SparkWeb 编译

SparkWeb

 

Flex开发的支持XMPP协议的IM客户端

 

代码下载:http://svn.igniterealtime.org/svn/repos/sparkweb/trunk

 

编译之后

<think>我们之前讨论了如何解决`sudo-rs: 'nano': command not found`的问题,现在用户的新问题是:**启动编译后的Spark的方法**。用户引用了四段内容,主要涉及Spark源码编译的步骤和注意事项,但没有直接提到启动方法。因此,我们需要结合Spark的通用启动方法和用户编译后的环境来回答。 ### 步骤分析 1. **定位编译输出目录**:根据引用[2],编译后的主要输出在`assembly/target/scala-<版本号>/`目录下,其中包含完整的Spark发行包(如`spark-<version>-bin-<自定义名称>.tgz`)。 2. **解压并使用编译后的Spark**:用户需要将生成的压缩包解压到目标目录,并设置环境变量。 3. **启动Spark集群**:Spark支持多种部署模式(Local、Standalone、YARN、Mesos等),我们重点讲解Standalone模式的启动步骤。 ### 具体步骤 #### 第一步:获取编译后的Spark发行包 编译完成后,根据引用[2]的描述,在`spark源码目录/assembly/target/scala-<版本号>/`下会生成一个类似于`spark-<version>-bin-<自定义名称>.tgz`的压缩包。例如,用户执行了如下编译命令(引用[3]): ```bash ./build/mvn -Pyarn -Phadoop-2.7 -Dhadoop.version=2.7.3 -DskipTests clean package cd dev ./make-distribution.sh --name "hadoop2-without-hive" --tgz "-Pyarn,hadoop-provided,hadoop-2.7.3,parquet-provided" ``` 则生成的压缩包可能在`dev`目录下,名称类似`spark-3.0.0-bin-hadoop2-without-hive.tgz`。 #### 第二步:部署Spark 1. 将压缩包解压到目标安装目录,例如`/opt`: ```bash sudo tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop2-without-hive.tgz -C /opt ``` 2. 创建软链接(可选,便于版本管理): ```bash cd /opt sudo ln -s spark-3.0.0-bin-hadoop2-without-hive spark ``` 3. 设置环境变量(修改`~/.bashrc`或`/etc/profile`): ```bash echo "export SPARK_HOME=/opt/spark" >> ~/.bashrc echo "export PATH=\$PATH:\$SPARK_HOME/bin" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` #### 第三步:启动Standalone集群 1. **启动Master节点**: ```bash $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh ``` 启动后,默认Web UI在`http://<master-ip>:8080`,日志在`$SPARK_HOME/logs`。 2. **启动Worker节点**(在每台工作节点上执行): ```bash $SPARK_HOME/sbin/start-worker.sh spark://<master-ip>:7077 ``` 其中`spark://<master-ip>:7077`是Master的URL,可在Master的Web UI或日志中查看。 #### 第四步:验证集群状态 - 访问Master Web UI(`http://<master-ip>:8080`)查看Worker节点注册情况。 - 运行示例程序: ```bash $SPARK_HOME/bin/spark-submit --master spark://<master-ip>:7077 \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_*.jar 100 ``` ### 其他部署模式 - **YARN模式**:无需启动Spark独立集群,直接提交到YARN: ```bash $SPARK_HOME/bin/spark-submit --master yarn ... ``` 前提是已正确配置HADOOP_CONF_DIR和YARN_CONF_DIR[^3]。 - **Local模式**:用于测试,无需集群: ```bash $SPARK_HOME/bin/spark-shell --master local[2] ``` ### 注意事项 1. **配置文件**:根据需要修改`$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh`(需复制模板): ```bash cp $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh.template $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh nano $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh # 确保已安装nano或使用vi ``` 关键配置示例: ```bash # 设置Master主机名 export SPARK_MASTER_HOST=your_master_ip # Java环境 export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 ``` 2. **Worker资源限制**:可在`spark-env.sh`中配置每个Worker的核心数和内存。 ### 相关问题 1. 如何配置Spark集群的高可用性? 2. 如何在Spark中集成Hive? 3. 编译Spark时如何指定Hadoop版本? </think>### 启动编译后 Spark 的完整方法 根据您提供的引用内容,启动编译后 Spark 的方法如下: #### 第一步:设置环境变量 在启动前必须配置关键环境变量: ```bash # 设置 Java 环境(引用[3]) export JAVA_HOME=/home/hadoop/apps/jdk1.8.0_171 # 设置 Scala 环境(引用[3]) export SCALA_HOME=/home/hadoop/apps/scala-2.12.7 export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin # 设置 Spark 主目录(引用[2][3]) export SPARK_HOME=/home/hadoop/apps/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin ``` > 注意:路径需替换为您实际的安装位置,所有节点需保持相同配置[^3] #### 第二步:启动 Spark 集群 根据不同部署模式选择启动方式: 1. **Standalone 模式**(独立集群): ```bash # 启动 Master 节点 $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh # 启动 Worker 节点(在所有工作节点执行) $SPARK_HOME/sbin/start-worker.sh spark://<master-ip>:7077 ``` 2. **YARN 模式**(集成 Hadoop YARN): ```bash # 提交应用到 YARN(引用[4]) $SPARK_HOME/bin/spark-submit \ --master yarn \ --deploy-mode cluster \ # 或 client --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_*.jar \ 100 ``` > 注意:yarn-cluster 模式要求所有集群节点安装 R 环境(如使用 SparkR)[^4] 3. **Local 模式**(单机测试): ```bash $SPARK_HOME/bin/spark-shell --master local[4] ``` #### 第三步:验证启动状态 1. 检查 Master Web UI(默认端口 8080): ``` http://<master-ip>:8080 ``` 2. 查看进程状态: ```bash jps | grep -E 'Master|Worker' # 应显示 Master 和 Worker 进程 ``` 3. 运行测试程序: ```bash $SPARK_HOME/bin/run-example SparkPi 10 ``` #### 核心配置文件说明(引用[2]) | 路径 | 作用 | |------------------------|--------------------------| | `bin/`, `sbin/` | 启动脚本目录 | | `conf/spark-env.sh` | 环境变量配置(需创建) | | `examples/` | 示例代码 | | `jars/` | 所有依赖库(核心位置) | ### 关键注意事项 1. **环境一致性**:所有节点需相同 Java/Scala 版本(引用[3]) 2. **配置文件同步**:修改 `conf/spark-env.sh` 后需同步到所有节点 3. **端口冲突**:确保 7077(RPC)、8080(Web UI)、4040(应用 UI)端口开放 4. **分布式部署**:若使用 HDFS,需配置 `HADOOP_CONF_DIR`(引用[3]) ```bash export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf ``` ### 启动流程示意图 ```mermaid graph TD A[编译完成] --> B(设置环境变量) B --> C{选择部署模式} C -->|Standalone| D[启动Master] C -->|YARN| E[提交到YARN集群] C -->|Local| F[本地模式运行] D --> G[启动Worker节点] G --> H[验证集群状态] E --> H F --> H ```
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值