Spark on Yarn集群模式搭建及测试

简介: Spark on Yarn集群模式搭建及测试

1.Spark on Yarn集群模式介绍


Apache Spark是一个快速的、通用的大数据处理框架,它支持在各种环境中进行分布式数据处理和分析。在Yarn集群模式下搭建Spark环境可以充分利用Hadoop的资源管理和调度能力。


本文将介绍如何搭建Spark on Yarn集群模式环境,步骤详细,代码量大,准备发车~


2.搭建环境准备


本次用到的环境有:
Java 1.8.0_191
Spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
Hadoop 2.7.4
Oracle Linux 7.4


3.搭建步骤


1.解压Spark压缩文件至/opt目录下

tar -zxvf  ~/experiment/file/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz  -C  /opt

2.修改解压后为文件名为spark

mv /opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 /opt/spark

3.复制spark配置文件,首先在主节点(Master)上,进入Spark安装目录下的配置文件目录{ $SPARK_HOME/conf },并复制spark-env.sh配置文件:


cd /opt/spark/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh

4.Vim编辑器打开spark配置文件

vim spark-env.sh

5.按键Shift+g键定位到最后一行,按键 i 切换到输入模式下,添加如下代码,注意:“=”附近无空格:

export JAVA_HOME=/usr/lib/java-1.8
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077


6.复制一份spark的slaves配置文件

cp slaves.template slaves

7.修改spark的slaves配置文件

vim slaves

8.每一行添加工作节点(Worker)名称,按键Shift+g键定位到最后一行,按键 i 切换到输入模式下,添加如下代码

slave1
slave2

按键Esc,按键:wq保存退出

9.复制spark-defaults.conf

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


10.通过远程scp指令将Master主节点的Spark安装包分发至各个从节点,即slave1和slave2节点

scp -r /opt/spark/ root@slave1:/opt/
scp -r /opt/spark/ root@slave2:/opt/



11.配置环境变量:分别在master,slave1和slave2节点上配置环境变量,修改【/etc/profile】,在文件尾部追加以下内容

vim /etc/profile

按键Shift+g键定位到最后一行,按键 i 切换到输入模式下,添加如下代码

#spark install
export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

主节点(master)上执行截图,如下:

从节点1(Slave1)上执行截图,如下:


从节点2(Slave2)上执行截图,如下:


12.按键Esc,按键:wq保存退出

13.分别在Slave1和Slave2上,刷新配置文件

source /etc/profile


14.绑定Hadoop配置目录(在主节点),Spark搭建On YARN模式,只需修改spark-env.sh配置文件的HADOOP_CONF_DIR属性,指向Hadoop安装目录中配置文件目录,具体操作如下


vim /opt/spark/conf/spark-env.sh
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/etc/hadoop


15.按键Esc,按键:wq保存退出

16.在主节点修改完配置文件后,一定要将【/opt/spark/conf/spark-env.sh】文件同步分发至所有从节点,命令如下

scp -r /opt/spark/conf/spark-env.sh root@slave1:/opt/spark/conf/
scp -r /opt/spark/conf/spark-env.sh root@slave2:/opt/spark/conf/

17.注意事项,如不修改此项,可能在提交作业时抛相关异常,Yarn的资源调用超出上限,需修在文件最后添加属性改默认校验属性,修改文件为

{HADOOP_HOME/etc/hadoop}/yarn-site.xml


vim /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
<property>
  <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
  <value>false</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
  <value>false</value>
</property>

18.修改完成后分发至集群其它节点:

scp /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml root@slave1:/opt/hadoop/etc/hadoop/
scp /opt/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml root@slave2:/opt/hadoop/etc/hadoop/

19.开启Hadoop集群,在开启Spark On Yarn集群之前必须首先开启Hadoop集群,指令如下:

start-dfs.sh
start-yarn.sh

20.开启spark shell会话

spark-shell --master yarn-client

21.查看三台节点的后台守护进程

jps

22.查看查看WebUI界面,应用提交后,进入Hadoop的Yarn资源调度页面http://master:8088,查看应用的运行情况,如图所示

所有配置完成

目录
相关文章
|
2月前
|
资源调度 分布式计算 大数据
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
大数据-111 Flink 安装部署 YARN部署模式 FlinkYARN模式申请资源、提交任务
118 0
|
2月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据-100 Spark 集群 Spark Streaming DStream转换 黑名单过滤的三种实现方式(一)
大数据-100 Spark 集群 Spark Streaming DStream转换 黑名单过滤的三种实现方式(一)
38 0
|
2月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据-100 Spark 集群 Spark Streaming DStream转换 黑名单过滤的三种实现方式(二)
大数据-100 Spark 集群 Spark Streaming DStream转换 黑名单过滤的三种实现方式(二)
32 0
|
2月前
|
消息中间件 分布式计算 Kafka
大数据-99 Spark 集群 Spark Streaming DStream 文件数据流、Socket、RDD队列流
大数据-99 Spark 集群 Spark Streaming DStream 文件数据流、Socket、RDD队列流
35 0
|
2月前
|
消息中间件 分布式计算 Kafka
大数据-98 Spark 集群 Spark Streaming 基础概述 架构概念 执行流程 优缺点
大数据-98 Spark 集群 Spark Streaming 基础概述 架构概念 执行流程 优缺点
49 0
|
2月前
|
SQL 分布式计算 大数据
大数据-97 Spark 集群 SparkSQL 原理详细解析 Broadcast Shuffle SQL解析过程(一)
大数据-97 Spark 集群 SparkSQL 原理详细解析 Broadcast Shuffle SQL解析过程(一)
70 0
|
3月前
|
资源调度 分布式计算 Hadoop
YARN(Hadoop操作系统)的架构
本文详细解释了YARN(Hadoop操作系统)的架构,包括其主要组件如ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster的作用以及它们如何协同工作来管理Hadoop集群中的资源和调度作业。
157 3
YARN(Hadoop操作系统)的架构
|
3月前
|
资源调度 分布式计算 Hadoop
使用YARN命令管理Hadoop作业
本文介绍了如何使用YARN命令来管理Hadoop作业,包括查看作业列表、检查作业状态、杀死作业、获取作业日志以及检查节点和队列状态等操作。
69 1
使用YARN命令管理Hadoop作业
|
4月前
|
资源调度 分布式计算 算法
【揭秘Yarn调度秘籍】打破资源分配的枷锁,Hadoop Yarn权重调度全攻略!
【8月更文挑战第24天】在大数据处理领域,Hadoop Yarn 是一种关键的作业调度与集群资源管理工具。它支持多种调度器以适应不同需求,默认采用FIFO调度器,但可通过引入基于权重的调度算法来提高资源利用率。该算法根据作业或用户的权重值决定资源分配比例,权重高的可获得更多计算资源,特别适合多用户共享环境。管理员需在Yarn配置文件中启用特定调度器(如CapacityScheduler),并通过设置队列权重来实现资源的动态调整。合理配置权重有助于避免资源浪费,确保集群高效运行,满足不同用户需求。
64 3
|
7月前
|
资源调度 分布式计算 Hadoop
Hadoop Yarn 核心调优参数
这是一个关于测试集群环境的配置说明,包括3台服务器(master, slave1, slave2)运行CentOS 7.5,每台有4核CPU和4GB内存。集群使用Hadoop 3.1.3,JDK1.8。Yarn核心配置涉及调度器选择、ResourceManager线程数、节点检测、逻辑处理器使用、核心转换乘数、NodeManager内存和CPU设置,以及容器的内存和CPU限制。配置完成后,需要重启Hadoop并检查yarn配置。
135 4
下一篇
DataWorks