在 Yarn 上 安装 Spark 0.9.0

【Spark】on Yarn 模式安装配置 在安装spark前先安装scala 下载Scala 上传到/opt/modules/softwares目录并解压到/opt/modules目录下 root@master:/opt/softwares# ll total 745404 drwxr-xr-x 2 root root 4096 6月 12 17:08 ./ drwxr-xr-x 7 root root 4096 6... 阅读详情

今天在自己的Yarn cluster 上搭建了Spark 0.9.0,这里粗要地记录一下主要步骤。 详细的步骤主要参照了以下两篇blog,在此对两位作者表示感谢!

-Apache Spark学习:将Spark部署到Hadoop 2.2.0上: http://dongxicheng.org/framework-on-yarn/build-spark-on-hadoop-2-yarn/

-spark0.9分布式安装:http://blog.youkuaiyun.com/myboyliu2007/article/details/18990277


1、下载Spark 0.9.0 binary: http://mirror.bit.edu.cn/apache/incubator/spark/spark-0.9.0-incubating/spark-0.9.0-incubating-bin-hadoop2.tgz

下载后可以直接使用,省去了编译等过程。另外,该版本可以直接运行在Yarn上


2、下载 Scala 2.10.3://www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.10.3.tgz

下载后需要在所有node上面解压Scala,然后将SCALA_HOME加入PATH

export SCALA_HOME=/opt/scala-2.10.3
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin


3、在Spark master 上安装配置Spark(参考spark0.9分布式安装)


4、在其它Spark worker上面安装配置Spark:

把Spark master 上安装配置好的Spark文件夹copy到每一个Spark worker上,然后配置必要的环境变量


5、从Master节点上启动Spark cluster:

$ ./sbin/start-all.sh


6、通过网页查看Spark cluster状态(http默认端口为8080):



7、测试一(本地模式)

命令: ./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi local

运行结果(部分截图):


8、测试二(运行在Yarn上)

执行脚本:

#! /bin/bash
export YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.2.0/etc/hadoop
export SPARK_JAR=./assembly/target/scala-2.10/spark-assembly_2.10-0.9.0-incubating-hadoop2.2.0.jar \

bin/spark-class org.apache.spark.deploy.yarn.Client \
--jar examples/target/scala-2.10/spark-examples_2.10-assembly-0.9.0-incubating.jar \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--args yarn-standalone \
--num-workers 3 \
--master-memory 385m \
--worker-memory 385m \
--worker-cores 1

运行结果(从Yarn的web GUI上面可以看到job的output):





Spark集群安装(spark on yarn/statndalone) Spark有三种运行模式,分别为: local模式-只运行在本地,相当于伪分布式 standalone模式-这种模式只需要安装Spark即可,使用自带的资源管理器 Spark on yarn/mesos模式-这种模式Spark将使用yarn/mesos作为资源管理器   一般来说,standalone适合只想体验一把Spark集群的人,如果想将Spark应用于生产环境,还需要借助第三方的... 阅读详情

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