② spark-standalone 简单集群搭建

本文详细介绍了如何部署Spark 2.3.4集群,包括环境准备、配置文件修改、环境变量设置等步骤,并提供了启动及停止Spark集群的方法。

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前言

方便自己后面需要搭建的时候看看笔记就可以

准备工作
[root@node01 spark]# pwd #老规矩把安装包放在/try下
/try/spark
[root@node01 spark]# ll 
-rw-r--r--. 1 root root 224840600 Aug  7 04:12 spark-2.3.4-bin-hadoop2.6.tgz 

机器分布
node01node02node03
spark-masterspark-slavespark-slave
手机$12$1600
导管$1$1600
环境变量
#在node01,node02,node03上都配置一下
export SPARK_HOME=/opt/bigdata/spark-2.3.4-bin-hadoop2.6
配置文件
  1. slaves 配置文件
#cp 配置文件
[root@node01 conf]# cp slaves.template slaves
#在最后一行添加两个从节点
node02
node03
  1. spark-env.sh 配置环境变量
#cp 配置文件
[root@node01 conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh
#在配置文件中配置如下6个参数
# - HADOOP_CONF_DIR, to point Spark towards Hadoop configuration files
export  HADOOP_CONF_DIR=/opt/bigdata/hadoop-2.6.5/etc/hadoop
# - SPARK_MASTER_HOST, to bind the master to a different IP address or hostname
export SPARK_MASTER_HOST=node01
# - SPARK_MASTER_PORT / SPARK_MASTER_WEBUI_PORT, to use non-default ports for the master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
# - SPARK_WORKER_CORES, to set the number of cores to use on this machine
export SPARK_WORKER_CORES=4
# - SPARK_WORKER_MEMORY, to set how much total memory workers have to give executors (e.g. 1000m, 2g)
export SPARK_WORKER_MEMORY=4g
  1. 将整包发送到node02,node03
scp -r ./spark-2.3.4-bin-hadoop2.6 node02:`pwd`
scp -r ./spark-2.3.4-bin-hadoop2.6 node03:`pwd`
启动/关闭
#启动 zookeeper
#启动 hdfs
#启动 spark
[root@node01 sbin]# start-all.sh
#停止 spark
[root@node01 sbin]# stop-all.sh
web ui

http://node01:8080/
在这里插入图片描述

### 如何搭建配置 Spark Standalone 分布式集群 #### 准备工作 确保所有节点已经正确安装并配置好 Java 和 SSH 无密码登录。对于 Hadoop 的部分,只需要配置 HDFS 相关的服务即可[^2]。 #### 解压软件包 在每台机器上分别解压缩 JDK、Hadoop 及 Spark 安装文件: ```bash tar -zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz tar -zxvf hadoop-3.2.2.tar.gz tar -zxvf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz ``` 完成上述操作之后,设置环境变量以便于后续使用这些工具[^5]。 #### 启动 HDFS 服务 由于通常情况下仍然希望利用 HDFS 进行数据存储,因此需要先启动 HDFS: ```bash # 切换至 hadoop 用户并进入 sbin 文件夹执行如下命令来启动 dfs 服务 $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh ``` 这一步骤保证了即使不依赖 YARN, 数据层面上依然能够正常运作。 #### 修改 Spark 配置文件 编辑 `conf/spark-env.sh` 来指定必要的环境参数,比如指向 HDFS 日志位置等信息: ```bash SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hdfs-cluster/spark-logs" ``` 此配置允许历史服务器读取位于远程 HDFS 上的日志记录[^4]。 #### 启动 Spark Master 和 Worker 节点 前往 Spark 主节点上的 `/sbin` 目录运行脚本来初始化整个集群: ```bash ./start-all.sh ``` 这条指令将会自动连接其他 worker 节点,并建立起完整的 Spark Standalone 集群架构[^3]。 通过以上步骤就可以成功构建起一个基于 Spark 自带资源管理器的独立分布式计算平台,在这个过程中并不涉及复杂的外部组件集成问题。
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