spark--2.部署高可用的Spark集群

本文详细介绍了如何在Hadoop2.6.0 HA集群基础上安装并配置Spark集群,包括Spark和Scala版本的选择、环境变量配置、配置文件修改及集群启动等步骤。

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这里已经假设部署了hadoop2.6.0 HA集群:
节点安排如下:

节点名称角色
itcast01、itcast02Namenode和zkfc
itcast03、itcast04ResourceManager
itcast05、itcast06、itcast07QuorumPeerMain JournalNode、Datanode、NodeManager


1.在spark官网下载安装包,注意版本必须匹配,否则自己编译源码后再安装,这里选择 spark-1.3.1-bin-hadoop2.6 版本


2.在scala官网下载安装包,选择版本scala-2.10.4

3.上传spark和scala安装包到各个节点:

节点角色安排:

节点名称角色
itcast01、itcast02Spark Master
itcast05、itcast06、itcast07Spark slave


4.通过scp命令拷贝安装包至各个节点(已经开启ssh互信):

root@itcast01> scp scala-2.10.4.tgz spark-1.3.1-bin-hadoop2.6.tgz root@itcast07:/root


5.在各个节点上(12567)解压安装包,并配置环境变量配置文件 /etc/profile

解压:

[root@itcast01 ~]# tar -zxvf spark-1.3.1-bin-hadoop2.6.tgz -C /itcast/

---

[root@itcast01 ~]# tar -zxvf scala-2.10.4.tgz -C /itcast/

/itcast是根目录下一个文件夹,一般用于放置hadoop集群文件,这里你可以自己设定

配置环境变量:
编辑配置文件:

vim /etc/profile

在/etc/profile 文件中添加:

export SCALA_HOME=/itcast/scala-2.10.4

export SPARK_HOME=/itcast/spark-1.3.1-bin-hadoop2.6

并在PATH变量中添加  $SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:


6.Spark配置文件的修改


修改配置文件conf/spark-env.sh

#java安装目录
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79
#scala安装目录
SCALA_HOME=/itcast/scala-2.10.4

#hadoop 配置文件的目录(HA必须指定)
HADOOP_CONF_DIR=/itcast/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/

##Spark集群配置参数##
 #配置master的端口号
SPARK_MASTER_PORT=7077
 #配置master的web端口号
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080

SPARK_WORKER_CORES=1
SPARK_WORKER_MEMORY=1000m
SPARK_WORKER_PORT=7078
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
SPARK_WORKER_INSTANCES=1


修改配置文件conf/slaves
指定Spark的所有Slave节点地址,以IP或者hostname的形式标识

itcast05
itcast06
itcast07

7.拷贝配置文件到各个节点

     scp spark-env.sh slaves root@$[HOSTNAME]:/itcast/spark-1.3.1-bin-hadoop2.6/conf/ 

8.启动集群

启动顺序:Zookeeper -> Hadoop -> Spark

在3个Zookeeper节点分别执行:

【ZOOHOME】/bin/zkServer.sh start 

namenode节点执行:

【HADOOP_HOME】/sbin/start-dfs.sh

resourcemanager节点执行:

【HADOOP_HOME】/sbin/start-yarn.sh

resourcemanager热备节点执行:

【HADOOP_HOME】/sbin/yarn-dameons.sh start resourcemanager

SparkMaster节点执行:

【SPARK_HOME】/sbin/start-all.sh

SparkMaster热备节点执行:

【SPARK_HOME】/sbin/start-master.sh 

9.检查
在web浏览器栏输入:http://【SPARK_MASTER】:8080/
这里写图片描述

第二行的 cluster mode 说明spark目前以集群模式启动
成功!

