<think>好的，我现在需要帮助用户
解决在单机环境下配置和运行
Spark on Yarn的问题。首先，我得回顾一下用户提供的引用内容，看看有哪些关键信息可以利用。
用户引用了三篇资料，其中引用[2]提到了
Spark on Yarn的单机环境搭建，并通过测试
SparkPi来验证环境是否正常。引用[1]和[3]则涉及具体的命令和配置参数，比如
spark-submit命令和Hadoop、
Yarn的配置目录设置。
接下来，我需要整理出一个清晰的步骤指南。单机部署通常意味着所有服务都运行在一台机器上，所以需要确保Hadoop和
Spark都正确安装并配置。根据引用[3]，配置HADOOP_C
ONF_DIR和
YARN_C
ONF_DIR是关键，这指向Hadoop的配置文件目录。
第一步应该是安装Hadoop并进行单机
模式配置。Hadoop的单机
模式只需要修改core-site.xml和
yarn-site.xml，确保资源管理和调度正确。然后，安装
Spark并修改
spark-env.sh，设置环境变量指向Hadoop的配置目录，如引用[3]所示。
接下来，启动Hadoop的HDFS和
YARN服务，这包括格式化HDFS、启动NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager。用户可能不熟悉这些步骤，需要详细说明每个命令。
然后，提交
Spark任务到
YARN，使用
spark-submit命令，如引用[1]中的示例，运行
SparkPi来计算Pi值。需要提醒用户替换jar包的版本号，确保路径正确。同
时，监控
YARN应用程序的状态，使用
yarn applicati
on -list命令。
可能遇到的问题包括环境变量配置错误、端口冲突、权限问题等。例如，Hadoop的默认端口可能被占用，需要检查日志。此外，资源分配不足可能导致任务失败，需要调整内存和核心数参数。
用户可能还会想知道如何验证部署是否成功，所以需要说明如何查看
YARN的
Web界面和检查日志。引用[2]提到的测试方法就是运行示例程序，这可以作为验证步骤。
最后，生成相关问题
时要考虑用户可能的后续疑问，比如性能调优、参数配置、与其他组件的集成等。例如，如何配置
Spark on Hive，或者如何处理常见错误，这些都可以作为相关问题引导用户进一步学习。
总结来说，回答需要分步骤详细说明安装、配置、启动和测试过程，引用提供的资料中的关键配置和命令，同
时预见到用户可能遇到的常见问题并提供
解决方法。确保使用中文，LaTeX格式正确，结构清晰，帮助用户一步步完成部署。</think>###
Spark on Yarn 单机部署与运行教程
#### 1. **前置条件**
- 已安装 JDK 1.8+，配置 `JAVA_HOME`
- 已安装 Hadoop（需支持
YARN），版本建议与
Spark 兼容（如 Hadoop 3.x +
Spark 3.x）
- 下载
Spark 预编译包（选择 `pre-built for Hadoop` 版本）
---
#### 2. **配置 Hadoop 单机
模式**
1. **修改 `core-site.xml`**
```xml
<c
onfigurati
on>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://localhost:9000</value>
</property>
</c
onfigurati
on>
```
2. **修改 `
yarn-site.xml`**
```xml
<c
onfigurati
on>
<property>
<name>
yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>
yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>localhost</value>
</property>
</c
onfigurati
on>
```
3. **格式化 HDFS 并启动服务**
```bash
hdfs namenode -format
start-dfs.sh && start-
yarn.sh
```
---
#### 3. **配置
Spark on Yarn**
1. **修改 `
spark-env.sh`**
添加以下配置（参考引用[3]）：
```bash
export HADOOP_C
ONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop # Hadoop 配置目录
export
YARN_C
ONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop #
YARN 配置目录
```
2. **验证
Spark 环境**
```bash
spark-shell --master
yarn
```
---
#### 4. **运行
Spark 任务**
1. **提交示例任务（如计算 Pi）**
```bash
spark-submit --master
yarn --class org.apache.
spark.examples.
SparkPi \
$
SPARK_HOME/examples/jars/
spark-examples_*.jar 1000
```
此命令通过
YARN 分配资源执行任务（参考引用[1]）。
2. **查看任务状态**
```bash
yarn applicati
on -list
```
---
#### 5. **常见问题
解决**
- **HDFS 启动失败**：检查端口冲突（如 9000/8088），查看日志 `logs/hadoop-*-namenode-*.log`。
- **
Spark 提交报错**：确认 `HADOOP_C
ONF_DIR` 路径正确，且
YARN 服务已启动[^2]。
- **资源不足**：调整 `
yarn.scheduler.maximum-allocati
on-mb` 和 `
yarn.nodemanager.resource.memory-mb`。
---
本文介绍了如何在Hadoop YARN集群中配置yarn.web-proxy.address以实现应用执行详情跳转，并详细说明了启动web-proxy服务的方法。通过在指定master节点设置配置并重启nodemanager和resourcemanager，确保资源管理器的独立Web服务功能正常运行。
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