在大数据处理领域，Apache Spark 凭借其卓越的性能和易用性广受青睐。而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为 Hadoop 的资源管理框架，能高效管理集群资源。将 Spark 与 YARN 结合，以 YARN 模式搭建集群，可充分发挥两者优势，实现高效的大数据处理。以下将详细介绍搭建 Spark YARN 模式集群的全过程。
一、前期准备
在开始搭建 Spark YARN 模式集群之前，确保您的环境满足以下要求：
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硬件环境 ：准备多台物理机或虚拟机，每台配置满足一定要求，如 CPU 至少 4 核、内存 8GB 及以上，确保有一定磁盘空间用于存储数据和日志。
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软件基础 ：确保所有节点安装相同版本的 Linux 操作系统，如 CentOS 7。同时，安装配置好 Java 运行环境，因为 Spark 和 Hadoop 均基于 Java 开发，Java 版本要与 Spark 和 Hadoop 的要求相匹配，一般建议 Java 8 或以上。
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Hadoop 集群 ：预先搭建并运行稳定的 Hadoop 集群，Hadoop 版本选择 2.x 及以上，且已完成 HDFS（Hadoop Distributed File System）和 YARN 的基础配置，包括 NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等角色的正确部署与启动，可通过 Hadoop 提供的命令行工具验证 HDFS 和 YARN 的基本功能是否正常，如使用
hdfs dfs -ls /查看 HDFS 根目录内容，使用yarn node -list查看 YARN 中的节点状态。
二、安装配置 Spark
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下载与解压 ：从 Apache Spark 官方网站（https://spark.apache.org/downloads.html）下载与 Hadoop 版本兼容的 Spark 二进制包。通过
wget或curl命令下载，例如wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.3.0/spark-3.3.0-bin-hadoop3.2.tgz（版本号根据实际需求选择）。下载完成后，在各节点的合适目录（如/opt/spark）下，使用tar -zxvf spark-3.3.0-bin-hadoop3.2.tgz命令解压安装包。 -
配置环境变量 ：在每台节点的
~/.bashrc文件中添加 Spark 环境变量，如：-
export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-3.3.0 -
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH执行source ~/.bashrc命令使环境变量生效，方便后续使用 Spark 命令。
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三、配置 Spark 以适应 YARN 模式
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修改
conf/spark-defaults.conf文件-
指定 YARN 作为资源管理器 ：添加
spark.master yarn，明确告知 Spark 使用 YARN 模式运行，这是关键配置之一，让 Spark 能正确连接到 YARN 进行资源申请等操作。 -
设置 Hadoop 配置文件路径 ：通过
spark.hadoop.fs.defaultFS hdfs://<namenode_host>:<port>指定 HDFS 的访问地址，例如hdfs://nn.example.com:9000，让 Spark 能访问 HDFS 上的数据；同时，添加spark.yarn.dist.files等配置，可指定分发到各个节点的文件，如 Spark 应用所需的配置文件等。 -
资源相关配置 ：根据集群节点的硬件资源情况，合理设置
spark.executor.memory（每个 executor 的内存大小）、spark.executor.cores（每个 executor 使用的 CPU 核心数）、spark.driver.memory（driver 程序的内存大小）等参数，例如spark.executor.memory 4g、spark.executor.cores 2，以优化 Spark 应用的性能，充分利用集群资源。
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修改
conf/spark-env.sh文件-
指定 Java 安装路径 ：添加
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk（根据实际 Java 安装路径修改），确保 Spark 使用正确的 Java 环境。 -
其他可选配置 ：如
export SPARK_DAEMON_MEMORY=2g可设置 Spark 守护进程的内存大小，根据集群规模和实际需求进行调整。
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四、验证 Spark YARN 模式集群
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启动 Spark 历史服务器（可选但推荐） ：在一台节点上执行
start-history-server.sh命令启动 Spark 历史服务器，它能记录和展示 Spark 应用的历史运行信息，便于后续分析和调试。确保该服务器能正常访问 HDFS，因为历史数据存储在 HDFS 指定目录下。 -
运行示例程序测试 ：进入 Spark 安装目录，在
bin目录下运行spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi --num-executors 2 --driver-memory 512m --executor-memory 512m --executor-cores 1 examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.0.jar 100（具体参数根据实际情况调整）命令，提交一个 SparkPi 示例程序到 YARN 集群运行。观察程序运行过程，通过 YARN 的资源管理界面（一般访问http://<resourcemanager_host>:8088）查看该 Spark 应用是否正常申请到资源并运行，同时在 Spark 历史服务器界面（若已启动，访问http://<historyserver_host>:18080）检查该应用的历史记录是否正确显示，从而验证 Spark YARN 模式集群搭建是否成功。
五、维护与优化
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性能监控与调优 ：利用 Spark 自带的监控工具（如 Web UI，访问
http://<driver_host>:4040）和 YARN 的监控功能，持续监控 Spark 应用的运行性能，如任务执行时间、资源利用率等。根据监控数据调整 Spark 配置参数，如增加 executor 内存、优化并行度等，以提升整体性能。 -
集群扩容与升级 ：随着业务发展，可能需要对集群进行扩容，添加新的节点时，只需在新节点上按照上述步骤安装配置 Spark，并确保其能正确接入 YARN 集群。同时，关注 Spark 和 YARN 的版本更新，适时进行升级，以获取新功能和性能改进，但要注意升级过程中的兼容性问题，做好充分测试。
六、总结与展望
搭建 Spark YARN 模式集群为处理大规模大数据提供了强大的支持。通过合理的配置和优化，可以充分发挥 Spark 和 YARN 的优势，实现高效、稳定的数据处理。在实际应用中，不断探索和尝试新的配置策略和优化方法，以适应不断变化的业务需求。同时，随着技术的发展，关注 Spark 和 YARN 的最新动态，及时引入新的特性和功能，进一步提升集群的性能和可靠性。
如果你在搭建过程中遇到任何问题，可以参考 Spark 和 Hadoop 的官方文档，或者在相关的技术社区寻求帮助。希望这篇博客能为你搭建 Spark YARN 模式集群提供有价值的指导。
在撰写这篇博客时，我主要参考了 Spark 和 Hadoop 的官方文档，以及一些技术社区中关于集群搭建的经验分享。这些资料为我提供了详细的步骤和关键的配置要点，确保了博客内容的准确性和实用性。
如果你对 Spark YARN 模式集群的搭建有更深入的见解，或者在实践过程中有独特的经验，欢迎在评论区分享，共同促进技术交流和进步。
