spark standalone 安装(手动启动)

本文详细介绍了如何使用Spark Standalone模式进行安装与集群搭建,包括手动与自动启动slave节点的方法,以及通过web界面查看集群运行状态。与Hadoop相比,Spark的部署更为简单,减少了大量配置文件的修改。

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spark 采用mapred编程模型,充分利用内存的计算框架。不但可以与YARN框架完美结合,而且可以独立的运行。本文主要讲解spark standalone模式的安装方式。

本系统搭建环境是centos5.5,两台虚拟机分别充当master与slave节点

一、手动启动

1、下载spark 1.01版本

2、启动master节点

       解压spark 文件,进入sbin目录,输入如下命令:

./sbin/start-master.sh
  启动后,进入spark_home(解压目录)目录下logs下,打开日志文件,可以观察节点启动的日期信息


     启动成功后,可通过http://masterIP:8080 网址来查看集群运行的运行状态。masterIP为master节点所在虚拟机的ip,若无法访问,可关闭防火墙重新尝试。

3.启动slave节点

   在slave节点,进入spark文件解压后的bin目录下,输入如下命令

./spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://IP:PORT
  IP为master节点的ip或者主机名,PORT为7077.master的服务监听节点固定为7077

二、自动自动slave节点

     对于较大的集群,逐一通过上述命令启动slave节点未免太过麻烦。在spark_home下,conf/slaves文件可用于配置的slave节点的主机名。每个主机名一行。下图中这配置本机与slave1节点。


     配置好后,通过如下命令启动spark集群sbin/start-all.sh

sbin/start-all.sh
启动后,可通过web界面查看启动的节点信息

三、总结

通过spark的部署,比hadoop的部署更加简单,少了很多配置文件的修改。



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