大数据平台搭建(容器环境)——Spark3.X on Yarn安装配置

简介: 大数据平台搭建(容器环境)——Spark3.X on Yarn安装配置

Spark3.X on Yarn安装配置

一、解压

1. 将Spark包解压到路径/opt/module路径中

tar -zxvf /opt/software/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/

2. 改名(可不做)

mv spark-3.1.1-bin-hadoop3.2/ spark-3.1.1-yarn

二、配置

1. 环境变量

vi /etc/profile

添加:

#SPARK_HOME
export SPARK_HOME=/opt/module/spark-3.1.1-yarn
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

使环境变量生效:source /etc/profile

在/opt目录下使用命令:spark-submit --version查看结果

image-20230603133351642

三、任务

完成on yarn相关配置

  1. 复制spark-defaults.conf.template改名为spark-defaults.conf:cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

添加内容:

spark.eventLog.enabled          true
spark.eventLog.dir               hdfs://master:9000/directory
  1. 复制spark-env.sh.template改名为spark-env.sh:cp spark-env.sh.template spark-env.sh

添加内容:

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-3.1.3
export YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
  1. 复制workers.template改名为workers:cp workers.template workers

添加内容:

master
slave1
slave2
  1. 修改hadoop里面的yarn-site.xml:vi /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml

添加内容:

<property>
            <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
            <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
            <value>false</value>
    </property>
  1. 分发:

将环境变量,spark安装包,yarn-site.xml文件分发给slave1和2并使环境变量生效:

scp -r /etc/profile root@slave1:/etc/profile
scp -r /etc/profile root@slave2:/etc/profile
scp -r /opt/module/spark-3.1.1-yarn/ root@slave1:/opt/module/
scp -r /opt/module/spark-3.1.1-yarn/ root@slave2:/opt/module/
scp -r /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml root@slave1:/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
scp -r /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml root@slave2:/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/
  1. 使用spark on yarn 的模式提交$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar 运行的主类为org.apache.spark.examples.SparkPi

运行命令:spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar

结果:

image-20230603143651031

相关实践学习
基于MaxCompute的热门话题分析
Apsara Clouder大数据专项技能认证配套课程:基于MaxCompute的热门话题分析
相关文章
|
Kubernetes 供应链 安全
云原生环境下的容器安全与最佳实践
云原生时代,容器与 Kubernetes 成为企业应用核心基础设施,但安全挑战日益突出。本文探讨容器安全现状与对策,涵盖镜像安全、运行时防护、编排系统风险及供应链安全,提出最小权限、漏洞扫描、网络控制等最佳实践,并结合阿里云 ACK、ACR 等服务提供全链路解决方案,展望零信任、AI 安全与 DevSecOps 融合趋势。
590 5
|
数据采集 搜索推荐 Java
Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育虚拟学习环境构建与用户体验优化中的应用(221)
本文探讨 Java 大数据在智能教育虚拟学习环境中的应用,涵盖多源数据采集、个性化推荐、实时互动优化等核心技术,结合实际案例分析其在提升学习体验与教学质量中的成效,并展望未来发展方向与技术挑战。
|
缓存 Ubuntu Docker
Ubuntu环境下删除Docker镜像与容器、配置静态IP地址教程。
如果遇见问题或者想回滚改动, 可以重启系统.
746 16
|
传感器 分布式计算 大数据
“用大数据盯着天看地”——聊聊环境监测的精准化升级
“用大数据盯着天看地”——聊聊环境监测的精准化升级
278 0
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
Java 大视界 -- Java 大数据在智能农业温室环境调控与作物生长模型构建中的应用(189)
本文探讨了Java大数据在智能农业温室环境调控与作物生长模型构建中的关键应用。通过高效采集、传输与处理温室环境数据,结合机器学习算法,实现温度、湿度、光照等参数的智能调控,提升作物产量与品质。同时,融合多源数据构建精准作物生长模型,助力农业智能化、精细化发展,推动农业现代化进程。
|
存储 缓存 Serverless
【Azure Container App】如何在Consumption类型的容器应用环境中缓存Docker镜像
在 Azure 容器应用的 Consumption 模式下,容器每次启动均需重新拉取镜像,导致冷启动延迟。本文分析该机制,并提出优化方案:使用 ACR 区域复制加速镜像拉取、优化镜像体积、设置最小副本数减少冷启动频率,或切换至 Dedicated 模式实现镜像缓存,以提升容器启动效率和应用响应速度。
640 0
|
Kubernetes Cloud Native 区块链
Arista cEOS 4.30.10M - 针对云原生环境设计的容器化网络操作系统
Arista cEOS 4.30.10M - 针对云原生环境设计的容器化网络操作系统
534 0
|
Kubernetes Docker Python
Docker 与 Kubernetes 容器化部署核心技术及企业级应用实践全方案解析
本文详解Docker与Kubernetes容器化技术,涵盖概念原理、环境搭建、镜像构建、应用部署及监控扩展,助你掌握企业级容器化方案,提升应用开发与运维效率。
1480 108