7.Spark历史服务器配置及ha机制_spark historyserver配置hdfs的ha名称-优快云博客

本文详细介绍了如何配置Spark历史服务器以记录任务运行情况，包括修改配置文件、日志存储路径和启动服务。同时，文章还探讨了Spark集群的高可用性配置，通过Zookeeper实现Master节点的故障切换，确保作业连续执行。此外，提到了Spark在Yarn模式下的部署以及不同部署模式的对比。

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Spark运行环境

1. 配置历史服务

1.1 简介

由于spark-shell停止掉后，集群监控hadoop-001:4040页面就看不到历史任务的运行情况，所以开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。

1.2 如何配置

1) 修改spark-defaults.conf.template文件名为spark-defaults.conf

mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

2) 修改spark-default.conf文件，配置日志存储路径

spark.eventLog.enabled     true
spark.eventLog.dir        hdfs://hadoop-001:9820/directory

注意：需要启动hadoop集群，HDFS上的directory目录需要提前存在。

sbin/start-dfs.sh
hadoop fs -mkdir /directory

3) 修改spark-env.sh文件, 添加日志配置

export SPARK_HISTORY_OPTS="

-Dspark.history.ui.port=18080 

-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop-001:9820/directory 
-Dspark.history.retainedApplications=30"

参数1含义：WEB UI访问的端口号为18080
参数2含义：指定历史服务器日志存储路径
参数3含义：指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。

4) 分发配置文件

5) 重新启动集群和历史服务

sbin/start-all.sh
sbin/start-history-server.sh

6) 重新执行任务

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop-001:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10

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7) 查看历史服务：http://hadoop-001:18080

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2. 配置高可用（HA）

2.1 概述

所谓的高可用是因为当前集群中的Master节点只有一个，所以会存在单点故障问题。所以为了解决单点故障问题，需要在集群中配置多个Master节点，一旦处于活动状态的Master发生故障时，由备用Master提供服务，保证作业可以继续执行。这里的高可用一般采用Zookeeper设置

2.2 集群规划

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2.3 配置方式

1) 停止集群

sbin/stop-all.sh

2) 启动Zookeeper

xstart zk

3) 修改spark-env.sh文件添加如下配置

注释如下内容：
#SPARK_MASTER_HOST=linux1
#SPARK_MASTER_PORT=7077

添加如下内容:
#Master监控页面默认访问端口为8080，但是可能会和Zookeeper冲突，所以改成8989，也可以自定义，访问UI监控页面时请注意
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8989

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER 
-Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop-001,hadoop-002,hadoop-003
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

4) 分发配置文件

分发到hadoop-002

scp /opt/module/spark-standalone/conf/spark-env.sh  hadoop@hadoop-002:/opt/module/spark-standalone/conf/

分发到hadoop-003

scp /opt/module/spark-standalone/conf/spark-env.sh  hadoop@hadoop-003:/opt/module/spark-standalone/conf/

5) 启动集群

sbin/start-all.sh

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6) 启动linux2的单独Master节点，此时linux2节点Master状态处于备用状态

[root@linux2 spark-standalone]# sbin/start-master.sh

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UM91dP64-1655395863360)(assets/clip_image004.jpg)]

7) 提交应用到高可用集群

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop-001:7077,hadoop-002:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10

8) 停止linux1的Master资源监控进程

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UjTYEbni-1655395863361)(assets/clip_image006.jpg)]

9) 查看linux2的Master 资源监控Web UI，稍等一段时间后，linux2节点的Master状态提升为活动状态

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-RYBH9ku0-1655395863362)(assets/clip_image008.jpg)]

3. Yarn模式

3.1 概述

独立部署（Standalone）模式由Spark自身提供计算资源，无需其他框架提供资源。这种方式降低了和其他第三方资源框架的耦合性，独立性非常强。但是你也要记住，Spark主要是计算框架，而不是资源调度框架，所以本身提供的资源调度并不是它的强项，所以还是和其他专业的资源调度框架集成会更靠谱一些。所以接下来我们来学习在强大的Yarn环境下Spark是如何工作的（其实是因为在国内工作中，Yarn使用的非常多）。

3.2 修改配置文件

1) 修改hadoop配置文件/opt/module/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml, 并分发

<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->

<property>
   <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
   <value>false</value>
</property>

 

<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
   <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
   <value>false</value>
</property>

2) 修改conf/spark-env.sh，添加JAVA_HOME和YARN_CONF_DIR配置

mv spark-env.sh.template spark-env.sh

。。。

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212

YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop

3.4 启动HDFS以及YARN集群

3.5 提交应用

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10

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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-hBdQpNEt-1655395863363)(assets/clip_image004-1650793617554.jpg)]

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