5、在Yarn上运行Spark-Shell和Spark-SQL命令行

如果你已经有一个正常运行的Hadoop Yarn环境，那么只需要下载相应版本的Spark，解压之后做为Spark客户端即可。

需要配置Yarn的配置文件目录，export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf 这个可以配置在spark-env.sh中。

运行命令：

cd $SPARK_HOME/bin
./spark-shell \
--master yarn-client \
--executor-memory 1G \
--num-executors 10

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注意，这里的–master必须使用yarn-client模式，如果指定yarn-cluster，则会报错：

Error: Cluster deploy mode is not applicable to Spark shells.

因为spark-shell作为一个与用户交互的命令行，必须将Driver运行在本地，而不是yarn上。

其中的参数与提交Spark应用程序到yarn上用法一样。

启动之后，在命令行看上去和standalone模式下的无异： 

在ResourceManager的WEB页面上，看到了该应用程序（spark-shell是被当做一个长服务的应用程序运行在yarn上）： 

点击ApplicationMaster的UI，进入到了Spark应用程序监控的WEB页面： 

spark-sql On Yarn

spark-sql命令行运行在yarn上，原理和spark-shell on yarn一样。只不过需要将Hive使用的相关包都加到Spark环境变量。

1. 将hive-site.xml拷贝到$SPARK_HOME/conf

2.export HIVE_HOME=/usr/local/apache-hive-0.13.1-bin 添加到spark-env.sh

3.将以下jar包添加到Spark环境变量：

datanucleus-api-jdo-3.2.6.jar、datanucleus-core-3.2.10.jar、datanucleus-rdbms-3.2.9.jar、mysql-connector-java-5.1.15-bin.jar

可以在spark-env.sh中直接添加到SPARK_CLASSPATH变量中。

运行命令：

cd $SPARK_HOME/bin
./spark-sql \
--master yarn-client \
--executor-memory 1G \
--num-executors 10

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即可在yarn上运行spark-sql命令行。 

在ResourceManager上的显示以及点击ApplicationMaster进去Spark的WEB UI，与spark-shell无异。 

这样，只要之前有使用Hadoop Yarn，那么就不需要搭建standalone的Spark集群，也能发挥Spark的强大威力了。