hue 集成spark+livy

hue 集成spark+livy

一.先决条件

 安装hue、hadoop。

二.spark on yarn 安装

1.添加环境变量 vim /etc/profile

SCALA_HOME=/opt/scala
SPARK_HOME=/opt/spark

2.配置spark; vim conf/spark-env.sh

#服务器域名
SPARK_LOCAL_IP=node7
#master 地址
SPARK_MASTER_HOST=node7
#master 端口
SPARK_MASTER_PORT=7077
#spark ui 端口
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
#hadoop 配置目录
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/

3.配置spark ;vim conf/spark-defaults.conf

#spark 依赖的jar包
spark.yarn.jars=hdfs://node7:9010/user/sparkJars/jars/*

hdfs://node7:9010/user/sparkJars/jars/* 该路径的由来：
1. 找到spark程序目录的jars目录,如下图：

2.将该路径的jars包上传到hdfs的目录 (本例子中的hdfs路径是:/user/sparkJars/jars)

注：如果不配置该路径，那么每次提交spark 程序时就会上传jars包，这样会影响提交程序的效率，同时会占用hdfs的磁盘空间。

4.测试部署

使用spark-shell打开scala客户端。

./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client

如果yarn 后台上面出现下图的记录，则表示部署成功。

 

三.安装livy

1. 下载livy 安装包

下载地址：http://livy.incubator.apache.org/download/

2.设置环境变量

vim /etc/profile

#spark程序目录
export SPARK_HOME=/opt/spark
#hadoop 配置目录
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/

再执行source profile命令，让环境变量生效

3.解压zip包

unzip livy-0.5.0-incubating-bin.zip
mv livy-0.5.0-incubating-bin.zip livy-0.5.0

 

4.配置livy

vi livy.conf

#livy服务端口
livy.server.port = 8998

#spark程序部署使用yarn集群
livy.spark.master = yarn

#spark 程序使用客户端模式
livy.spark.deploy-mode =client

四.配置hue

1.配置hue.ini 

vim hue.ini

[spark]
  # livy 服务器域名
  livy_server_host=node8

  # livy 服务器端口
  ## livy_server_port=8998

  # Configure Livy to start in local 'process' mode, or 'yarn' workers.
  livy_server_session_kind=yarn

 五.验证配置是否正确

1.登录hue后台，打开scala编辑页，执行以下scala代码

var counter = 0
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
var rdd = sc.parallelize(data)

// Wrong: Don't do this!!
rdd.map(x=>x+1).collect()

出现如下结果，则证明集成成功。

六.可能出现的问题

 1. 在执行spark on yarn部署阶段，执行“spark-shell --master yarn --deploy-mode client” 命令，出现异常：spark on yarn Another instance of Derby may have already booted the database

则执行ps -ef |grep spark-shell ，找到进程号，执行 命令：“kill -9 进程号”，杀死spark-shell进程,再次执行“spark-shell --master yarn --deploy-mode client” 就解决了。

 2.再执行spark on yarn部署阶段，执行“spark-shell --master yarn --deploy-mode client” 命令，出现：Spark on yarn Container beyond virtual memory limits

解决方法：修改hadoop 的yarn-site.xml ,新增如下配置

<property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
</property>