spark端口实验总结:

Spark的端口总结

Master节点的web端口是8080,work节点的web端口是8081

 

 

 

spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口(比如:Tomcat)时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,也可以自行设置,修改方法:

1、cd $SPARK_HOME/sbin

2、vi start-master.sh

if [ "$SPARK_MASTER_WEBUI_PORT" = "" ]; then

SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080 #可以修改端口号

fi

8080端口:master WEB端口

 

8081端口:work WEB端口

7077端口:

master通信端口

18080端口:spark历史服务器端口

相关配置:

conf目录下

cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

编辑spark-defaults.conf这个文件

编辑spark-env.sh文件

使用sbin/start-history-server.sh脚本启动

启动日志:

执行spark任务

启动日志:

 

Web界面

4040端口:

2.3  Spark当前执行的任务页面查看端口4040(例如:使用spark-shell启动spark,此时的任务可以在4040端口页面查看),如果任务结束了4040端口页面不能访问

默认是4040,我改配置改了下


 

### Spark 安装与启动教程 #### 一、环境准备 在安装 Spark 前,需确保已正确配置 Java 和 Hadoop 的运行环境。Java 是 Spark 运行的基础依赖,而 Hadoop 则用于支持分布式文件系统的操作[^1]。 #### 二、下载并解压 Spark 软件包 从 Apache 官方网站或其他可信源获取最新版本的 Spark 软件包,并将其上传至目标服务器。通过命令完成解压缩以及重命名操作以便于管理: ```bash tar -zxvf spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgz mv spark-3.5.0-bin-hadoop3 spark-3.5.0 ``` 上述命令会将原始压缩包提取出来并将目录更名为 `spark-3.5.0`,从而简化后续路径设置过程。 #### 三、配置环境变量 编辑 `.bashrc` 或者 `/etc/profile` 文件来定义 SPARK_HOME 并更新 PATH 变量: ```bash export SPARK_HOME=/path/to/spark-3.5.0 export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH ``` 保存更改后重新加载该脚本使新设定生效: ```bash source ~/.bashrc ``` #### 四、高可用模式下的集群初始化 为了实现更稳定的生产部署,在多台机器上构建 HA(High Availability)架构是非常重要的一步。具体做法如下: 1. **主节点 (Master)** 上执行全局启动指令: ```bash $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh ``` 2. 对额外备用主节点 (**Slave**) 单独激活 Master 组件服务: ```bash $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh ``` 以上两步能够保证即使当前活跃 master 出现故障时仍有其他实例可以接管整个工作流继续运作[^2]。 #### 五、验证安装成功与否 打开浏览器输入 http://<master-ip>:8080 查看 Web UI 页面确认所有 worker 是否均已注册到系统当中;同时也可以尝试提交简单的测试任务进一步检验功能是否正常运转。 ```python from pyspark import SparkContext, SparkConf conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]") sc = SparkContext(conf=conf) rdd = sc.parallelize(range(1, 6)) result = rdd.reduce(lambda a,b :a+b ) print(result) ``` 此段 Python 编写的简单程序利用 PySpark API 计算列表 `[1..5]` 中各整数之和作为示例演示如何交互式地运用刚搭建完毕的新环境。 --- ###
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