分布式内存计算Spark环境部署与分布式内存计算Flink环境部署

注意：

本小节的操作，基于：大数据集群（Hadoop生态）安装部署环节中所构建的Hadoop集群，如果没有Hadoop集群，请参阅前置内容，部署好环境。

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大数据集群（Hadoop生态）安装部署_时光の尘的博客-CSDN博客

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分布式内存计算Spark环境部署

1. 简介

Spark是一款分布式内存计算引擎，可以支撑海量数据的分布式计算。

Spark在大数据体系是明星产品，作为最新一代的综合计算引擎，支持离线计算和实时计算。

在大数据领域广泛应用，是目前世界上使用最多的大数据分布式计算引擎。

我们将基于前面构建的Hadoop集群，部署Spark Standalone集群。

2. 安装

2.1【node1执行】下载并解压

复制代码

wget https: / archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.5/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz

# 解压
tar -zxvf spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz -C /export/server/

# 软链接
ln -s /export/server/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 /export/server/spark

2.2【node1执行】修改配置文件名称

复制代码

# 改名
cd /export/server/spark/conf
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
mv slaves.template slaves

2.3【node1执行】修改配置文件，spark-env.sh

复制代码

#设置JAVA安装目录
JAVA_HOME=/export/server/jdk

#HADOOP软件配置文件目录，读取HDFS上文件和运行YARN集群
HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop

#指定spark老大Master的IP和提交任务的通信端口
export SPARK_MASTER_HOST=node1
export SPARK_MASTER_PORT=7077

SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
SPARK_WORKER_CORES=1
SPARK_WORKER_MEMORY=1g

2.4 【node1执行】修改配置文件，slaves

复制代码

node1
node2
node3

2.5【node1执行】分发

复制代码

scp -r spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 node2:$PWD
scp -r spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 node3:$PWD

2.6【node2、node3执行】设置软链接

复制代码

 ln -s /export/server/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 /export/server/spark

2.7【node1执行】启动Spark集群

复制代码

/export/server/spark/sbin/start-all.sh

# 如需停止，可以
/export/server/spark/sbin/stop-all.sh

2.8 打开Spark监控页面，浏览器打开：

http://node1:8081

2.9【node1执行】提交测试任务

复制代码

/export/server/spark/bin/spark-submit --master
spark: / node1:7077 - class
org.apache.spark.examples.SparkPi
/export/server/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar

分布式内存计算Flink环境部署

1. 简介

Flink同Spark一样，是一款分布式内存计算引擎，可以支撑海量数据的分布式计算。

Flink在大数据体系同样是明星产品，作为最新一代的综合计算引擎，支持离线计算和实时计算。

在大数据领域广泛应用，是目前世界上除去Spark以外，应用最为广泛的分布式计算引擎。

我们将基于前面构建的Hadoop集群，部署Flink Standalone集群

Spark更加偏向于离线计算而Flink更加偏向于实时计算。

2. 安装

2.1【node1操作】下载安装包

复制代码

wget https: / archive.apache.org/dist/flink/flink-1.10.0/flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz

# 解压
tar -zxvf flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz -C
/export/server/

# 软链接
ln -s /export/server/flink-1.10.0
/export/server/flink

2. 2【node1操作】修改配置文件，conf/flink-conf.yaml

复制代码

# jobManager 的IP地址
jobmanager.rpc.address: node1
# JobManager 的端口号
jobmanager.rpc.port: 6123
# JobManager JVM heap 内存大小
jobmanager.heap.size: 1024m
# TaskManager JVM heap 内存大小
taskmanager.heap.size: 1024m
# 每个 TaskManager 提供的任务 slots 数量大小
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2

#是否进行预分配内存，默认不进行预分配，这样在我们不使用flink集群时候不会占用集群资源
taskmanager.memory.preallocate: false
# 程序默认并行计算的个数
parallelism.default: 1
#JobManager的Web界面的端口（默认：8081）
jobmanager.web.port: 8081

2.3 【node1操作】，修改配置文件，conf/slaves

复制代码

node1
node2
node3

2.4【node1操作】分发Flink安装包到其它机器

复制代码

cd /export/server
scp -r flink-1.10.0 node2:`pwd`/
scp -r flink-1.10.0 node3:`pwd`/

2.5 【node2、node3操作】

复制代码

# 配置软链接
ln -s /export/server/flink-1.10.0
/export/server/flink

2.6 【node1操作】，启动Flink

复制代码

/export/server/flink/bin/start-cluster.sh

2.7 验证Flink启动

复制代码

# 浏览器打开
http://node1:8081

2.8 提交测试任务

【node1执行】

复制代码

/export/server/flink/bin/flink run
/export/server/flink-1.10.0/examples/batch/WordCount.jar

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