就在昨天，北京时间5月30日20点多。Spark 1.0.0最终公布了：Spark 1.0.0 released

依据官网描写叙述，Spark 1.0.0支持SQL编写：Spark SQL Programming Guide

个人认为这个功能对Hive的市场的影响非常小。但对Shark冲击非常大。就像win7和winXP的关系，自相残杀嘛?

这么着急的公布1.x 版是商业行为还是货真价实的体现，让我们拭目以待吧~~~~

本文是CSDN-撸大湿原创，如要转载请注明出处，谢谢：http://blog.csdn.net/tntzbzc/article/details/27817189

进入今天的正题：Spark 1.x onYarn (Hadoop 2.4)

源代码编译

我的測试环境：

• 系统：Centos 6.4 - 64位
• Java：1.7.45
• Scala：2.10.4
• Hadoop：2.4.0 社区版

Spark 1.0.0 源代码地址：http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0.tgz

解压源代码，在根去根文件夹下运行下面命令(sbt编译我没尝试)

./make-distribution.sh --hadoop 2.4.0 --with-yarn --tgz --with-hive

几个重要參数

--hadoop ：指定Hadoop版本号

--with-yarn yarn支持是必须的

--with-hive 读取hive数据也是必须的，反正我非常讨厌Shark，以后开发们能够在Spark上自己封装SQL&HQLclient。也是个不错的选择。

#      --tgz: Additionally creates spark-$VERSION-bin.tar.gz

#      --hadoop VERSION: Builds against specified version of Hadoop.

#      --with-yarn: Enables support for Hadoop YARN.

#      --with-hive: Enable support for reading Hive tables.

#      --name: A moniker for the release target. Defaults to the Hadoop verison.

不想自己编译的话直接下载二进制包吧：

Spark 1.0.0 on Hadoop 1 / CDH3, CDH4 二进制包：http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0-bin-hadoop1.tgz

Spark 1.0.0 on Hadoop 2 / CDH5, HDP2 二进制包：http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0-bin-hadoop2.tgz

进过漫长的等待。在源代码跟文件夹下会生成一个tgz压缩包

把这个包copy到你想部署的文件夹并解压。

特别注意：仅仅须要把解压包copy到yarn集群中的随意一台。一个节点就够了，不须要在全部节点都部署。除非你须要多个Client节点调用spark作业。

在这里我们不须要搭建独立的Spark集群，利用Yarn Client调用Hadoop集群的计算资源。

mv 解压后的文件夹/conf/spark-env.sh.template 解压后的文件夹/conf/spark-env.sh

编辑spark-env.sh

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=4

SPARK_EXECUTOR_CORES=1

SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G

SPARK_DRIVER_MEMORY=2G

SPARK_YARN_APP_NAME="Spark 1.0.0"

这是我的配置，配置和之前的几个版本号略有不同，但大差不差。

用Yarn Client调用一下MR中的经典样例：Spark版的word count

这里要特别注意。SparkContext有变动。之前版本号wordcount样例中的的第一个參数要去掉。

为了方便。我把 SPARK_HOME/lib/spark-assembly-1.0.0-hadoop2.4.0.jar 复制到了HDFS中进行调用。(直接调用本地磁盘也是能够的)

watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdG50emJ6Yw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt="" width="888" height="256">

SPARK_JAR="hdfs://master001.bj:9000/jar/spark/spark-assembly-1.0.0-hadoop2.4.0.jar" \

./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.yarn.Client \

--jar ./lib/spark-examples-1.0.0-hadoop2.4.0.jar \

--class org.apache.spark.examples.JavaWordCount \

--args hdfs://master001.bj:9000/temp/read.txt \

--num-executors 50 \

--executor-cores 1 \

--driver-memory 2048M \

--executor-memory 1000M \

--name "word count on spark"

执行结果在stdout中查看

速度还行吧，用6台节点/50个core计算4.3GB文件，用时31秒。

今天就到这吧，有时间还的把那篇神经网络继续写下去，下次再见