Standalone集群搭建与Spark on Yarn配置

1、Standalone

Standalone集群是Spark自带的资源调度框架，支持分布式搭建，这里建议搭建Standalone节点数为3台，1台master节点，2台worker节点，这虚拟机中每台节点的内存至少给2G和2个core，这样才能保证后期Spark基于Standalone的正常运行。搭建Standalone集群的步骤如下：

1）、下载安装包，解压

登录Spark官网下载Spark，官网地址：Spark官网链接

点击“Download”找到“ Spark release archives”找到对应的Spark版本下载。这里选择Spark2.3.1版本下载。

将下载好的Spark安装包上传到Spark Master节点，解压：

2）、改名

3）、进入安装包的conf目录下，修改或者复制slaves.template文件，去掉template后缀，在新的slaves文件中添加从节点。保存。

在slaves中配置worker节点：

4）、复制$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh.template 为spark-env.sh，修改spark-env.sh内容：

SPARK_MASTER_HOST:master的ip

SPARK_MASTER_PORT:提交任务的端口，默认是7077

SPARK_WORKER_CORES：每个worker从节点能够支配的core的个数

SPARK_WORKER_MEMORY:每个worker从节点能够支配的内存数

JAVA_HOME:java的home，这里需要jdk8

5）、同步到其他节点上

6）、启动集群

进入sbin目录下，执行当前目录下的./start-all.sh

7）、搭建客户端

将spark安装包原封不动的拷贝到一个新的节点上，然后，在新的节点上提交任务即可。

注意：

• 8080是Spark WEBUI界面的端口，7077是Spark任务提交的端口。
• 修改master的WEBUI端口：
  • 修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh即可【建议使用】：

• 修改start-master.sh即可。

• 也可以在Master节点上导入临时环境变量，只是作用于之后的程序，重启就无效了。

删除临时环境变量：

2、yarn

Spark 也可以基于Yarn进行任务调度，这就是所谓的Spark on Yarn，Spark基于Yarn进行任务调度只需要在Spark客户端做如下配置即可：

同时这里需要在每台NodeManager节点中将每台NodeManager的虚拟内存关闭，在每台NodeManager节点的$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml中加入如下配置：

<!-- 关闭虚拟内存检查 -->
<property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property>

二、Spark Pi任务测试

Spark PI案例：

Standalone提交命令：

./spark-submit --master spark://mynode1:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100

Spark on YARN提交命令：

./spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 100