spark集成到hadoop

这篇文章是在hadoop的基础上集成spark,关于hadoop环境的搭建可以参考我之前的博文https://blog.csdn.net/wbo112/article/details/124654197?spm=1001.2014.3001.5501

本次使用的是spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz

ip 主机名
192.168.68.121 hadoop1
192.168.68.122 hadoop2
192.168.68.123 hadoop3

后续web 界面访问有可能直接是机器名,所以需要把IP与主机 加到本地hosts文件中

解压spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz到目录下

进入解压后的目录/home/hadoop/software/spark-3.3.1-bin-hadoop3

执行spark自带计算圆周率示例代码

在spark目录中执行如下代码

复制代码
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[2] \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.1.jar \
10

输出日志中有这么一句Spark web UI at http://hadoop1:4040,在spark程序运行中可以看到任务运行的各种状态(spark任务结束前面的web-ui地址也就打不开了)。

上面的示例是scala版本的示例,源码在/home/hadoop/software/spark-3.3.1-bin-hadoop3/examples/src/main/scala/org/apache/spark/examples

spark-yarn

解压spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz到目录下到/home/hadoop/software/spark-yarn/目录下

在spark-yarn配置文件中增加

执行如下命令

/home/hadoop/software/spark-yarn/spark-3.3.1-bin-hadoop3/conf 进入spark配置文件目录

cp spark-env.sh.template spark-env.sh 复制模板配置文件

修改spark-env.sh增加如下内容

复制代码
YARN_CONF_DIR=/home/hadoop/software/hadoop-3.2.3/etc/hadoop   #注意,这是hadoop目录

再次进入就可以将任务在yarn上运行

复制代码
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.1.jar \
10

进入yarnweb-ui yarn也能看到执行记录

再次进入``/home/hadoop/software/spark-yarn/spark-3.3.1-bin-hadoop3/conf`

执行如下命令

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

配置日志存储路径

复制代码
spark.eventLog.enabled          true
spark.eventLog.dir               hdfs://hadoop1:9000/directory   #这个是hdfs的地址,目录不存在,要手动创建
spark.yarn.historyServer.address=hadoop1:19889   #这个端口是spark的端口,必须没被占用
spark.history.ui.port=19889        #这个端口是spark的端口,必须没被占用

再次进入spark-env.sh配置历史服务器信息,参数信息同上

复制代码
export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=19888
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop1:10020/directory
-Dspark.history.retainedApplications=30"   #指定保存Application历史记录的个数,如果超过这个值,旧的应用程序信息将被删除,这个是内存中的应用数,而不是页面上显示的应用数。

再次回到/home/hadoop/software/spark-yarn/spark-3.3.1-bin-hadoop3/目录执行如下命令,启动历史服务器

sbin/start-history-server.sh.

再次执行

复制代码
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.1.jar \
10

再次进入yarn的web-ui,找到上面任务的历史执行记录。

点击这里的History,就会进入我们刚才配置的spark的历史任务的web-ui界面。如我本地是Spark Pi - Spark Jobs http://hadoop1:19889/history/application_1723817139150_0002/jobs/,就能看到spark执行信息。

相关推荐
IT观测7 分钟前
城市生命线工程五大核心企业
大数据
烟花情报局14 分钟前
陕西省应急管理厅最新发布!
大数据
逐米时代29 分钟前
四川制造企业智改数转怎么申报?本地化AI项目落地一般分5步
大数据·人工智能
eastyuxiao9 小时前
思维导图拆解项目范围 3 个真实落地案例
大数据·运维·人工智能·流程图
Meya112714 小时前
别再人工硬扛机房管理!智能 U 位系统,让机房管理一键数字化
大数据·运维
天辛大师15 小时前
天辛大师谈人工智能时代,如何用AI研究历代放生劝善忏悔文
大数据·人工智能·随机森林·启发式算法
为儿打call15 小时前
SparkSQL 广播超时排查:小表但是多分区 = BroadcastTimeout
大数据·spark
eastyuxiao15 小时前
如何用思维导图拆解项目范围
大数据·人工智能·流程图
渣渣盟15 小时前
Apache Flink物理分区算子全解析
大数据·flink·apache
小王毕业啦16 小时前
(1990-2024年)个股交易活跃度、个股换手率
大数据·人工智能·数据挖掘·数据分析·区块链·社科数据