基于Spark3.3.4版本，实现Spark On Yarn 模式部署

一、环境描述

[二、部署Spark 节点](#二、部署Spark 节点)

[2.1 下载资源包](#2.1 下载资源包)

[2.2 解压](#2.2 解压)

[2.3 配置](#2.3 配置)

[2.3.1 配置hadoop信息](#2.3.1 配置hadoop信息)

[2.3.1.1 修改yarn-site.xml](#2.3.1.1 修改yarn-site.xml)

[2.3.1.2 mapred-site.xml](#2.3.1.2 mapred-site.xml)

[2.3.2 配置spark-env.sh](#2.3.2 配置spark-env.sh)

[2.3.3 配置spark-defaults.conf](#2.3.3 配置spark-defaults.conf)

[2.4 分发](#2.4 分发)

[2.5 启动服务](#2.5 启动服务)

[2.5.1 启动hadoop集群](#2.5.1 启动hadoop集群)

[2.5.2 启动hadoop 的historyserver](#2.5.2 启动hadoop 的historyserver)

[2.5.2 启动spark 服务](#2.5.2 启动spark 服务)

[2.5.2.1 新建目录](#2.5.2.1 新建目录)

[2.5.2.2 启动spark](#2.5.2.2 启动spark)

[2.6 测试](#2.6 测试)

[2.6.1 测试spark-shell](#2.6.1 测试spark-shell)

[2.6.2 测试historyserver 服务](#2.6.2 测试historyserver 服务)

一、环境描述

系统环境描述：本教程基于CentOS 8.0版本虚拟机

Hadoop ha 集群环境说明：

机器节点信息：

Spark 集群环境说明：

机器节点信息：

注意： Spark On Yarn 需要基于 Hadoop 体系的 Yarn 调度框架，所以需要先启动Yarn 调度框架（不一定需要启动Hadoop）

二、部署Spark 节点

2.1 下载资源包

Spark 包下载地址：

Index of /dist/spark/spark-3.3.4 (apache.org)

注意：需要和Hadoop体系的版本要保持一致，我这里的Hadoop是3.3.4版本，所以，我的Spark 版本也需要是3.3.4版本。（关于hadoop部署，这里不作过多介绍，可以查看我的博文：一篇文章带你学会Hadoop-3.3.4集群部署_hdoop jdk3.3.4-CSDN博客）

2.2 解压

bash 复制代码

tar -zxvf spark-3.3.4-bin-hadoop3.tgz

2.3 配置

2.3.1 配置hadoop信息

2.3.1.1 修改yarn-site.xml

XML 复制代码

<property>
	<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
	<value>4096</value>
</property>
<property>
	<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
	<value>4</value>
</property>
<property>
	<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
	<value>false</value>
</property>

2.3.1.2 mapred-site.xml

XML 复制代码

<property>
	<name>mapred.job.history.server.embedded</name>
	<value>true</value>
</property>
<property>
	<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
	<value>node3:10020</value>
</property>
<property>
	<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
	<value>node3:50060</value>
</property>
<property>
	<name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
	<value>/work/mr_history_tmp</value>
</property>
<property>
	<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
	<value>/work/mr-history_done</value>
</property>

2.3.2 配置spark-env.sh

bash 复制代码

# 进入config目录
cd spark-3.3.4-bin-hadoop3/conf
# 重命名配置文件
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
# 修改配置信息
vim spark-env.sh

bash 复制代码

#配置在首行即可,配置完这个spark就能知道rm,nm，以及hdfs等节点的地址
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop

#配置历史服务器,切记端口是内部端口
export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://mycluster/spark-logs
-Dspark.history.retainedApplications=30"

2.3.3 配置spark-defaults.conf

bash 复制代码

# 进入config目录
cd spark-3.3.4-bin-hadoop3/conf
# 重命名配置文件
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
# 修改配置信息
vim spark-defaults.conf

bash 复制代码

# 开启spark的日期记录功能
spark.eventLog.enabled	true
#创建spark日志路径，待会儿要创建
spark.eventLog.dir	hdfs://mycluster/spark-logs

spark.history.fs.logDirectory  hdfs://mycluster/spark-logs
spark.yarn.jars  hdfs://mycluster/work/spark_lib/jars/*

