spark集群安装并集成到hadoop集群

前言

　　最近在搞hadoop+spark+python,所以就搭建了一个本地的hadoop环境,基础环境搭建地址hadoop2.7.7 分布式集群安装与配置

　　本篇博客主要说明,如果搭建spark集群并集成到hadoop

安装流程

　　安装spark需要先安装scala 注意在安装过程中需要对应spark与scala版本, spark 也要跟hadoop对应版本,具体的可以在spark官网下载页面查看

下载sacla并安装

https://www.scala-lang.org/files/archive/scala-2.11.12.tgz tar zxf scala-2.11.12.tgz

移动并修改权限

chown hduser:hduser -R scala-2.11.11 mv /root/scala-2.11.11 /usr/local/scala

配置环境变量

vim .bashrc #scala var
export SCALA_HOME=/usr/local/scala export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

安装完成可以通过scala进如交互页面

注意事项

注意:Spark与hadoop版本必须互相匹配,因为Spark会读取Hadoop HDFS 并且必须能在Hadoop YARN执行程序,所以必须要按照我们目前安装的Hadoop版本来选择 笔者这里用的是hadoop2.7.7 所以我选择的是Pre-built for Apache Hadoop 2.7 and later

下载并安装spark

http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.3.3/spark-2.3.3-bin-hadoop2.7.tgz tar zxf spark-2.3.3-bin-hadoop2.7.tgz

移动并修改权限

chown hduser:hduser spark-2.3.3-bin-hadoop2.7 mv spark-2.3.3-bin-hadoop2.7 /usr/local/spark

配置环境变量

vim .bashrc #spark var
export SPARK_HOME=/usr/local/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

进入spark交互页面

默认是python2.7.x版本,对于当前来说版本比较老,可以修改pyspark来选择其他版本(前提是当前服务器已安装其他版本python)

修改master下的spark-env.sh  #没有这个文件可以cp spark-env.sh.template spark-env.sh
在最后一行添加如下 export PYSPARK_PYTHON=/usr/bin/python3 修改master下的spark bin目录下pyspark 将文本中 PYSPARK_PYTHON=python 改为 PYSPARK_PYTHON=python3 #取消INFO信息打印
复制conf目录下的log4j模本文件到log4j.properties 将文本中 log4j.rootCategory=INFO, console 改为 log4j.rootCategory=WARN, console

测试与效果图

本地运行spark

pyspark  --master local[4] spark 读取本地文件,所有节点都必须存在该文件 textFile=sc.textFile("file:/usr/local/spark/README.md") spark 读取hdfs文件 textFile2=sc.textFile("hdfs://hadoop-master-001:9000/wordcount/input/LICENSE.txt")

Hadoop YARN运行spark

HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop pyspark --master yarn --deploy-mode client textFile = sc.textFile("hdfs://hadoop-master-001:9000/wordcount/input/LICENSE.txt") textFile.count()

spark Standalone Cluster运行

编辑spark-env.sh #spark_home/conf export SPARK_MASTER=hadoop-master-001            //设置master的ip或域名 export SPARK_WORKER_CORES=1                        //设置每个worker使用的CPU核心 export SPARK_WORKER_MEMORY=512m                    //设置每个worker使用的内存 export SPARK_WORKER_INSTANCES=4                    //设置实例数

将master环境中的spark目录打包并分别远程传输到所有slave节点中.

设置spark Standalone Cluster 服务器(master环境) vim /usr/local/spark/conf/slaves 添加ip或域名  hadoop-data-001 hadoop-data-002 hadoop-data-003

启动与关闭

/usr/local/spark/sbin/start-all.sh

/usr/local/spark/sbin/stop-all.sh

pyspark --master spark://hadoop-master-001:7077 --num-executors 1 --total-executor-cores 3 --executor-memory 512m textFile = sc.textFile("file:/usr/local/spark/README.md") textFile.count() 注意 当在cluster模式下,如yarn-client或spark standalone 读取本地文件时,因为程序是分不到不同的服务器,所以必须确认所有机器都有该文件,否则会发生错误. 建议 最好在cluster读取hdfs文件,这样不会出现文件 text2=sc.textFile("hdfs://hadoop-master-001:9000/wordcount/input/LICENSE.txt") text2.count() 

spark web ui

异常处理

hadoop yarn运行pyspark时异常信息: ERROR SparkContext: Error initializing SparkContext. org.apache.spark.SparkException: Yarn application has already ended! It might have been killed or unable to launch application master 解决方式 查看http://hadoop-master-001:8088/cluster/app/ 最新任务点击history 查看信息 "Diagnostics: Container [pid=29708,containerID=container_1563435447194_0007_02_000001] is running beyond virtual memory limits. Current usage: 55.6 MB of 1 GB physical memory used; 2.2 GB of 2.1 GB virtual memory used. Killing container." 修改所有节点的yarn-site.xml,添加如下 <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property> 主节点执行stop-yarn.sh, start-yarn.sh 重启所有节点yarn