如何搭建spark yarn模式的集群

搭建 Spark YARN 模式集群指南

在大数据处理领域,Spark 是一款强大的分布式计算框架,而 YARN(Yet Another Resource Negotiator)则是 Hadoop 生态系统中的资源管理系统。将 Spark 与 YARN 结合使用,可以充分利用 YARN 的资源管理能力,实现高效的 Spark 集群部署和运行。本文将详细介绍如何搭建 Spark YARN 模式的集群。

准备工作

  • 硬件资源:准备若干台服务器,建议配置为多核 CPU、大容量内存和高速网络。
  • 软件环境:确保每台服务器都安装了 Linux 操作系统(如 CentOS 7),并配置好 Java 环境(JDK 8 或更高版本)。同时,需要安装 Hadoop 集群,确保 Hadoop 集群能够正常运行。

安装 Spark

  1. 下载 Spark 安装包。可以从 Spark 官方网站(https://spark.apache.org/downloads.html)下载适合你 Hadoop 版本的 Spark 二进制包。
  2. 解压安装包。将下载的 Spark 安装包解压到指定目录,例如/opt/spark
  3. 配置环境变量。在/etc/profile文件中添加以下内容:
复制代码
   export SPARK_HOME=/opt/spark
   export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

然后执行source /etc/profile使环境变量生效。

配置 Spark 与 YARN

  1. 进入 Spark 的配置目录/opt/spark/conf,复制spark-env.sh.template文件并命名为spark-env.sh
  2. 编辑spark-env.sh文件,添加以下配置:
复制代码
   export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf  # Hadoop配置文件目录
   export YARN_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf     # YARN配置文件目录
   export SPARK_MASTER_IP=your_master_ip     # Spark Master节点的IP地址
  1. 复制spark-defaults.conf.template文件并命名为spark-defaults.conf。编辑spark-defaults.conf文件,添加以下配置:
复制代码
   spark.master yarn
   spark.submit.deployMode cluster
   spark.executor.memory 2g
   spark.driver.memory 1g

这里配置了 Spark 以 YARN 集群模式运行,同时设置了 Executor 和 Driver 的内存大小,你可以根据实际情况进行调整。

启动集群

  1. 启动 Hadoop 集群,包括 NameNode、DataNode、ResourceManager 和 NodeManager 等服务。可以使用start-dfs.shstart-yarn.sh脚本进行启动。

  2. 启动 Spark 历史服务器,以便查看 Spark 作业的历史记录。在/opt/spark/sbin目录下执行start-history-server.sh脚本。

  3. 提交 Spark 应用程序到 YARN 集群。可以使用spark-submit命令提交应用程序,例如:

    spark-submit
    --class org.apache.spark.examples.SparkPi
    --master yarn
    --deploy-mode cluster
    /opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.0.jar
    100

这将提交一个计算圆周率的 Spark 示例应用程序到 YARN 集群运行。

验证集群

  1. 查看 YARN Web 界面,通常可以通过访问http://your_resource_manager_ip:8088来查看 YARN 集群的资源使用情况和正在运行的应用程序。
  2. 查看 Spark 历史服务器界面,通过访问http://your_spark_history_server_ip:18080来查看 Spark 作业的历史记录和详细信息。

注意事项

  • 在搭建过程中,要确保网络畅通,各节点之间能够相互通信。
  • 合理配置资源,根据实际业务需求和硬件资源情况调整 Spark 和 YARN 的各项参数,以达到最佳性能。
  • 注意安全配置,如设置合适的用户权限和访问控制,防止数据泄露和非法访问。

通过以上步骤,你就可以成功搭建一个 Spark YARN 模式的集群,为大数据处理和分析提供强大的计算平台。

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