Spark - yarn配置

在Ubuntu 19上配置Spark运行于Yarn(Hadoop 2.7.7)的详细过程包括:配置hadoop-env.sh、yarn-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml,安装openssh-server,以及执行文件系统格式化、启动DFS和YARN,YARN的默认端口为8088。

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Spark需要yarn(hadoop版本2.7.7),在ubuntu19上配置步骤如下。

配置

1、修改hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64

2、修改yarn-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-amd64

3、修改core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

4、修改hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

5、增加mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.fr
Apache Spark是一个分布式计算框架,可以运行在Hadoop集群上。而YARN是Hadoop的资源管理器,可以提供资源给Spark来运行。 以下是spark-yarn安装配置的步骤: 1. 安装Hadoop集群 在安装Spark之前,您需要先安装Hadoop集群。请确保您的Hadoop集群正在运行,并且您可以使用hadoop命令行工具访问它。 2. 下载SparkSpark官方网站下载Spark二进制文件,并解压缩到您的目录中。您可以将Spark安装在任何地方,只要您的Hadoop集群可以访问它即可。 3. 配置SparkSpark的conf目录下,有一个spark-env.sh文件,您需要编辑它来配置Spark的环境变量。将以下内容添加到文件末尾: export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/hadoop/conf 这将告诉Spark去哪里找到Hadoop的配置文件。 4. 配置YARNSpark的conf目录下,有一个spark-defaults.conf文件,您需要编辑它来配置Spark使用YARN。将以下内容添加到文件末尾: spark.master yarn spark.submit.deployMode client spark.executor.memory 2g spark.driver.memory 2g 这将告诉Spark使用YARN作为资源管理器,并设置内存大小。 5. 运行Spark应用程序 现在,您可以运行Spark应用程序了。使用以下命令: ./bin/spark-submit --class <main-class> --master yarn --deploy-mode client <application-jar> <application-arguments> 其中,<main-class>是您的主类,<application-jar>是您的应用程序jar文件,<application-arguments>是您的应用程序参数。 6. 监控应用程序 您可以在YARN的Web界面上监控您的应用程序。打开以下网址: http://<yarn-resource-manager>:8088/cluster 其中,<yarn-resource-manager>是您的YARN资源管理器的主机名。在Web界面上,您可以看到正在运行的应用程序的状态和日志。 这就是spark-yarn安装配置的步骤。祝您好运!
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