[root@master ~]# /usr/local/spark/sbin/start-all.sh starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /usr/local/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-master.out slave1: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /usr/local/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave1.out slave2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /usr/local/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave2.out slave1: failed to launch: nice -n 0 /usr/local/spark/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 spark://master:7077 slave2: failed to launch: nice -n 0 /usr/local/spark/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 spark://master:7077 slave1: Spark Command: /usr/local/jdk/bin/java -cp /usr/local/spark/conf/:/usr/local/spark/jars/*:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/:/usr/local/hive/lib/ -Xmx1g org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 spark://master:7077 slave1: ======================================== slave1: full log in /usr/local/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave1.out slave2: Spark Command: /usr/local/jdk/bin/java -cp /usr/local/spark/conf/:/usr/local/spark/jars/*:/usr/local/hadoop/etc/hadoop/:/usr/local/hive/lib/ -Xmx1g org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 spark://master:7077 slave2: ======================================== slave2: full log in /usr/local/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave2.out 我哪里有spark-class
最新发布
07-29
<think>我们正在解决Spark集群启动时Worker节点启动失败的问题,错误信息中提到了`spark-class`命令。用户询问"我哪里有spark-class",说明用户可能想确认这个关键脚本的位置,或者在使用时找不到它。根据引用[4]和引用[5],我们可以推断问题可能与环境变量配置有关,特别是`JAVA_HOME`和`SPARK_HOME`的设置。 ### 问题分析 1. **错误信息**:从日志中看到,Worker启动失败时尝试执行的命令是: ``` nice -n 0 /usr/local/spark/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker ... ``` 这表明系统试图在`/usr/local/spark/bin/`目录下找到`spark-class`脚本。 2. **可能原因**: - `spark-class`脚本不存在于该路径(可能是Spark安装位置不同) - 环境变量`SPARK_HOME`未正确设置,导致启动脚本使用了错误的路径 - 执行权限问题(`spark-class`脚本没有可执行权限) ### 解决方案 #### 步骤1:确认`spark-class`文件位置 在Spark的安装目录中,`spark-class`文件通常位于`bin`目录下。默认安装路径可能是: - `/usr/local/spark/`(如错误日志所示) - `/opt/spark/`(如引用[2]所示) **检查方法**: ```bash # 在Worker节点上执行 ls -l /usr/local/spark/bin/spark-class # 或 ls -l /opt/spark/bin/spark-class ``` 如果文件不存在,请确认Spark是否已正确安装在所有节点(包括Worker节点)的相同路径下。 #### 步骤2:检查环境变量配置 引用[4]提到,需要在`spark-config.sh`中设置`JAVA_HOME`。同样,`SPARK_HOME`也必须正确设置。 1. **检查`SPARK_HOME`**: 在Worker节点上运行: ```bash echo $SPARK_HOME ``` 如果未设置,需要修改Spark配置文件。 2. **配置环境变量**: - 方法一:在`$SPARK_HOME/sbin/spark-config.sh`中添加(如引用[4]): ```bash export JAVA_HOME=/usr/local/jdk # 替换为实际JDK路径 export SPARK_HOME=/usr/local/spark # 替换为实际Spark路径 ``` - 方法二:在`/etc/profile`或用户`~/.bashrc`中设置(如引用[5]),并确保所有节点同步: ```bash export SPARK_HOME=/usr/local/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin export JAVA_HOME=/usr/local/jdk export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin ``` **注意**:修改后执行`source /etc/profile`或`source ~/.bashrc`使配置生效。 #### 步骤3:验证脚本权限 确保`spark-class`有可执行权限: ```bash chmod +x $SPARK_HOME/bin/spark-class ``` #### 步骤4:检查Worker日志 根据错误提示,查看完整的Worker日志: ```bash cat /usr/local/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave1.out ``` 日志中通常会包含更具体的错误原因(如类找不到、内存不足、连接主节点失败等)。 ### 常见问题总结 | 问题类型 | 表现 | 解决方案 | |---------|------|---------| | **环境变量缺失** | `JAVA_HOME`未设置导致无法启动JVM | 在`spark-config.sh`或系统配置文件中设置`JAVA_HOME`[^4] | | **路径错误** | `spark-class`找不到 | 确认`SPARK_HOME`指向正确路径,并检查文件是否存在 | | **权限问题** | `Permission denied` | 用`chmod +x`添加可执行权限 | | **资源不足** | `OutOfMemoryError` | 增加`SPARK_WORKER_MEMORY`(在`spark-env.sh`中) | ### 预防措施 - **集群环境一致性**:确保所有节点(Master和Worker)具有相同的安装路径和环境变量配置- **使用配置管理工具**:如Ansible,批量同步配置和文件。 ### 手动测试Worker启动 在Worker节点手动执行以下命令测试: ```bash $SPARK_HOME/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://master:7077 ``` 观察控制台输出,可快速定位问题。 --- 通过以上步骤,应能解决`spark-class`定位及Worker启动失败的问题。若问题依旧,请根据具体日志错误进一步排查[^1][^2]。 §§相关问题§§ 1. Spark集群部署需要满足哪些前置条件? 2. 如何配置Spark集群的日志级别以获取更详细错误信息? 3. Spark Worker无法连接Master的常见原因有哪些?</think>### Spark Worker启动失败排查指南 `spark-class`文件是Spark的核心启动脚本,通常位于Spark安装目录的`bin`子目录中。根据您的错误日志,系统尝试在以下路径执行该脚本: ``` /usr/local/spark/bin/spark-class ``` #### 一、定位spark-class文件 1. **默认安装位置**: - 标准路径:`/usr/local/spark/bin/spark-class` - 若自定义安装:`$SPARK_HOME/bin/spark-class` 2. **验证文件存在**: ```bash # 在slave1和slave2节点上执行 ls -l /usr/local/spark/bin/spark-class ``` - 预期输出:`-rwxr-xr-x`(需有可执行权限) - 若不存在:重新安装Spark或修复安装路径 #### 二、关键排查步骤 1. **检查环境变量配置**(引用[4][5]): ```bash # 在所有节点执行 echo $JAVA_HOME # 应显示JDK路径如/usr/local/jdk echo $SPARK_HOME # 应显示/usr/local/spark echo $PATH # 应包含$SPARK_HOME/bin ``` 2. **修复环境变量**: - 编辑Spark配置脚本: ```bash vim /usr/local/spark/sbin/spark-config.sh ``` - 添加以下内容(引用[4]): ```bash export JAVA_HOME=/usr/local/jdk export SPARK_HOME=/usr/local/spark export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin ``` 3. **验证脚本权限**: ```bash chmod +x /usr/local/spark/bin/spark-class ``` #### 三、日志分析(引用[1][2]) 查看具体错误日志: ```bash # 在slave1节点 cat /usr/local/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave1.out # 在slave2节点 cat /usr/local/spark/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-slave2.out ``` 常见错误及解决方案: | **错误类型** | **解决方案** | |--------------|--------------| | `ClassNotFoundException` | 检查`SPARK_CLASSPATH`是否包含Hadoop/Hive库路径 | | `Connection refused` | 开放防火墙7077/8081端口,检查主机名解析 | | `Permission denied` | 用`chown -R spark:spark /usr/local/spark`修复属主 | #### 四、手动启动测试(引用[2]) 在Worker节点执行: ```bash /usr/local/spark/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://master:7077 ``` 观察实时错误输出,可快速定位问题根源。 > **重要提示**:确保所有节点Spark版本一致,且`conf/slaves`文件包含正确主机名[^1][^2]。
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