这篇博客,Alice为大家带来的是Spark集群环境搭建之——standalone集群模式。
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集群角色介绍
Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,实际中运行计算任务肯定是使用集群模式,那么我们先来学习Spark自带的standalone集群模式了解一下它的架构及运行机制。
Standalone集群使用了分布式计算中的master-slave模型
master是集群中含有master进程的节点
slave是集群中的worker节点含有Executor进程
- Spark架构图如下:
更多详细内容可以参见官网上的解释:
http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html
集群规划
假设集群中有三台节点,node01,node02,node03
node01:master
node02:slave/worker
node03:slave/worker
修改配置并分发
- 修改Spark配置文件
cd /export/servers/spark/conf
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim spark-env.sh
#配置java环境变量
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8
#指定spark老大Master的IP
export SPARK_MASTER_HOST=node01
#指定spark老大Master的端口
export SPARK_MASTER_PORT=7077
mv slaves.template slaves
vim slaves
node02
node03
注意:
配置spark环境变量(建议不添加,避免和Hadoop的命令冲突)export SPARK_HOME=/export/servers/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
解决方案:
1.把其中一个框架的sbin从环境变量中去掉
2.改名 hadoop/sbin/start-all.sh 改为: start-all-hadoop.sh
- 通过scp 命令将配置文件分发到其他机器上
scp -r /export/servers/spark node02:/export/servers
scp -r /export/servers/spark node03:/export/servers
scp /etc/profile root@node02:/etc
scp /etc/profile root@node03:/etc
source /etc/profile 刷新配置
启动和停止
- 集群的启动和停止
在主节点上启动Spark集群
/export/servers/spark/sbin/start-all.sh
在主节点上停止spark集群
/export/servers/spark/sbin/stop-all.sh
- 单独启动和停止
在 master 安装节点上启动和停止 master:
start-master.sh
stop-master.sh
在 Master 所在节点上启动和停止worker(work指的是slaves 配置文件中的主机名)
start-slaves.sh
stop-slaves.sh
查看web界面
正常启动Spark集群后,查看Spark的web界面
http://node01:8080/
经过翻译后的页面如下:
测试
- 需求:
使用集群模式运行Spark程序读取HDFS上的文件并执行WordCount
- 集群模式启动spark-shell
/export/servers/spark/bin/spark-shell --master spark://node01:7077
- 运行程序
sc.textFile("hdfs://node01:8020/wordcount/input/words.txt")
.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
.saveAsTextFile("hdfs://node01:8020/wordcount/output2")
- SparkContext web UI
- 注意:
集群模式下程序是在集群上运行的,不要直接读取本地文件,应该读取hdfs上的。因为程序运行在集群上,具体在哪个节点上我们运行并不知道,其他节点可能并没有那个数据文件。
好了,本次的分享就到这里。对大数据技术感兴趣的小伙伴们可以关注一下Alice哟~下篇为大家带来Spark的HA高可用环境搭建教程,敬请期待!