Spark3.0.1各种集群模式搭建及spark on yarn日志配置

对于spark前来围观的小伙伴应该都有所了解，也是现在比较流行的计算框架，基本上是有点规模的公司标配，所以如果有时间也可以补一下短板。

简单来说Spark作为准实时大数据计算引擎，Spark的运行需要依赖资源调度和任务管理，Spark自带了standalone模式资源调度和任务管理工具，运行在其他资源管理和任务调度平台上，如Yarn、Mesos、Kubernates容器等。

spark的搭建和Hadoop差不多，稍微简单点，本文针对下面几种部署方式进行详细描述：

  • Local：多用于本地测试，如在eclipse，idea中写程序测试等。

  • Standalone：Standalone是Spark自带的一个资源调度框架，它支持完全分布式。

  • Yarn：Hadoop生态圈里面的一个资源调度框架，Spark也是可以基于Yarn来计算的。

了解一个框架最直接的方式首先要拿来玩玩，玩之前要先搭建，废话少说，进入正题，搭建spark集群。

一、环境准备

　　　搭建环境：CentOS7+jdk8+Hadoop2.10.1+Spark3.0.1

  1. 机器准备，由于已经搭建过Hadoop，spark集群也是使用相同集群（个人电脑资源有限），可以参照Hadoop搭建博客：centos7中搭建hadoop2.10高可用集群
  2. 需要安装jdk1.8、Scala2.12.12、hadoop2.10.1、spark3.0.1，其中jdk1.8和Hadoop2.10也都已经安装完成，这里只介绍Scala和spark环境配置
  3. 机器免密登录，也在Hadoop部署时做过，可以参照Hadoop搭建博客：centos7中搭建hadoop2.10高可用集群
  4. 下载Scala2.12.12（https://www.scala-lang.org/download/2.12.12.html）、下载spark3.0.1(http://spark.apache.org/downloads.html)

二、配置环境变量

　　1.配置Scala环境　　

tar -zxvf scala-2.12.12.tgz -C /opt/soft/
cd /opt/soft
ln -s scala-2.12.12 scala

vim /etc/profile
添加环境变量

　#SCALA
　export SCALA_HOME=/opt/soft/scala
　export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

　source /etc/profile

测试是否正常

 

 

 正常

　　2.配置spark环境变量

　　由于各个部署方式都需要该步骤，在此单独配置，各个部署方式不再配置

tar -zxvf spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/soft
cd /opt/soft
ln -s spark-3.0.1-bin-hadoop2.7 spark
vim /etc/profile
添加环境变量

　#spark
　export SPARK_HOME=/opt/soft/spark
　export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

　source /etc/profile

 

三、搭建步骤

　　1.本地Local模式

　　 上述已经解压配置好spark环境变量，本地模式不需要配置其他配置文件，可以直接使用，很简单吧，先测试一下运行样例：

cd /opt/soft/spark/bin

run-example SparkPi 10

 

 可以计算出结果

　　测试spark-shell

spark-shell

 

 启动成功，说明Local模式部署成功

　　2.Standalone模式

　　1>修改Spark的配置文件spark-env.sh

cd /opt/soft/spark/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
vim spark-env.sh

添加如下配置：

# 主节点机器名称
export SPARK_MASTER_HOST=s141
# 默认端口号为7077
export SPARK_MASTER_PORT=7077

　　2>修改配置文件slaves（从节点配置）

cd /opt/soft/spark/conf
cp slaves.template slaves
vim slaves

删除原有节点，添加从节点主机如下配置：

s142
s143
s144
s145

　　3>将spark目录发送到其他机器，可以使用scp一个一个机器复制，这里使用的是自己写的批量复制脚本xrsync.sh（hadoop批量命令脚本xrsync.sh传输脚本）

xrsync.sh spark-3.0.1-bin-hadoop2.7

 

 　　4>在各个机器中建立spark软连接，可以进入各个机器的/opt/soft目录

 ln -s /opt/soft/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7 /opt/soft/spark

　　这里使用的是批量执行命令脚本xcall.sh（hadoop批量命令脚本xcall.sh及jps找不到命令解决）

xcall.sh ln -s /opt/soft/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7 /opt/soft/spark

 

