Spark01

- - 一. Spark概述
  - 二. Spark环境部署 - Local
  - 三. Spark环境部署 - Standalone
  - - - 1. Standalone集群概述
      - 2. Standalone环境部署
      - 3. 测试环境
  - 四. Spark环境部署 - Standalone-HA
  - - - 1. 安装部署Zookeeper
      - 1. 下载
      - 2. zookeeper安装
      - 3. 配置StandAlone-HA集群
  - 五. Spark On YARN -- 重点
  - - - 1. 环境搭建

一. Spark概述

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二. Spark环境部署 - Local

1. 上传压缩包
在这里插入图片描述
2. 解压缩

3. 修改用户权限 - hadoop

4. 构建软链接

5.文件目录

6. 启动spark-shell

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7. 测试

val textfile=sc.textFile("file:///home/hadoop/words.txt");
// val scala的声明,声明一个不可变的变量
// sc: SparkContext对象, 是Spark程序的入口,提供了连接Spark集群的方法,并且可以创建RDDs(弹性分布式数据集)
//textFile():SC对象提供的方法, 用来读取文本文件, 会将文件中的内容作为RDD[String]返回
/*textFile = RDD[e are words]RDD[e are words]RDD[e are words]*/
val counts = textfile.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
// flatMap(): 转换函数, 接收一个函数作为参数, 对RDD中的每个元素都应用这个函数
// 参数:  '_.split(" ")' 使用空格作为分隔符将每行文本拆分成单词数组 [e are words e are words e are words]
// map(): 转换函数, 接收一个函数作为参数,  对RDD中的每个元素都应用这个函数
// (_,1): 匿名函数,
// reduceByKey(_+_) //结果:
//Array[(String, Int)] = Array((are,2), (english,1), (e,1), (in,1), (more,1), (words,3), (these,1))

三. Spark环境部署 - Standalone

1. Standalone集群概述

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2. Standalone环境部署

1. 集群规划

node1: Master /Worker
node2 : Worker
node3 : Worker

2. 配置workers

cd /export/server/spark/conf/workers
改名称
mv workers.template workers
vim workders
内容
node1
node2
node3

3. 配置Master - spark-env.sh

cd /export/server/conf/spark-env.sh
改名
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim spark-env.sh
内容

## 设置JAVA安装目录
# 1. 改名
mv spark-env.sh.template spark-env.sh# 2. 编辑spark-env.sh, 在底部追加如下内容## 设置JAVA安装目录
JAVA_HOME=/export/server/jdk## HADOOP软件配置文件目录，读取HDFS上文件和运行YARN集群
HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop## 指定spark老大Master的IP和提交任务的通信端口
# 告知Spark的master运行在哪个机器上
export SPARK_MASTER_HOST=node1
# 告知sparkmaster的通讯端口
export SPARK_MASTER_PORT=7077
# 告知spark master的 webui端口
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080## 设置历史服务器
# 配置的意思是  将spark程序运行的历史日志 存到hdfs的/sparklog文件夹中
SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node1:8020/sparklog/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"# 注意, 上面的配置的路径 要根据你自己机器实际的路径来写

在HDFS下创建历史运行记录文件sparklog

hadoop fs -mkdir /sparklog
hadoop fs -ls /
hadoop fs -chmod 777 /sparklog

4.分发

scp -r spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/ hadoop@node2:`pwd`
scp -r spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/ hadoop@node3:`pwd`

5. 构建软连接

node2: ln -s /export/server/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/ spark
node3: ln -s /export/server/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/ spark

3. 测试环境

1. 启动Master进程

集群的启动和停止
在主节点上启动spark集群
/export/server/spark/sbin/start-all.sh
在主节点上停止spark集群
/export/server/spark/sbin/stop-all.sh
在主节点上单独启动和停止master
start-master.sh
stop-master.sh

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2. 启动spark-shell
在这里插入图片描述
3. 测试

提交 WordCounts任务到Spark集群中
node1 : Master+Worker
node2 : worker
node3 : worker

上传文件到HDFS,方便读取words.txt文件(考虑到node2和node3没有word.txt)
hadoop fs -put /home/hadoop/words.txt /wordcount/input/words.txt
在HDFS创建
hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input
查看是否上传成功
hadoop fs -ls /wordcount/input

val textfile = sc.textFile("hdfs://node1:8020/words.txt")
val count = textfile.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
count.collect()
count.saveAsTextFile("hdfs://node1:8020/wordcount/output00")

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四. Spark环境部署 - Standalone-HA

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1. 安装部署Zookeeper

1. 前期准备

cd /export/server
// 解压缩
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz -C /export/server
// 构建软链接
ln -s apache-zookeeper-3.5.9-bin zookeeper
// 查看是否成功
ll
// 删除Zookeeper的压缩包
rm -rf apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz

1. 下载

https://archive.apache.org/dist/zookeeper/
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2. zookeeper安装

zookeeper解压

首先将下载的 apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz 上传到服务器
解压安装至 /export/server目录下
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz -C /export/server
ln -s apache-zookeeper-3.5.9-bin zookeeper

2.zookeeper配置文件介绍

进入 zookeeper 配置文件 /export/server/zookeeper/conf/
给 zoo_sample.cfg 配置文件重命名为 zoo.cfg

