spark 1.X standalone和on yarn安装配置

简介: 安装JDK 1.7以上 Hadoop 2.7.0不支持JDK1.6,Spark 1.5.0开始不支持JDK 1.6安装Scala 2.10.4安装 Hadoop 2.x  至少HDFSspark-env.shexport JAVA_HOME=export SCALA_HOME=export HADOOP_CONF_DIR=/opt/modules/hadoop-2.2


安装JDK 1.7以上 Hadoop 2.7.0不支持JDK1.6,Spark 1.5.0开始不支持JDK 1.6

安装Scala 2.10.4

安装 Hadoop 2.x  至少HDFS



spark-env.sh



export JAVA_HOME=

export SCALA_HOME=

export HADOOP_CONF_DIR=/opt/modules/hadoop-2.2.0/etc/hadoop //运行在yarn上必须要指定

export SPARK_MASTER_IP=server1

export SPARK_MASTER_PORT=8888

export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080

export SPARK_WORKER_CORES=

export SPARK_WORKER_INSTANCES=1

export SPARK_WORKER_MEMORY=26g

export SPARK_WORKER_PORT=7078

export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081

export SPARK_JAVA_OPTS="-verbose:gc -XX:-PrintGCDetails -XX:PrintGCTimeStamps"


slaves指定worker节点

xx.xx.xx.2
xx.xx.xx.3
xx.xx.xx.4
xx.xx.xx.5


运行spark-submit时默认的属性从spark-defaults.conf文件读取

spark-defaults.conf

spark.master=spark://hadoop-spark.dargon.org:7077


启动集群

start-master.sh
start-salves.sh


spark-shell命令其实也是执行spark-submit命令


spark-submit --help

wKiom1ZDS-_TQz_FAAXu_hBg8nY354.jpg


deploy-mode针对driver program(SparkContext)的client(本地)、cluster(集群)

默认是client的,SparkContext运行在本地,如果改成cluster则SparkContext运行在集群上

hadoop on yarn的部署模式就是cluster,SparkContext运行在Application Master






spark-shell quick-start链接

http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html


本文出自 “点滴积累” 博客,请务必保留此出处http://tianxingzhe.blog.51cto.com/3390077/1711959

目录
相关文章
|
9月前
|
SQL 分布式计算 资源调度
Dataphin功能Tips系列(48)-如何根据Hive SQL/Spark SQL的任务优先级指定YARN资源队列
如何根据Hive SQL/Spark SQL的任务优先级指定YARN资源队列
361 4
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Spark Standalone与YARN的区别?
本文详细解析了 Apache Spark 的两种常见部署模式:Standalone 和 YARN。Standalone 模式自带轻量级集群管理服务,适合小规模集群;YARN 模式与 Hadoop 生态系统集成,适合大规模生产环境。文章通过示例代码展示了如何在两种模式下运行 Spark 应用程序,并总结了两者的优缺点,帮助读者根据需求选择合适的部署模式。
561 3
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Spark Standalone与YARN的区别?
【10月更文挑战第5天】随着大数据处理需求的增长,Apache Spark 成为了广泛采用的大数据处理框架。本文详细解析了 Spark Standalone 与 YARN 两种常见部署模式的区别,并通过示例代码展示了如何在不同模式下运行 Spark 应用程序。Standalone 模式自带轻量级集群管理,适合小规模集群或独立部署;YARN 则作为外部资源管理器,能够与 Hadoop 生态系统中的其他应用共享资源,更适合大规模生产环境。文章对比了两者的资源管理、部署灵活性、扩展性和集成能力,帮助读者根据需求选择合适的部署模式。
233 1
|
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。
716 3
YARN(Hadoop操作系统)的架构
|
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。
468 1
使用YARN命令管理Hadoop作业
|
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。
263 3
|
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。
458 4
|
SQL 分布式计算 资源调度
Hadoop Yarn 配置多队列的容量调度器
配置Hadoop多队列容量调度器,编辑`capacity-scheduler.xml`,新增`hive`队列,`default`队列占总内存40%,最大60%;`hive`队列占60%,最大80%。配置包括队列容量、用户权限和应用生存时间等,配置后使用`yarn rmadmin -refreshQueues`刷新队列,无需重启集群。多队列配置可在Yarn WEB界面查看。
344 4
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Hadoop【基础知识 03+04】【Hadoop集群资源管理器yarn】(图片来源于网络)(hadoop fs + hadoop dfs + hdfs dfs 使用举例)
【4月更文挑战第5天】Hadoop【基础知识 03】【Hadoop集群资源管理器yarn】(图片来源于网络)Hadoop【基础知识 04】【HDFS常用shell命令】(hadoop fs + hadoop dfs + hdfs dfs 使用举例)
346 9