Spark2.3中HA集群的分布式安裝示例

這篇文章主要為大家展示了“Spark2.3中HA集群的分布式安裝示例”，內(nèi)容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“Spark2.3中HA集群的分布式安裝示例”這篇文章吧。

一、下載Spark安裝包

1、從官網(wǎng)下載

http://spark.apache.org/downloads.html

2、從微軟的鏡像站下載

http://mirrors.hust.edu.cn/apache/

3、從清華的鏡像站下載

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/

二、安裝基礎(chǔ)

1、Java8安裝成功

2、zookeeper安裝成功

3、hadoop2.7.5 HA安裝成功

4、Scala安裝成功（不安裝進(jìn)程也可以啟動）

三、Spark安裝過程

 1、上傳并解壓縮

[hadoop@hadoop1 ~]$ lsapps  data  exam  inithive.conf movie  spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz udf.jar
cookies data.txt executions json.txt  projects student      zookeeper.out
course emp  hive.sql log   sougou temp
[hadoop@hadoop1 ~]$ tar -zxvf spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz -C apps/

2、為安裝包創(chuàng)建一個軟連接

[hadoop@hadoop1 ~]$ cd apps/[hadoop@hadoop1 apps]$ lshadoop-2.7.5 hbase-1.2.6 spark-2.3.0-bin-hadoop2.7 zookeeper-3.4.10 zookeeper.out
[hadoop@hadoop1 apps]$ ln -s spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/ spark[hadoop@hadoop1 apps]$ ll總用量 36
drwxr-xr-x. 10 hadoop hadoop 4096 3月 23 20:29 hadoop-2.7.5
drwxrwxr-x. 7 hadoop hadoop 4096 3月 29 13:15 hbase-1.2.6
lrwxrwxrwx. 1 hadoop hadoop 26 4月 20 13:48 spark -> spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/drwxr-xr-x. 13 hadoop hadoop 4096 2月 23 03:42 spark-2.3.0-bin-hadoop2.7
drwxr-xr-x. 10 hadoop hadoop 4096 3月 23 2017 zookeeper-3.4.10
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop 17559 3月 29 13:37 zookeeper.out
[hadoop@hadoop1 apps]$

3、進(jìn)入spark/conf修改配置文件

（1）進(jìn)入配置文件所在目錄

[hadoop@hadoop1 ~]$ cd apps/spark/conf/[hadoop@hadoop1 conf]$ ll總用量 36
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 996 2月 23 03:42 docker.properties.template
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 1105 2月 23 03:42 fairscheduler.xml.template
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 2025 2月 23 03:42 log4j.properties.template
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 7801 2月 23 03:42 metrics.properties.template
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 865 2月 23 03:42 slaves.template
-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 1292 2月 23 03:42 spark-defaults.conf.template
-rwxr-xr-x. 1 hadoop hadoop 4221 2月 23 03:42 spark-env.sh.template
[hadoop@hadoop1 conf]$

（2）復(fù)制spark-env.sh.template并重命名為spark-env.sh，并在文件最后添加配置內(nèi)容

[hadoop@hadoop1 conf]$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh[hadoop@hadoop1 conf]$ vi spark-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_73
#export SCALA_HOME=/usr/share/scala
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/apps/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
export SPARK_WORKER_MEMORY=500m
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181,hadoop4:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

注：

#export SPARK_MASTER_IP=hadoop1  這個配置要注釋掉。 
集群搭建時配置的spark參數(shù)可能和現(xiàn)在的不一樣，主要是考慮個人電腦配置問題，如果memory配置太大，機(jī)器運(yùn)行很慢。 
說明： 
-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER    #說明整個集群狀態(tài)是通過zookeeper來維護(hù)的，整個集群狀態(tài)的恢復(fù)也是通過zookeeper來維護(hù)的。就是說用zookeeper做了spark的HA配置，Master(Active)掛掉的話，Master(standby)要想變成Master（Active）的話，Master(Standby)就要像zookeeper讀取整個集群狀態(tài)信息，然后進(jìn)行恢復(fù)所有Worker和Driver的狀態(tài)信息，和所有的Application狀態(tài)信息； 
-Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181,hadoop4:2181#將所有配置了zookeeper，并且在這臺機(jī)器上有可能做master(Active)的機(jī)器都配置進(jìn)來；（我用了4臺，就配置了4臺） 

