Spark on Yarn集群模式搭建及测试

🥇🥇【大数据学习记录篇】-持续更新中~🥇🥇

点击传送：大数据学习专栏
持续更新中，感谢各位前辈朋友们支持学习~

文章目录

- [1.Spark on Yarn集群模式介绍](#1.Spark on Yarn集群模式介绍)
- 2.搭建环境准备
- 3.搭建步骤

1.Spark on Yarn集群模式介绍

Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理框架，它支持在各种环境中进行分布式数据处理和分析。在Yarn集群模式下搭建Spark环境可以充分利用Hadoop的资源管理和调度能力。
本文将介绍如何搭建Spark on Yarn集群模式环境，步骤详细，代码量大，准备发车~

2.搭建环境准备

本次用到的环境有：
Java 1.8.0_191
Spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
Hadoop 2.7.4
Oracle Linux 7.4

3.搭建步骤

1.解压Spark压缩文件至/opt目录下

bash 复制代码

tar -zxvf  ~/experiment/file/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz  -C  /opt

2.修改解压后为文件名为spark

bash 复制代码

mv /opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 /opt/spark

3.复制spark配置文件，首先在主节点(Master)上，进入Spark安装目录下的配置文件目录{ $SPARK_HOME/conf }，并复制spark-env.sh配置文件：

bash 复制代码

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

4.Vim编辑器打开spark配置文件

bash 复制代码

vim spark-env.sh

5.按键Shift+g键定位到最后一行，按键 i 切换到输入模式下，添加如下代码，注意："="附近无空格：

bash 复制代码

export JAVA_HOME=/usr/lib/java-1.8
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077

6.复制一份spark的slaves配置文件

bash 复制代码

cp slaves.template slaves

7.修改spark的slaves配置文件

bash 复制代码

vim slaves

8.每一行添加工作节点(Worker)名称，按键Shift+g键定位到最后一行，按键 i 切换到输入模式下，添加如下代码

bash 复制代码

slave1
slave2

按键Esc，按键:wq保存退出
9.复制spark-defaults.conf

bash 复制代码

cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

10.通过远程scp指令将Master主节点的Spark安装包分发至各个从节点，即slave1和slave2节点

bash 复制代码

scp -r /opt/spark/ root@slave1:/opt/
scp -r /opt/spark/ root@slave2:/opt/

11.配置环境变量：分别在master，slave1和slave2节点上配置环境变量，修改【/etc/profile】，在文件尾部追加以下内容

bash 复制代码

vim /etc/profile

按键Shift+g键定位到最后一行，按键 i 切换到输入模式下，添加如下代码

bash 复制代码

#spark install
export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

主节点（master）上执行截图，如下：

从节点1（Slave1）上执行截图，如下：

从节点2（Slave2）上执行截图，如下：

12.按键Esc，按键:wq保存退出
13.分别在Slave1和Slave2上，刷新配置文件

bash 复制代码

source /etc/profile

14.绑定Hadoop配置目录（在主节点），Spark搭建On YARN模式，只需修改spark-env.sh配置文件的HADOOP_CONF_DIR属性，指向Hadoop安装目录中配置文件目录，具体操作如下

bash 复制代码

vim /opt/spark/conf/spark-env.sh

bash 复制代码

export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/etc/hadoop

15.按键Esc，按键:wq保存退出
16.在主节点修改完配置文件后，一定要将【/opt/spark/conf/spark-env.sh】文件同步分发至所有从节点，命令如下

bash 复制代码

scp -r /opt/spark/conf/spark-env.sh root@slave1:/opt/spark/conf/
scp -r /opt/spark/conf/spark-env.sh root@slave2:/opt/spark/conf/

17.注意事项，如不修改此项，可能在提交作业时抛相关异常，Yarn的资源调用超出上限，需修在文件最后添加属性改默认校验属性，修改文件为
{HADOOP_HOME/etc/hadoop}/yarn-site.xml

bash 复制代码

vim /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

bash 复制代码

<property>
	<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
	<value>false</value>
</property>
<property>
	<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
	<value>false</value>
</property>

18.修改完成后分发至集群其它节点：

bash 复制代码

scp /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml root@slave1:/opt/hadoop/etc/hadoop/
scp /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml root@slave2:/opt/hadoop/etc/hadoop/

19.开启Hadoop集群，在开启Spark On Yarn集群之前必须首先开启Hadoop集群，指令如下：

bash 复制代码

start-dfs.sh
start-yarn.sh

20.开启spark shell会话

bash 复制代码

spark-shell --master yarn-client

21.查看三台节点的后台守护进程

bash 复制代码

jps

22.查看查看WebUI界面，应用提交后，进入Hadoop的Yarn资源调度页面http://master:8088，查看应用的运行情况，如图所示

所有配置完成，如果本篇文章对你有帮助，记得点赞关注+收藏哦~