开源大数据集群部署(二十一)Spark on yarn 部署

作者:櫰木

1 spark on yarn安装(每个节点)

bash 复制代码
cd /root/bigdata/
tar -xzvf spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz -C /opt/
ln -s /opt/spark-3.3.1-bin-hadoop3 /opt/spark
chown -R spark:spark /opt/spark-3.3.1-bin-hadoop3

2 配置环境变量及修改配置

bash 复制代码
cat /etc/profile.d/bigdata.sh
export SPARK_HOME=/opt/spark
export SPARK_CONF_DIR=/opt/spark/conf

引用变量

bash 复制代码
source /etc/profile

yarn的capacity-scheduler.xml文件修改配置保证资源调度按照CPU + 内存模式:(每个yarn 节点)

bash 复制代码
<property>
    <name>yarn.scheduler.capacity.resource-calculator</name>
    <!-- <value>org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DefaultResourceCalculator</value> -->
    <value>org.apache.hadoop.yarn.util.resource.DominantResourceCalculator</value>
</property>

在yarn-site.xml开启日志功能:

bash 复制代码
<property>
    <description>Whether to enable log aggregation</description>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.log.server.url</name>
    <value>http://master:19888/jobhistory/logs</value>
</property>

修改mapred-site.xml: (每个yarn节点)

bash 复制代码
 <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>hd1.dtstack.com:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>hd1.dtstack.com:19888</value>
</property>

cd /opt/spark/conf

Spark 配置文件 (每个spark节点)

bash 复制代码
cat spark-defaults.conf
spark.eventLog.dir=hdfs:///user/spark/applicationHistory
spark.eventLog.enabled=true
spark.yarn.historyServer.address=http://hd1.dtstack.com:18018
 
spark.history.kerberos.enabled=true
 
spark.history.kerberos.principal=hdfs/hd1.dtstack.com@DTSTACK.COM
spark.history.kerberos.keytab=/etc/security/keytab/hdfs.keytab

Spark 环境配置文件 (每个spark节点)

bash 复制代码
cat spark-env.sh
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18018 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs:///user/spark/applicationHistory"
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
  • 由于需要读取日志文件,所以使用hdfs的keytab

创建对应hdfs目录,并修改权限

bash 复制代码
hdfs dfs -mkdir -p /user/spark/applicationHistory
hdfs dfs -chown -R spark /user/spark/

提交测试任务

bash 复制代码
cd /opt/spark
./bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.1.jar

3 启动spark history server

cd /opt/spark

开启history server

bash 复制代码
./sbin/start-history-server.sh

4 查看效果

1)先进入YARN管理页面查看Spark on Yarn应用,并点击如下图的History:


直接访问histroy server

http://ip:18018

更多技术信息请查看云掣官网https://yunche.pro/?t=yrgw

相关推荐
利威尔·25 分钟前
常用git命令
大数据·elasticsearch·搜索引擎
一份汉堡套餐1 小时前
7月最新大模型排名
大数据·人工智能
ganbingfenxiang1 小时前
山西干冰零售
大数据·人工智能·python·零售
ZeekerLin2 小时前
AI时代,企业核心业务中台化建设思考
大数据·人工智能·企业ai转型
2601_949936962 小时前
2026会计岗位职场能力提升方法分享
大数据
咖啡屋和酒吧2 小时前
无锡干细胞领域发展纪实
大数据·人工智能
SelectDB3 小时前
快手 AB 场景提速 145 倍,从 Spark 到 Apache Doris 的加速实践
数据库·spark·开源
SelectDB3 小时前
阶跃星辰 Agent 可观测实践:为什么 Trace 数据底座选择 SelectDB?
大数据·数据库·agent
志起计算机编程3 小时前
Ubuntu24 单节点ClickHouse二进制包部署
大数据
小弥儿3 小时前
GitHub今日热榜 | 2026-07-05:阿里巴巴浏览器Agent上榜
学习·开源·github