-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark 
這里的dir和zookeeper配置文件zoo.cfg中的dataDir的區(qū)別？？？ 
-Dspark.deploy.zookeeper.dir是保存spark的元數(shù)據(jù)，保存了spark的作業(yè)運(yùn)行狀態(tài)； 
zookeeper會保存spark集群的所有的狀態(tài)信息，包括所有的Workers信息，所有的Applactions信息，所有的Driver信息,如果集群 

（3）復(fù)制slaves.template成slaves

[hadoop@hadoop1 conf]$ cp slaves.template slaves[hadoop@hadoop1 conf]$ vi slaves

添加如下內(nèi)容

hadoop1
hadoop2
hadoop3
hadoop4

（4）將安裝包分發(fā)給其他節(jié)點(diǎn)

[hadoop@hadoop1 ~]$ cd apps/[hadoop@hadoop1 apps]$ scp -r spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/ hadoop2:$PWD[hadoop@hadoop1 apps]$ scp -r spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/ hadoop3:$PWD[hadoop@hadoop1 apps]$ scp -r spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/ hadoop4:$PWD

創(chuàng)建軟連接

[hadoop@hadoop2 ~]$ cd apps/[hadoop@hadoop2 apps]$ lshadoop-2.7.5 hbase-1.2.6 spark-2.3.0-bin-hadoop2.7 zookeeper-3.4.10
[hadoop@hadoop2 apps]$ ln -s spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/ spark[hadoop@hadoop2 apps]$ ll總用量 16
drwxr-xr-x 10 hadoop hadoop 4096 3月 23 20:29 hadoop-2.7.5
drwxrwxr-x 7 hadoop hadoop 4096 3月 29 13:15 hbase-1.2.6
lrwxrwxrwx 1 hadoop hadoop 26 4月 20 19:26 spark -> spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/drwxr-xr-x 13 hadoop hadoop 4096 4月 20 19:24 spark-2.3.0-bin-hadoop2.7drwxr-xr-x 10 hadoop hadoop 4096 3月 21 19:31 zookeeper-3.4.10
[hadoop@hadoop2 apps]$

4、配置環(huán)境變量

所有節(jié)點(diǎn)均要配置

[hadoop@hadoop1 spark]$ vi ~/.bashrc

#Spark
export SPARK_HOME=/home/hadoop/apps/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

保存并使其立即生效

[hadoop@hadoop1 spark]$ source ~/.bashrc

四、啟動

1、先啟動zookeeper集群

所有節(jié)點(diǎn)均要執(zhí)行

[hadoop@hadoop1 ~]$ zkServer.sh startZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/apps/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
[hadoop@hadoop1 ~]$ zkServer.sh statusZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/apps/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower[hadoop@hadoop1 ~]$

2、在啟動HDFS集群

任意一個節(jié)點(diǎn)執(zhí)行即可

[hadoop@hadoop1 ~]$ start-dfs.sh

3、在啟動Spark集群

在一個節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行

[hadoop@hadoop1 ~]$ cd apps/spark/sbin/[hadoop@hadoop1 sbin]$ start-all.sh

4、查看進(jìn)程

5、問題

查看進(jìn)程發(fā)現(xiàn)spark集群只有hadoop1成功啟動了Master進(jìn)程，其他3個節(jié)點(diǎn)均沒有啟動成功，需要手動啟動，進(jìn)入到/home/hadoop/apps/spark/sbin目錄下執(zhí)行以下命令，3個節(jié)點(diǎn)都要執(zhí)行

