大数据Spark on YARN

目录

• 1 属性配置
• • 1.1 设置环境变量
  • 1.2 历史服务MRHistoryServer地址
  • 1.3 历史服务HistoryServer地址
  • 1.4 配置依赖Spark Jar包
  • 1.5 YARN 资源检查
• 2 启动服务
• 3 提交应用

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1 属性配置

将Spark Application提交运行到YARN集群上，至关重要，企业中大多数都是运行在YANR
上，文档： http://spark.apache.org/docs/2.4.5/running-on-yarn.html#launching-spark-on-yarn 。

当Spark Application运行到YARN上时，在提交应用时指定master为yarn即可，同时需要告知
YARN集群配置信息（比如ResourceManager地址信息），此外需要监控Spark Application，配置
历史服务器相关属性。

1.1 设置环境变量

在【$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh】配置文件中，添加如下内容：

vim /export/server/spark/conf/spark-env.sh
## 添加内容
HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop

同步配置到【node2.oldlu.cn】和【node3.oldlu.cn】机器，命令如下：

cd /export/server/spark/conf
scp -r spark-env.sh root@node2.oldlu.cn:$PWD
scp -r spark-env.sh root@node3.oldlu.cn:$PWD

1.2 历史服务MRHistoryServer地址

在【$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml】配置文件中，指定MRHistoryServer地址
信息，添加如下内容，

## 在node1.oldlu.cn上修改
vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
## 添加内容
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://node1.oldlu.cn:19888/jobhistory/logs</value>
</property>

同步配置到【node2.oldlu.cn】和【node3.oldlu.cn】机器，命令如下：

cd /export/server/hadoop/etc/hadoop
scp -r yarn-site.xml root@node2.oldlu.cn:$PWD
scp -r yarn-site.xml root@node3.oldlu.cn:$PWD

1.3 历史服务HistoryServer地址

在【$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf】文件增加SparkHistoryServer地址信息：

## 在node1.oldlu.cn上修改
vim /export/server/spark/conf/spark-defaults.conf
## 添加内容
spark.yarn.historyServer.address node1.oldlu.cn:18080

同步配置到【node2.oldlu.cn】和【node3.oldlu.cn】机器，命令如下：

cd /export/server/spark/conf
scp -r spark-defaults.conf root@node2.oldlu.cn:$PWD
scp -r spark-defaults.conf root@node3.oldlu.cn:$PWD

1.4 配置依赖Spark Jar包

当Spark Application应用提交运行在YARN上时，默认情况下，每次提交应用都需要将依赖
Spark相关jar包上传到YARN 集群中，为了节省提交时间和存储空间，将Spark相关jar包上传到
HDFS目录中，设置属性告知Spark Application应用。

## 启动HDFS，在node1.oldlu.cn上操作
hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemons.sh start datanode
## hdfs上创建存储spark相关jar包目录
hdfs dfs -mkdir -p /spark/apps/jars/
## 上传$SPARK_HOME/jars所有jar包
hdfs dfs -put /export/server/spark/jars/* /spark/apps/jars/

在【$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf】文件增加Spark 相关jar包存储HDFS位置信息：

## 在node1.oldlu.cn上操作
vim /export/server/spark/conf/spark-defaults.conf
## 添加内容
spark.yarn.jars hdfs://node1.oldlu.cn:8020/spark/apps/jars/*

同步配置到【node2.oldlu.cn】和【node3.oldlu.cn】机器，命令如下：

## 在node1.oldlu.cn上操作
cd /export/server/spark/conf
scp -r spark-defaults.conf root@node2.oldlu.cn:$PWD
scp -r spark-defaults.conf root@node3.oldlu.cn:$PWD

1.5 YARN 资源检查

由于使用虚拟机运行服务，默认情况下YARN检查机器内存，当内存不足时，提交的应用无法
运行，可以设置不检查资源，命令如下：

## 编辑yarn-site.xml文件，在node1.oldlu.cn上操作
vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
## 添加内容
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>

同步配置到【node2.oldlu.cn】和【node3.oldlu.cn】机器，命令如下：

cd /export/server/hadoop/etc/hadoop
scp -r yarn-site.xml root@node2.oldlu.cn:$PWD
scp -r yarn-site.xml root@node3.oldlu.cn:$PWD

2 启动服务

Spark Application运行在YARN上时，上述配置完成，以此启动服务：HDFS、YARN、
MRHistoryServer和Spark HistoryServer，命令如下：

## 启动HDFS和YARN服务，在node1.oldlu.cn执行命令
hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemons.sh start datanode
yarn-daemon.sh start resourcemanager
yarn-daemons.sh start nodemanager
## 启动MRHistoryServer服务，在node1.oldlu.cn执行命令
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
## 启动Spark HistoryServer服务，，在node1.oldlu.cn执行命令
/export/server/spark/sbin/start-history-server.sh

3 提交应用

先将圆周率PI程序提交运行在YARN上，命令如下：

SPARK_HOME=/export/server/spark
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \
--master yarn \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
${SPARK_HOME}/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar \
10

运行完成在YARN 监控页面截图如下：
设置资源信息，提交运行WordCount程序至YARN上，命令如下：

SPARK_HOME=/export/server/spark
${SPARK_HOME}/bin/spark-submit \
--master yarn \
--driver-memory 512m \
--executor-memory 512m \
--executor-cores 1 \
--num-executors 2 \
--queue default \
--class cn.oldlu.spark.submit.SparkSubmit \
hdfs://node1.oldlu.cn:8020/spark/apps/spark-chapter01_2.11-1.0.0.jar \
/datas/wordcount.data /datas/swcy-output

当WordCount应用运行YARN上完成以后，从8080 WEB 页面点击应用历史服务连接，查看应
用运行状态信息。