 　　5>启动spark集群

cd /opt/soft/spark/sbin

可以单独启动master和slave
./start-master.sh
./start-slaves.sh spark://s141:7077

也可以一键启动master和slave
./start-all.sh

 

 可以看到master和worker进程已经启动成功

　　6>查看集群资源页面(webUI:http://192.168.30.141:8080/)，如果8080端口查不到可以看一下master启动日志，可能是8081端口

 

 

 

 　　7>进入集群shell验证

cd /opt/soft/spark/bin
./spark-shell –master spark://s141:7077

 

 也是正常的，说明Standalone模式部署成功

　　3.yarn集群模式

　　1>修改配置文件spark-env.sh

　　在Standalone模式下搭建yarn集群模式很简单，只需要在spark-env.sh配置文件加入如下内容即可。

# 添加hadoop的配置目录
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/soft/hadoop/etc/hadoop

　　将spark-env.sh分发到各个机器

 

 　　4>启动spark集群

　　先启动Hadoop的yarn集群

start-yarn.sh

　　再启动spark集群，和Standalone模式一样有两种方式

cd /opt/soft/spark/sbin

可以单独启动master和slave
./start-master.sh
./start-slaves.sh spark://s141:7077

也可以一键启动master和slave
./start-all.sh

 

 　　查看master和worker进程正常　

　　5>查看集群资源页面(webUI:http://192.168.30.141:8080/)，如果8080端口查不到可以看一下master启动日志，可能是8081端口

 

 　　6>进入集群shell验证

cd /opt/soft/spark/bin
./spark-shell –master yarn

启动也正常 

　　7>spark的历史服务器集成yarn

　　修改Hadoop的mapred-site.xml,将下面配置直接追加到最后，s141改成自己的机器即可

    <!--Spark Yarn-->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>s141:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>s141:19888</value>
    </property>

由于虚拟机资源有限，在运行时会因为使用内存超出分配值杀死而失败，需要修改hadoop的/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml配置文件，然后分发

<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>

<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 是否开启聚合日志 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!--允许第三方程序，例如spark将Job的日志，提交给Hadoop的历史服务 -->
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://s141:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 配置日志过期时间,单位秒 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>86400</value>
</property>

将上述修改的配置文件分发到其他机器

另外在spark conf目录下建立对Hadoop配置文件core-site.xml,hdfs-site.xml,yarn-site.xml,mapred-site.xml的软连接，这里使用的是批量创建软连接

xcall.sh ln -s /opt/soft/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml /opt/soft/spark/conf/core-site.xml
xcall.sh ln -s /opt/soft/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml /opt/soft/spark/conf/hdfs-site.xml
xcall.sh ln -s /opt/soft/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml /opt/soft/spark/conf/yarn-site.xml
xcall.sh ln -s /opt/soft/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml /opt/soft/spark/conf/mapred-site.xml

 

 启动Hadoop历史服务器

# 启动Hadoop 历史服务器
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

　　

修改spark-defaults.conf.template文件名为spark-defaults.conf

spark.eventLog.enabled           true
#HDFS的节点和端口和目录（HDFS上的目录需要提前存在）
spark.eventLog.dir               hdfs://mycluster/spark/logs
#spark的历史服务器，在spark所在节点，端口18080
spark.yarn.historyServer.address=192.168.30.141:18080
spark.history.ui.port=18080

　　修改spark-env.sh文件，配置日志存储路径

#spark的历史服务器
export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080 
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://mycluster/spark/logs 
-Dspark.history.retainedApplications=30"

　　启动spark历史服务器，在s141集群上执行如下命令：

sbin/start-history-server.sh

 

　　8>测试官方demo

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.1.jar \
10

查看yarn调度UI界面：http://192.168.30.141:8088/

 spark任务

 

 spark各阶段执行耗时详情

 

 

 spark执行状态及日志查看

日志信息

 

 

 

启动流程：

# 启动HDFS
start-all.sh
# 启动Hadoop 历史服务器
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

# 启动Spark 集群
sbin/start-all.sh
# 启动Spark 历史服务器
sbin/start-history-server.sh

 

 

 

posted @ 2020-11-21 23:29  七星6609  阅读(4552)  评论(0)  编辑  收藏  举报