[hadoop@hadoop2 ~]$ cd ~/apps/spark/sbin/
[hadoop@hadoop2 sbin]$ start-master.sh

6、執(zhí)行之后再次查看進(jìn)程

Master進(jìn)程和Worker進(jìn)程都以啟動成功

五、驗(yàn)證

1、查看Web界面Master狀態(tài)

hadoop1是ALIVE狀態(tài)，hadoop2、hadoop3和hadoop4均是STANDBY狀態(tài)

hadoop1節(jié)點(diǎn)

hadoop2節(jié)點(diǎn)

hadoop3

hadoop4

2、驗(yàn)證HA的高可用

手動干掉hadoop1上面的Master進(jìn)程，觀察是否會自動進(jìn)行切換

干掉hadoop1上的Master進(jìn)程之后，再次查看web界面

hadoo1節(jié)點(diǎn)，由于Master進(jìn)程被干掉，所以界面無法訪問

hadoop2節(jié)點(diǎn)，Master被干掉之后，hadoop2節(jié)點(diǎn)上的Master成功篡位成功，成為ALIVE狀態(tài)

hadoop3節(jié)點(diǎn)

hadoop4節(jié)點(diǎn)

六、執(zhí)行Spark程序on standalone

1、執(zhí)行第一個Spark程序

[hadoop@hadoop3 ~]$ /home/hadoop/apps/spark/bin/spark-submit \
> --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
> --master spark://hadoop1:7077 \
> --executor-memory 500m \
> --total-executor-cores 1 \
> /home/hadoop/apps/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.0.jar \
> 100

其中的spark://hadoop1:7077是下圖中的地址

運(yùn)行結(jié)果

2、啟動spark shell

[hadoop@hadoop1 ~]$ /home/hadoop/apps/spark/bin/spark-shell \> --master spark://hadoop1:7077 \> --executor-memory 500m \> --total-executor-cores 1

參數(shù)說明：

--master spark://hadoop1:7077 指定Master的地址

--executor-memory 500m:指定每個worker可用內(nèi)存為500m

--total-executor-cores 1: 指定整個集群使用的cup核數(shù)為1個

注意：

如果啟動spark shell時沒有指定master地址，但是也可以正常啟動spark shell和執(zhí)行spark shell中的程序，其實(shí)是啟動了spark的local模式，該模式僅在本機(jī)啟動一個進(jìn)程，沒有與集群建立聯(lián)系。

Spark Shell中已經(jīng)默認(rèn)將SparkContext類初始化為對象sc。用戶代碼如果需要用到，則直接應(yīng)用sc即可

Spark Shell中已經(jīng)默認(rèn)將SparkSQl類初始化為對象spark。用戶代碼如果需要用到，則直接應(yīng)用spark即可

3、 在spark shell中編寫WordCount程序

（1）編寫一個hello.txt文件并上傳到HDFS上的spark目錄下

[hadoop@hadoop1 ~]$ vi hello.txt
[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop fs -mkdir -p /spark
[hadoop@hadoop1 ~]$ hadoop fs -put hello.txt /spark

hello.txt的內(nèi)容如下

you,jump
i,jump
you,jump
i,jump
jump

（2）在spark shell中用scala語言編寫spark程序

scala> sc.textFile("/spark/hello.txt").flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/spark/out")

說明：

sc是SparkContext對象，該對象是提交spark程序的入口

textFile("/spark/hello.txt")是hdfs中讀取數(shù)據(jù)

flatMap(_.split(" "))先map再壓平

map((_,1))將單詞和1構(gòu)成元組

reduceByKey(_+_)按照key進(jìn)行reduce，并將value累加

saveAsTextFile("/spark/out")將結(jié)果寫入到hdfs中

（3）使用hdfs命令查看結(jié)果

[hadoop@hadoop2 ~]$ hadoop fs -cat /spark/out/p*
(jump,5)
(you,2)
(i,2)
[hadoop@hadoop2 ~]$

