spark-2.2.2-bin-hadoop2.7 HA 配置

本文详细介绍了如何在Hadoop环境下安装配置Spark 2.2.2版本,包括编辑主节点的spark-env.sh文件,设置JAVA_HOME及Zookeeper相关参数,以及如何将配置文件分发到从节点,并启动Spark集群。

安装spark-2.2.2-bin-hadoop2.7:https://blog.youkuaiyun.com/drl_blogs/article/details/91948394

1.编辑 主节点conf/spark-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211
# export SPARK_MASTER_HOST=hadoop01
# export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

 

2.发送给其他节点

scp -r /usr/local/spark-2.2.2-bin-hadoop2.7/conf/spark-env.sh hadoop02:/usr/local/spark-2.2.2-bin-hadoop2.7/conf/
scp -r /usr/local/spark-2.2.2-bin-hadoop2.7/conf/spark-env.sh hadoop03:/usr/local/spark-2.2.2-bin-hadoop2.7/conf/

3.启动

   1)主节点启动

 start-all.sh

2)备用节点启动

start-master.sh 

4.OK

任务描述 本关任务:安装与配置Spark开发环境。 相关知识 Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab(加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。 本关我们来配置一个伪分布式的Spark开发环境,与配置Hadoop类似分为三个步骤: 下载解压安装包; 配置环境变量; 配置Spark环境; 校验。 下载解压安装包 我们从官网下载好安装包, 接下来解压,在平台已经将spark安装包下载到/opt目录下了,所以不需要再下载了。 tar -zxvf spark-2.2.2-bin-hadoop2.7.tgz -C /app 将压缩包解压到/app目录下。 配置环境变量 我们将spark的根目录配置到/etc/profile中(在文件末尾添加)。 vim /etc/profile 不要忘了source /etc/profile 修改Spark配置文件 切换到conf目录下: cd /app/spark-2.2.2-bin-hadoop2.7/conf 在这里我们需要配置的是spark-env.sh文件,但是查看目录下文件只发现一个spark-env.sh.template文件,我们使用命令复制该文件并重命名为spark-env.sh即可; 接下来编辑spark-env.sh,在文件末尾添加如下配置: export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_111 export SCALA_HOME=/app/scala-2.12.7 export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/ export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop export SPARK_MASTER_IP=machine_name # machine_name 根据自己的主机确定 export SPARK_LOCAL_IP=machine_name # machine_name 根据自己的主机确定 参数解释: 参数 解释 JAVA_HOME Java的安装路径 SCALA_HOME Scala的安装路径 HADOOP_HOME Hadoop的安装路径 HADOOP_CONF_DIR Hadoop配置文件的路径 SPARK_MASTER_IP Spark主节点的IP或机器名 SPARK_LOCAL_IP Spark本地的IP或主机名 如何查看机器名/主机名呢? 很简单,在命令行输入:hostname即可。 校验 最后我们需要校验是否安装配置成功了; 现在我们启动spark并且运行spark自带的demo: 首先我们在spark根目录下启动spark: 在spark的根目录下输入命令./sbin/start-all.sh即可启动,使用jps命令查看是否启动成功,有woker和master节点代表启动成功。 接下来运行demo: 在Spark根目录使用命令./bin/run-example SparkPi > SparkOutput.txt运行示例程序 在运行的时候我们可以发现打印了很多日志,最后我们使用cat SparkOutput.txt可以查看计算结果(计算是有误差的所以每次结果会不一样): 好了,如果你能到这一步就已经完成了伪分布式Spark的安装啦。 编程要求 按照要求配置Spark的开发环境,点击评测即可。
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