spark搭建
1、上传解压，配置环境变量 配置bin目录
2、修改配置文件 conf
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
增加配置
export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
export JAVA_HOME=/usr/local/soft/jdk1.8.0_171
master相当于RM worker相当于NM
增加从节点配置
mv slaves.template slaves
node1
node2
增加从节点
3、复制到其它节点
scp -r spark-2.4.5 node1:`pwd`
scp -r spark-2.4.5 node2:`pwd`
4、在主节点执行启动命令
启动集群，在master中执行
./sbin/start-all.sh
http://master:8080/ 访问spark ui
1. standalone client模式 日志在本地输出，一班用于上线前测试(bin/下执行)
需要进入到spark-examples_2.11-2.4.5.jar 包所在的目录下执行
cd /usr/local/soft/spark-2.4.5/examples/jars
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://master:7077 --executor-memory 512m --total-executor-cores 1 spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100
2. standalone cluster模式 上线使用，不会再本地打印日志
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://master:7077 --driver-memory 512m --deploy-mode cluster --supervise --executor-memory 512M --total-executor-cores 1 spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100
spark-shell spark 提供的一个交互式的命令行，可以直接写代码
spark-shell --master spark://master:7077
运行自己写的代码
1、注释掉setMaster
2、将项目打包
3、上擦到服务器
4、提交任务
spark-submit --class com.shujia.spark.core.Demo18PI --master spark://master:7077 --executor-memory 512m --total-executor-cores 1 spark-1.0.jar
整合yarn
在公司一般不适用standalone模式，因为公司一般已经有yarn 不需要搞两个资源管理框架
停止spark集群
在spark sbin目录下执行 ./stop-all.sh
spark整合yarn只需要在一个节点整合, 可以删除node1 和node2中所有的spark 文件
1、增加hadoop 配置文件地址
vim spark-env.sh
增加
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/etc/hadoop
2、往yarn提交任务需要增加两个配置 yarn-site.xml(/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/etc/hadoop/yarn-site.xml)
先关闭yarn
stop-yarn.sh
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
4、同步到其他节点，重启yarn
scp -r yarn-site.xml node1:`pwd`
scp -r yarn-site.xml node2:`pwd`
启动yarn
start-yarn.sh
cd /usr/local/soft/spark-2.4.5/examples/jars
3.spark on yarn client模式 日志在本地输出，一班用于上线前测试
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client --executor-memory 512M --num-executors 2 spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100
4.spark on yarn cluster模式 上线使用，不会再本地打印日志 减少io
spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-cluster --executor-memory 512m --num-executors 2 --executor-cores 1 spark-examples_2.11-2.4.5.jar 100
获取yarn程序执行日志 执行成功之后才能获取到
yarn logs -applicationId application_1560967444524_0003
运行自己写的代码
1、注释掉setMaster, 修改输入输出路径
2、将项目打包
3、上擦到服务器
4、提交任务
spark-submit --class com.shujia.spark.core.Demo20Submit --master yarn-cluster --executor-memory 512m --total-executor-cores 1 spark-1.0.jar
杀死yarn 任务
yarn application -kill application_1626660789491_0012
hdfs webui
http://node1:50070
yarn ui
http://node1:8088