七、 執(zhí)行Spark程序on YARN

1、前提

成功啟動zookeeper集群、HDFS集群、YARN集群

2、啟動Spark on YARN

[hadoop@hadoop1 bin]$ spark-shell --master yarn --deploy-mode client

報錯如下：

報錯原因：內(nèi)存資源給的過小，yarn直接kill掉進(jìn)程，則報rpc連接失敗、ClosedChannelException等錯誤。

解決方法：

先停止YARN服務(wù)，然后修改yarn-site.xml，增加如下內(nèi)容

  <property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>false</value>
    <description>Whether virtual memory limits will be enforced for containers</description>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
    <value>4</value>
    <description>Ratio between virtual memory to physical memory when setting memory limits for containers</description>
  </property>

將新的yarn-site.xml文件分發(fā)到其他Hadoop節(jié)點(diǎn)對應(yīng)的目錄下，最后在重新啟動YARN。 

重新執(zhí)行以下命令啟動spark on yarn

[hadoop@hadoop1 hadoop]$ spark-shell --master yarn --deploy-mode client

啟動成功

3、打開YARN的web界面

打開YARN WEB頁面：http://hadoop4:8088
可以看到Spark shell應(yīng)用程序正在運(yùn)行

 單擊ID號鏈接，可以看到該應(yīng)用程序的詳細(xì)信息

單擊“ApplicationMaster”鏈接

4、運(yùn)行程序

scala> val array = Array(1,2,3,4,5)
array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

scala> val rdd = sc.makeRDD(array)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at makeRDD at <console>:26

scala> rdd.count
res0: Long = 5                 

scala>

再次查看YARN的web界面

 查看executors

5、執(zhí)行Spark自帶的示例程序PI

[hadoop@hadoop1 ~]$ spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
> --master yarn \
> --deploy-mode cluster \
> --driver-memory 500m \
> --executor-memory 500m \
> --executor-cores 1 \
> /home/hadoop/apps/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.0.jar \
> 10

