一 前言
本文档主要介绍如何在挂载文件存储HDFS版的 Hadoop 集群上安装及使用 Spark。
二 准备工作
- 开通文件存储HDFS版服务并创建文件系统实例和挂载点，详情请参见快速入门。
- 在 Hadoop 集群所有节点上安装JDK。版本不能低于1.8。
- 下载 Apache Hadoop 压缩包，下载地址：官方链接。建议您选用的 Hadoop 版本不低于2.7.2，本文档中使用的 Hadoop 版本为 Apache Hadoop 2.7.2。
- 下载 Apache Spark 压缩包，下载地址：官方链接。本文档中使用的版本为官方提供的预编译版本 Apache Spark 2.4.8 。
三 配置 Hadoop
- 执行如下命令解压 Hadoop 压缩包到指定目录。
tar -zxf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /usr/local/- 修改 hadoop-env.sh 配置文件。
- 执行如下命令打开 hadoop-env.sh 配置文件。
vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/hadoop-env.sh- 配置 JAVA_HOME 目录，如下所示。
export JAVA_HOME=/usr/java/default- 修改 core-site.xml 配置文件。
- 执行如下命令打开 core-site.xml 配置文件。
vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml- 在 core-site.xml 配置文件中，配置如下信息，详情请参见挂载文件系统。
<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>dfs://x-xxxxxxxx.cn-xxxxx.dfs.aliyuncs.com:10290</value> <!-- 该地址填写您的挂载点地址 --> </property> <property> <name>fs.dfs.impl</name> <value>com.alibaba.dfs.DistributedFileSystem</value> </property> <property> <name>fs.AbstractFileSystem.dfs.impl</name> <value>com.alibaba.dfs.DFS</value> </property> </configuration>
- 修改 yarn-site.xml 配置文件。
- 执行如下命令打开 yarn-site.xml 配置文件。
vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-site.xml- 在 yarn-site.xml 配置文件中，配置如下信息。
<configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>xxxx</value> <!-- 该地址填写集群中resourcemanager的hostname --> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name> <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name> <value>16384</value> <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 --> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name> <value>4</value> <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 --> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name> <value>4</value> <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 --> </property> <property> <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name> <value>3584</value> <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 --> </property> <property> <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name> <value>14336</value> <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 --> </property> </configuration>
- 修改 slaves 配置文件。
- 执行如下命令打开 slaves 配置文件。
vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/slaves- 在 slaves 配置文件中，配置集群计算节点的 hostname。
cluster-header-1 cluster-worker-1
- 配置环境变量。
- 执行如下命令打开 /etc/profile 配置文件。
vim /etc/profile- 在 /etc/profile 配置文件中，配置 HADOOP_HOME 。
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.2 export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath) export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
- 执行如下命令使配置生效。
source /etc/profile- 配置文件存储HDFS版的Java SDK。
您可以单击此处，下载文件存储HDFS版最新的Java SDK，将其部署在Hadoop生态系统组件的CLASSPATH上，详情请参见挂载文件系统。
cp aliyun-sdk-dfs-x.y.z.jar /usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/hdfs- 执行如下命令将${HADOOP_HOME}文件夹同步到集群的其他节点的相同目录下，并按照本章节步骤 6 对集群其他节点配置 Hadoop 的环境变量。
scp -r hadoop-2.7.2/ root@cluster-worker-1:/usr/local/四 验证 Hadoop 配置
完成 Hadoop 配置后，不需要格式化 NameNode，也不需要使用 start-dfs.sh 来启动 HDFS 相关服务。在 ResourceManager 节点启动 Yarn 服务，验证 Hadoop 配置成功的方法请参见文档：验证安装。
五 配置 Spark
- 执行如下命令解压 Spark 压缩包到指定目录。
tar -zxf spark-2.4.8-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local/- 将文件存储HDFS版 Java SDK 放到 Spark 的 jars 目录下。
cp aliyun-sdk-dfs-x.y.z.jar /usr/local/spark-2.4.8-bin-hadoop2.7/jars/- 注意事项
- 如果您需要对 Spark 进行额外的配置，请参考官方文档：配置操作指南
六 验证 Spark 配置
读取文件存储HDFS版上的数据进行 WordCount 计算并将结果写到文件存储HDFS版上。
## 请将下方文档中的 f-xxxxxxx.cn-zhangjiakou.dfs.aliyuncs.com 替换为您的挂载点 ## 在文件存储HDFS版上生成测试数据 hadoop jar ${HADOOP_HOME}/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar \ randomtextwriter \ -D mapreduce.randomtextwriter.totalbytes=10240 \ -D mapreduce.randomtextwriter.bytespermap=1024 \ dfs://f-xxxxxxx.cn-zhangjiakou.dfs.aliyuncs.com:10290/input ## 启动 spark-shell 执行 WordCount ${SPARK_HOME}/bin/spark-shell --master yarn scala> val res = sc.textFile("dfs://f-xxxxxxx.cn-zhangjiakou.dfs.aliyuncs.com:10290/input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_) scala> res.collect.foreach(println) scala> res.saveAsTextFile("dfs://f-xxxxxxx.cn-zhangjiakou.dfs.aliyuncs.com:10290/output") ## 查看写入文件存储HDFS版的结果数据 hadoop fs -ls dfs://f-xxxxxxx.cn-zhangjiakou.dfs.aliyuncs.com:10290/output
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