配置文件介绍

# The number of milliseconds of each tick
# 用于计算基础的实际单位
# 设置tickTime，基本时间单位（毫秒），用于控制ZooKeeper的心跳间隔等参数
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial 
# synchronization phase can take
# 初始化时间
# 初始化连接超时时间，单位是tickTime的倍数
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between 
# sending a request and getting an acknowledgement
# 选举时间
# 跟随者与领导者之间同步的最大心跳数，单位是tickTime的倍数
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just 
# example sakes.
# 配置zookeeper数据存放路径
# 指定数据目录，用于存储ZooKeeper的数据
dataDir=/export/server/zookeeper/data
dataLogDir=/export/server/zookeeper/logs# the port at which the clients will connect
# 客户端连接端口，默认是2181
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the 
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1

首先 zookeeper 目录下创建 zookeeper 数据和日志的存放目录，并且添加文件读写权限

mkdir data
chmod 777 data
mkdir logs
chmod 777 logs

集群配置

集群配置 2888:选举端口 3888:投票端口
server.1=node1:2888:3888
server.2=node2:2888:3888
server.3=node3:2888:3888

server.1=B:C:D

A是一个数字, 表示这个是第几号服务器
集群模式下配置一个文件 myid，这个文件在 data,目录下，这个文件里面有一个数据就是 A 的值，Zookeeper 启动时读取此文件，拿到里面的数据与 zoo.cfg 里面的配置信息比较从而判断到底是哪个 server。
B是这个服务器的地址;
C是这个服务器Follower 与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口;←
D是万一集群中的 Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口

在这里插入图片描述
后两台机器分别写入 2、3

echo "2" > myid
echo "3" > myid

修改环境变量-切换为root用户

export ZOOKEEPER_HOME=/export/server/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPR_HOME/bin

source /etc/profile

分发
scp -r apache-zookeeper-3.5.9-bin/ hadoop@node2:$PWD
scp -r apache-zookeeper-3.5.9-bin/ hadoop@node3:$PWD

启动Zookeeper
bin/
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3. 配置StandAlone-HA集群

前提: 确保Zookeeper 和 HDFS 均已经启动
先在spark-env.sh中, 删除或者注释: SPARK_MASTER_HOST=node1
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原因: 配置文件中固定master是谁, 那么就无法用到zk的动态切换master功能了.

在spark-env.sh中, 增加:

SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark-ha"
# spark.deploy.recoveryMode 指定HA模式 基于Zookeeper实现
# 指定Zookeeper的连接地址
# 指定在Zookeeper中注册临时节点的路径

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将spark-env.sh 分发到每一台服务器上

scp spark-env.sh node2:/export/server/spark/conf/
scp spark-env.sh node3:/export/server/spark/conf/

停止当前StandAlone集群

sbin/stop-all.sh

在这里插入图片描述

启动集群:

# 在node1上 启动一个master 和全部worker
sbin/start-all.sh

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# 注意, 下面命令在node2上执行
sbin/start-master.sh
# 在node2上启动一个备用的master进程

在这里插入图片描述

测试主备切换
4.模拟node1宕机

jps
kill -9 进程id

5.再次查看web-ui

http://node1:8080/
在这里插入图片描述

http://node2:8080/
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五. Spark On YARN – 重点

1. 环境搭建

1.1整合YARN集群

cd /export/server/spark/conf
vim spark-env.sh

HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop

1.2 配置YARN历史服务器并关闭资源检查

cd /export/server/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>node1</value><description>resourcemanager设置在node1节点</description>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.local-dirs</name><value>/data/nm-local</value><description>NodeManager中间数据本地存储路径</description>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.log-dirs</name><value>/data/nm-log</value><description>NodeManager数据日志本地存储路径</description>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value><description>为MapReduce程序开启shuffle服务</description>
</property>
<property><name>yarn.log.server.url</name>
</property>
<property><name>yarn.web-proxy.address</name><value>node1:8089</value><description>代理服务器主机和端口</description>
</property>
<property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value><description>开启日志聚合</description>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name><value>/data/nm-local</value><description>NodeManager中间数据本地存储路径</description>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.log-dirs</name><value>/data/nm-log</value><description>NodeManager数据日志本地存储路径</description>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value><description>为MapReduce程序开启shuffle服务</description>
</property>
<property><name>yarn.log.server.url</name>
</property>
<property><name>yarn.web-proxy.address</name><value>node1:8089</value><description>代理服务器主机和端口</description>
</property>
<property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value><description>开启日志聚合</description>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name><value>/tmp/logs</value><description>程序日志HDFS存储路径</description>
</property>
<property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name><value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value><description>选择公平调度器</description>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name><value>false</value></property><property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value></property></configuration>

配置完成要分发
cd /export/server/hadoop/etc/hadoop

scp -r yarn-site.xml node2:`pwd`
scp -r yarn-site.xml node3:`pwd`

1.3 配置Spark历史服务器与YARN整合

在YARN集群上可以看大spark的一些历史记录

修改 spark-default.conf

进入配置目录
cd /export/server/spark/conf
修改文件名称
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
添加内容

spark.eventLog.enabled                  true
spark.eventLog.dir                      hdfs://node1:8020/sparklog/
spark.eventLog.compress                 true
spark.yarn.historyServer.address        node1:18080
spark.yarn.jars                         hdfs://node1:8020/spark/jars/*

在HDFS下创建文件
创建 spark/jar hadoop fs -mkdir -p /spark/jar
创建sparklog hadoop fs -mkdir /sparklog

修改日志级别

修改名称 mv log4j.properties.template log4j.priperties
修改日志级别

分发:

 scp -r spark-env.sh node2:`pwd`scp -r spark-env.sh node3:`pwd`scp -r spark-defaults.conf node2:`pwd`scp -r spark-defaults.conf node3:`pwd`scp -r log4j.properties node2:`pwd`scp -r log4j.properties node3:`pwd`