執(zhí)行過程

[hadoop@hadoop1 ~]$ spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
> --master yarn \
> --deploy-mode cluster \
> --driver-memory 500m \
> --executor-memory 500m \
> --executor-cores 1 \
> /home/hadoop/apps/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.0.jar \
> 10
2018-04-21 17:57:32 WARN NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
2018-04-21 17:57:34 INFO ConfiguredRMFailoverProxyProvider:100 - Failing over to rm2
2018-04-21 17:57:34 INFO Client:54 - Requesting a new application from cluster with 4 NodeManagers
2018-04-21 17:57:34 INFO Client:54 - Verifying our application has not requested more than the maximum memory capability of the cluster (8192 MB per container)
2018-04-21 17:57:34 INFO Client:54 - Will allocate AM container, with 884 MB memory including 384 MB overhead
2018-04-21 17:57:34 INFO Client:54 - Setting up container launch context for our AM
2018-04-21 17:57:34 INFO Client:54 - Setting up the launch environment for our AM container
2018-04-21 17:57:34 INFO Client:54 - Preparing resources for our AM container
2018-04-21 17:57:36 WARN Client:66 - Neither spark.yarn.jars nor spark.yarn.archive is set, falling back to uploading libraries under SPARK_HOME.
2018-04-21 17:57:39 INFO Client:54 - Uploading resource file:/tmp/spark-93bd68c9-85de-482e-bbd7-cd2cee60e720/__spark_libs__8262081479435245591.zip -> hdfs://myha01/user/hadoop/.sparkStaging/application_1524303370510_0005/__spark_libs__8262081479435245591.zip
2018-04-21 17:57:44 INFO Client:54 - Uploading resource file:/home/hadoop/apps/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.0.jar -> hdfs://myha01/user/hadoop/.sparkStaging/application_1524303370510_0005/spark-examples_2.11-2.3.0.jar
2018-04-21 17:57:44 INFO Client:54 - Uploading resource file:/tmp/spark-93bd68c9-85de-482e-bbd7-cd2cee60e720/__spark_conf__2498510663663992254.zip -> hdfs://myha01/user/hadoop/.sparkStaging/application_1524303370510_0005/__spark_conf__.zip
2018-04-21 17:57:44 INFO SecurityManager:54 - Changing view acls to: hadoop
2018-04-21 17:57:44 INFO SecurityManager:54 - Changing modify acls to: hadoop
2018-04-21 17:57:44 INFO SecurityManager:54 - Changing view acls groups to: 
2018-04-21 17:57:44 INFO SecurityManager:54 - Changing modify acls groups to: 
2018-04-21 17:57:44 INFO SecurityManager:54 - SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(hadoop); groups with view permissions: Set(); users with modify permissions: Set(hadoop); groups with modify permissions: Set()
2018-04-21 17:57:44 INFO Client:54 - Submitting application application_1524303370510_0005 to ResourceManager
2018-04-21 17:57:44 INFO YarnClientImpl:273 - Submitted application application_1524303370510_0005
2018-04-21 17:57:45 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: ACCEPTED)
2018-04-21 17:57:45 INFO Client:54 - 
  client token: N/A
  diagnostics: N/A
  ApplicationMaster host: N/A
  ApplicationMaster RPC port: -1
  queue: default
  start time: 1524304664749
  final status: UNDEFINED
  tracking URL: http://hadoop4:8088/proxy/application_1524303370510_0005/
  user: hadoop
2018-04-21 17:57:46 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: ACCEPTED)
2018-04-21 17:57:47 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: ACCEPTED)
2018-04-21 17:57:48 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: ACCEPTED)
2018-04-21 17:57:49 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: ACCEPTED)
2018-04-21 17:57:50 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: ACCEPTED)
2018-04-21 17:57:51 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: ACCEPTED)
2018-04-21 17:57:52 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: ACCEPTED)
2018-04-21 17:57:53 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: ACCEPTED)
2018-04-21 17:57:54 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:57:54 INFO Client:54 - 
  client token: N/A
  diagnostics: N/A
  ApplicationMaster host: 192.168.123.104
  ApplicationMaster RPC port: 0
  queue: default
  start time: 1524304664749
  final status: UNDEFINED
  tracking URL: http://hadoop4:8088/proxy/application_1524303370510_0005/
  user: hadoop
2018-04-21 17:57:55 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:57:56 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:57:57 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:57:58 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:57:59 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:58:00 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:58:01 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:58:02 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:58:03 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:58:04 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:58:05 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:58:06 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:58:07 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:58:08 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: RUNNING)
2018-04-21 17:58:09 INFO Client:54 - Application report for application_1524303370510_0005 (state: FINISHED)
2018-04-21 17:58:09 INFO Client:54 - 
  client token: N/A
  diagnostics: N/A
  ApplicationMaster host: 192.168.123.104
  ApplicationMaster RPC port: 0
  queue: default
  start time: 1524304664749
  final status: SUCCEEDED
  tracking URL: http://hadoop4:8088/proxy/application_1524303370510_0005/
  user: hadoop
2018-04-21 17:58:09 INFO Client:54 - Deleted staging directory hdfs://myha01/user/hadoop/.sparkStaging/application_1524303370510_0005
2018-04-21 17:58:09 INFO ShutdownHookManager:54 - Shutdown hook called
2018-04-21 17:58:09 INFO ShutdownHookManager:54 - Deleting directory /tmp/spark-93bd68c9-85de-482e-bbd7-cd2cee60e720
2018-04-21 17:58:09 INFO ShutdownHookManager:54 - Deleting directory /tmp/spark-06de6905-8067-4f1e-a0a0-bc8a51daf535
[hadoop@hadoop1 ~]$

以上是“Spark2.3中HA集群的分布式安裝示例”這篇文章的所有內(nèi)容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內(nèi)容對大家有所幫助，如果還想學(xué)習(xí)更多知識，歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道！