoop11.out
hadoop13: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/installs/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-hadoop13.out
hadoop12: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/installs/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-hadoop12.out
hadoop11: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/installs/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-hadoop11.out
#开启JobHistoryServer
[root@hadoop11 sbin]# ./start-history-server.sh
starting org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer, logging to /opt/installs/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer-1-hadoop11.out

查看 web UI

查看spark的web端

访问8080端口:

查看历史服务

访问18080端口：

四、初次使用

1、使用IDEA开发部署一个spark程序

（1）pom.xml

<dependencies>
        <!-- spark依赖-->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.4.3</version>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <extensions>
            <extension>
                <groupId>org.apache.maven.wagon</groupId>
                <artifactId>wagon-ssh</artifactId>
                <version>2.8</version>
            </extension>
        </extensions>
        <plugins>

            <plugin>
                <groupId>org.codehaus.mojo</groupId>
                <artifactId>wagon-maven-plugin</artifactId>
                <version>1.0</version>
                <configuration>
                    <!--上传的本地jar的位置-->
                    <fromFile>target/${project.build.finalName}.jar</fromFile>
                    <!--远程拷贝的地址-->
                    <url>scp://root:root@hadoop11:/opt/jars</url>
                </configuration>
            </plugin>
            <!-- maven项目对scala编译打包 -->
            <plugin>
                <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
                <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
                <version>4.0.1</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>scala-compile-first</id>
                        <phase>process-resources</phase>
                        <goals>
                            <goal>add-source</goal>
                            <goal>compile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

（2）sparkWordCount.scala

object sparkWordCount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //1.建立sparkContext对象
    val conf = new SparkConf().setMaster("spark://hadoop11:7077").setAppName("sparkWordCount")
    val sc = new SparkContext(conf)
    //2.对文件进行操作
    
    sc.textFile("hdfs://hadoop11:8020/spark/a.txt")
      .flatMap(v=>v.split(" "))
      .map(v=>(v,1))
      .groupBy(v=>v._1)
      .map(v=>(v._1,v._2.size))
      .saveAsTextFile("hdfs://hadoop11:8020/spark/out1")
      /* 
   //把hdfs-site.xml和core-site.xml拷贝到resources目录下，这里的主机名可以写成hdfs-cluster
    sc.textFile("hdfs://hdfs-cluster/spark/a.txt")
      .flatMap(v=>v.split(" "))
      .map(v=>(v,1))
      .groupBy(v=>v._1)
      .map(v=>(v._1,v._2.size))
      .saveAsTextFile("hdfs://hdfs-cluster/spark/out1")
      */
    //3.关闭资源
    sc.stop()
    }

(3)打包，上传

要现在hadoop11的 /opt下面新建一个jars文件夹

[root@hadoop11 hadoop]# cd /opt/
[root@hadoop11 opt]# mkdir jars
[root@hadoop11 opt]# ll
总用量 0
drwxr-xr-x. 9 root root 127 8月  16 10:39 installs
drwxr-xr-x. 2 root root   6 8月  16 14:05 jars
drwxr-xr-x. 3 root root 179 8月  16 10:33 modules
[root@hadoop11 opt]# cd jars/

（4）运行这个jar包

spark-submit --master spark://hadoop11:7077 --class day1.sparkWordCount /opt/jars/spark-test-1.0-SNAPSHOT.jar

看一下8080端口：

看一下18080端口：