2.4 分发

将配置好的spark-3.3.4-bin-hadoop3 分发到其他服务器

bash 复制代码

# 分发spark 包 
scp -r /usr/local/spark-3.3.4-bin-hadoop3/ node3:/usr/local/
scp -r /usr/local/spark-3.3.4-bin-hadoop3/ node4:/usr/local/
# 分发修改的hadoop的yarn-site.xml 和 mapred-site.xml
scp -r yarn-site.xml node1:/usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/
scp -r mapred-site.xml  node1:/usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/
 
scp -r yarn-site.xml node2:/usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/
scp -r mapred-site.xml  node2:/usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/

scp -r yarn-site.xml node3:/usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/
scp -r mapred-site.xml  node3:/usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/

scp -r yarn-site.xml node4:/usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/
scp -r mapred-site.xml  node4:/usr/local/hadoop-3.3.4/etc/hadoop/

2.5 启动服务

2.5.1 启动hadoop集群

bash 复制代码

# 进去hadoop目录
cd /usr/local/hadoop-3.3.4/sbin
# 启动hadoop集群
start-all.sh start

2.5.2 启动hadoop 的historyserver

bash 复制代码

# 启动historyserver
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

提示：如果执行mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 命令报如下错：

bash 复制代码

WARNING: Use of this script to start the MR JobHistory daemon is deprecated.
WARNING: Attempting to execute replacement "mapred --daemon start" instead.

则可以换一个执行命令执行：

bash 复制代码

mapred --daemon start historyserver

验证history 服务：

执行hadoop 自带的workcount 测试代码，首先先准备需要统计的文件内容：

然后上传到hdfs中：

bash 复制代码

hdfs dfs -put data3.txt /input/

执行提交命令，执行：

bash 复制代码

# 进入hadoop 样例代码目录
cd /usr/local/hadoop-3.3.4/share/hadoop/mapreduce
# 提交样例代码执行
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.3.4.jar workCount /input/data3.txt /output/

查看统计结果：

bash 复制代码

hdfs dfs -cat /output/result/part-r-00000

ok，执行成功了，我们看下yanr调度面板，看下history 历史服务数据，看能否查看，如果能查看，证明historyserver 服务没有问题：

我们发现，可以进入History查看里面执行情况了，那证明historyserver 服务部署成功。

注意：但是这只是hadoop体系的历史服务器，我们这里是部署spark，spark有自己的历史服务器，不是hadoop的历史服务器

2.5.2 启动spark 服务

2.5.2.1 新建目录

bash 复制代码

# 新建 spark-logs 日志文件
hadoop fs -mkdir /spark-logs
# 文件授权
hadoop fs -chmod 777 /spark-logs

# 新建spark jar 包文件
hadoop fs -mkdir -p /work/spark_lib/jars
# 上传spark jars文件包
hadoop fs -put /usr/local/spark-3.3.4-bin-hadoop3/jars/* /work/spark_lib/jars

由图可见，目录创建成功了，相关文件也上传成功，接下来启动spark 服务

2.5.2.2 启动spark

bash 复制代码

# 启动spak-shell 分别在master、node3、node4中启动
bin/spark-shell --master yarn
# 启动 spark 历史服务器 在master、node3、node4中启动（看你在哪个节点执行测试就在哪个节点起吧，但是cluster模式下，都要起，主要作用是当执行节点关闭后，需要通过历史服务器查看执行记录和日志）
./sbin/start-history-server.sh start

2.6 测试

2.6.1 测试spark-shell

bash 复制代码

# 执行统计指令 在master中启动
sc.textFile("hdfs://mycluster/input/data3.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect().foreach(println)

运行情况：

bash 复制代码

(golang,1)                            
(hello,4)
(java,1)
(c++,1)
(pytion,1)

登录http://master:4040 查看

2.6.2 测试historyserver 服务

关闭node3节点的spak-shell进程，测试历史服务器：

我们可以看到，关闭node3节点的spak-shell进程后，我们发现刚才的调度记录，变成了History状态，点击History，发现也点击不进去，那么我们该如何查看到历史直接记录呢？我们可以通过历史服务器查看：

访问历史服务器：http://node3:18080/

点击上图中标注出来的记录，进去就能看到和之前一样的执行记录了：

今天Spark-3.3.4 On Yarn模式部署的相关内容就分享到这里，可以关注Spark专栏《Spark》，后续不定期分享相关技术文章。如果帮助到大家，欢迎大家点赞+关注+收藏，有疑问也欢迎大家评论留言！