怎样升级spark集群到更新的版本?

本文详细介绍如何将Spark集群从1.6.0版本升级至1.6.1版本。包括下载新版本、配置环境变量及复制配置文件等步骤。适用于希望了解Spark集群升级流程的技术人员。

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怎样升级spark集群到更新的版本?

-IMF-李明

说明

· 事实上升级spark很简单,因为spark并不是传统意义上‘安装’在你的集群上,只需要:下载并解压合适的版本,进行一定的配置并修改SPARK_HOME等环境变量(后两点可选);

· 本文升级spark 1.6.01.6.1为例来说明如何升级;

· 本文中spark安装 VMware虚拟机中ubuntu

· 本文安装升级pre-built 版本为例,如果你集群安装的是source code版本的,原大致相同(pre-built版本是编译好了的,source code版本的需要你自己编译

· 我们首先在一台节点上完成升级配置,然后SCP拷贝到其它节点

,正式开始。

1. 从官网下载最新版sparkhttps://spark.apache.org/downloads.html

 


 

:当然你也可以直接在虚拟机中通过wget下载如下所示:

 

2. 将下载好的spark解压到目标文件夹中:tar –xzvf spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz

解压spark的内容如下所示:

 

3. 进入$SPARK_HOME/conf 文件夹下配置spark主要更改的文件有slaves,spark-env.sh,spark-defaults.conf。更改后的内容如下:

Slaves:

 

Spark-env.sh:

 

Spark-defaults.conf:

 

注:spark官方推出版本的时候,已经考虑了新旧版本兼容性,所以这几个配置文件的内容大体上差不多故你也可以直接拷贝旧版本的配置文件

4. 修改环境变量bashrc中的SPARK_HOMEPATH变量,指向新的版本的路径

 

重启使环境变量的更改生效。

重启后验证下环境变量的更改是否生效

 

5. 把配置好的SPARK拷贝到各个节点,并更改各个节点的bashrc环境变量。

6. 现在就可以使用新版本的集群啦!

 

7. 特别说明:

升级到新版本后,的版本你也可以不删除,这样当需要的时候,你可以修改环境变量指向旧的版本,来完成回滚;当然你也可以到对应目录执行命令启动对应版本集群,来测试比较新旧版本的不同

<think>好的,我需要解决用户的问题:如何在Spark集群中配置支持多个Python版本的环境。用户提到已经有引用内容,我需要仔细查看这些引用,结合自己的知识,整理出方法步骤。 首先,根据引用[1],配置集群的Python环境通常是在内网中,无法联网,所以需要在本地创建虚拟环境,然后分发到各个节点。步骤包括安装Anaconda,创建虚拟环境,安装依赖包,然后将整个环境打包复制到集群节点。这可能适用于单一版本,但用户需要多版本支持,所以可能需要不同的虚拟环境。 引用[2]和[5]提到了设置PYSPARK_PYTHON环境变量,指向特定的Python路径。这说明在每个任务提交时,可以通过指定不同的Python路径来选择版本。例如,在提交Spark任务时,设置os.environ['PYSPARK_PYTHON']为不同版本的Python路径。这可能是多版本支持的关键。 引用[3]和[4]提到了Spark集群的搭建和使用findspark包来配置环境。不过多版本的支持可能需要更多的定制。 接下来,我需要将这些信息整合成一个可行的方法。可能的步骤包括: 1. 为每个Python版本创建独立的虚拟环境,如使用conda创建多个环境,比如py37_env和py38_env。 2. 将这些虚拟环境打包,并分发到所有工作节点的相同路径下,确保每个节点都能访问。 3. 在提交Spark任务时,通过设置PYSPARK_PYTHON环境变量指定对应的Python路径。例如,在代码中使用os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/path/to/python3.7'。 4. 可能需要配置Sparkspark-defaults.conf或spark-env.sh,设置默认的Python路径,但针对多版本,更灵活的方式是在提交任务时动态指定。 5. 测试不同任务使用不同Python版本,确保依赖包兼容。 需要注意的问题:不同节点的路径必须一致,否则Spark无法找到环境。此外,如果使用不同版本的依赖包,每个虚拟环境需要包含所有必要的库。对于无法联网的环境,需要预先在本地安装好所有依赖,再打包分发。 可能的挑战是如何管理多个环境,避免路径错误。解决方法可以是统一命名规范,或者使用脚本自动化分发和配置。 总结步骤:创建多个虚拟环境,分发到集群节点,任务提交时指定对应的Python路径。这应该能满足用户需求。</think>### Spark集群版本Python环境配置方法 #### 核心原理 Spark通过环境变量$PYSPARK_PYTHON$控制Python解释器路径,通过为不同任务指定不同Python环境路径,实现多版本支持[^2][^5]。 #### 具体步骤 1. **创建多个虚拟环境** 在本地联网机器上使用conda创建不同Python版本的虚拟环境: ```bash # 创建Python 3.7环境 conda create -n py37_env python=3.7 conda activate py37_env pip install numpy pandas # 安装必要依赖包 # 创建Python 3.9环境 conda create -n py39_env python=3.9 conda activate py39_env pip install numpy scipy ``` 2. **打包并分发环境** 将虚拟环境压缩后分发到所有Worker节点的相同路径下(如`/opt/python_envs/`): ```bash # 打包环境 conda pack -n py37_env -o py37_env.tar.gz conda pack -n py39_env -o py39_env.tar.gz # 分发到所有节点(需配置ssh免密登录) parallel-scp -h workers.txt py37_env.tar.gz /opt/python_envs/ parallel-scp -h workers.txt py39_env.tar.gz /opt/python_envs/ # 所有节点解压 ssh worker1 "cd /opt/python_envs && tar -xzf py37_env.tar.gz" ``` 3. **任务级环境指定** 在提交Spark任务时动态指定Python路径: ```python # Python 3.7任务示例 import os os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/opt/python_envs/py37_env/bin/python' from pyspark import SparkConf, SparkContext conf = SparkConf().setAppName("py37-demo") sc = SparkContext(conf=conf) # 验证Python版本 print(sc.parallelize([1,2,3]).map(lambda x: f"Python_{x}").collect()) ``` ```python # Python 3.9任务示例 os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/opt/python_envs/py39_env/bin/python' # 修改路径即可切换版本 ``` #### 验证方法 ```bash # 查看所有节点的Python版本一致性 spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster \ --conf spark.executorEnv.PYSPARK_PYTHON=/opt/python_envs/py39_env/bin/python \ test_env.py ``` 在任务日志中检查所有Executor输出的Python版本信息。 #### 扩展配置 - **全局默认配置**:在`spark-defaults.conf`中添加 ```properties spark.pyspark.python=/opt/python_envs/default_env/bin/python ``` - **YARN模式配置**:在`yarn-site.xml`中配置环境变量传播[^3] ```xml <property> <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name> <value>JAVA_HOME,HADOOP_HOME,PYSPARK_PYTHON</value> </property> ```
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