Spark新手入门——3.Spark集群(standalone模式)安装

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主要包括以下三部分,本文为第三部分:

一. Scala环境准备 查看
二. Hadoop集群(伪分布模式)安装 查看
三. Spark集群(standalone模式)安装

Spark集群(standalone模式)安装

若使用spark对本地文件进行测试学习,可以不用安装上面的hadoop环境,若要结合hdfs使用spark,则可以参考上面的步骤搭建hadoop。

1. 下载安装包并解压(如:~/tools/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7);

2. 启动服务
a.启动master

./sbin/start-master.sh

b.启动slaves
  可先登陆 http://localhost:8080/ ,获取“Spark URL”

./sbin/start-slave.sh <spark://xxxx-xxx:7077>

 

3. 开发测试程序
下面开发一个超级简单的rdd任务,逻辑(统计hdfs文件中包含单词form的行及行数,并将结果保存到hdfs)参考官网

a. 使用第一讲中准备好的Scala环境,创建一个scala maven project:mvn-rdd-test

b. 编写代码


package com.person.test
 
import org.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}
  object MvnRddTest {
    def main(args: Array[String]): Unit = {
      val dataPath = "hdfs://localhost:9000/usr/test/LICENSE.txt"
      val resultPath = "hdfs://localhost:9000/usr/test/result"
val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName("Mvn-Rdd-Test"))
try{ val accm = sc.longAccumulator("LineAccumulator") val rdd = sc.textFile(dataPath,2) val sparkDs = rdd.filter( line => if(line.contains("form")){ accm.add(1) true } else false ) sparkDs.saveAsTextFile(resultPath) println(s"Lines that contains 'form' number is: ${accm.value}") }catch { case e:Exception => e.printStackTrace() }finally { sc.stop() } } }

注:运行该示例需要上传一份文件到(二)的hdfs中,例中的LICENSE.txt来自hadoop安装包。

c. 打含依赖项的jar包
pom.xml配置:

    <groupId>com.person.test</groupId>
    <artifactId>mvn-rdd-test</artifactId>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    
    <dependencies>
        <!-- spark core -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.3.1</version>
        </dependency>

        <!-- hdfs tool -->
        <dependency>
            <groupId>org.apache.hadoop</groupId>
            <artifactId>hadoop-client</artifactId>
            <version>2.7.0</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-assembly</artifactId>
            <version>0.8.0-SNAPSHOT</version>
        </dependency>
    </dependencies>
    <build>
        <plugins>
            <!-- build java -->
            <plugin>
                <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
                <artifactId>maven-assembly-plugin</artifactId>
                <version>2.5.5</version>
                <configuration>
                    <archive>
                        <manifest>
                            <mainClass>com.person.test.MvnRddTest</mainClass>
                        </manifest>
                    </archive>
                    <descriptorRefs>
                        <descriptorRef>jar-with-dependencies</descriptorRef>
                    </descriptorRefs>
                </configuration>
                <executions>
                    <execution>
                        <id>make-assembly</id>
                        <phase>package</phase>
                        <goals>
                            <goal>single</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
            <!-- build scala -->
            <plugin>
                <groupId>org.scala-tools</groupId>
                <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
                <version>2.15.2</version>
                <executions>
                    <execution>
                        <goals>
                            <goal>compile</goal>
                            <goal>testCompile</goal>
                        </goals>
                    </execution>
                </executions>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

 

双击Maven Projects-->mvn-rdd-test-->Lifecycle-->package即可完成打包,“mvn-rdd-test-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar”即为包含依赖项的包。
注:pom中引入的这两个build插件是必须的,分别用于build java和scala。

d. 测试:

./bin/spark-submit --master spark://xxxx-xxx:7077 --class com.person.test.MvnRddTest ~/Document/IdeaProjects/mvn-rdd-test/target/mvn-rdd-test-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar

可以到hdfs上查看运行结果,终端会打印计数器的值。

注意:使用maven打包,不要使用Build Artifacts方式打包。

参考资料:官方文档


后续会陆续更新Spark RDD、Spark DataSet、Spark Streaming的用法;

 

-->Spark提高篇

posted @ 2018-07-15 18:51  DeepLearningStack  阅读(1717)  评论(0编辑  收藏  举报