Spark集群搭建_Standalone

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Spark集群搭建_Standalone

Driver:    node1   

Worker:  node2   

Worker:  node3

1.下载安装

下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html

Standalone模式的spark集群虽然不依赖于yarn，但是数据文件存在hdfs，所以需要hdfs集群启动成功

这里下载包也要根据hadoop集群版本启动

比如hadoop2.5.2需要下载spark-1.4.0-bin-hadoop2.4.tgz

 

下载解压进入解压缩目录

2.配置启动

2.1.上传Spark.jar，解压，修改配置文件(改名，配置)

mv slaves.template slaves

vi slaves（里面配置从节点的主机名或者是IP）

 

 

 

mv spark.env.sh.template spark-env.sh

vi spark-env.sh

1. 配置spark-env.sh
2. export SPARK_MASTER_IP=master
3. export SPARK_MASTER_PORT=7077
4. export SPARK_WORKER_CORES=1
5. export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
6. export SPARK_WORKER_MEMORY=1G

 

2.2配置环境变量

Spark启动的start-all.sh 和 hadoop启动的start-all.sh的冲突，所以需要修改名字，然后配置环境变量

mv start-all.sh spark-start-all.sh

mv stop-all.sh spark-stop-all.sh

vi /etc/profile       node2，node3两个从节点也要配置Spark的环境变量

source /etc/profile

 

2.3启动Spark集群

spark-start-all.sh          node1

 

jps 查看启动状态

 

 

Spark集群测试命令

standalone client模式

./spark-submit --master spark://node1:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi  ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 1000

 

 

standalone cluster模式

./spark-submit --master spark://node1:7077 --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi  ../lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar 1000

 

 

访问node1:8080能看到Spark web界面

 

 

 

 

附录

1. 不同运行模式的命令不同
2. 1.standalone client模式
3. ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi--master spark://master:7077 --executor-memory 512m --total-executor-cores 1 ./lib/spark-examples-1.5.2-hadoop2.4.0.jar 100
4. 2.standalone cluster模式
5. ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi--master spark://spark001:7077 --driver-memory 512m --deploy-mode cluster --supervise --executor-memory 512M --total-executor-cores 1 ./lib/spark-examples-1.5.2-hadoop2.4.0.jar 100
6. 3.on yarn client模式
7. ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi--master yarn-client --executor-memory 512M--num-executors 1./lib/spark-examples-1.5.2-hadoop2.4.0.jar 100
8. 4.on yarn cluster模式
9. ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi--master yarn-cluster --executor-memory 512m--num-executors 1./lib/spark-examples-1.5.2-hadoop2.4.0.jar 100
13. SparkSQL与Hive整合
14. 1、只需要在master节点的conf里面创建一个hive-site.xml 然后里面的配置是:
15. <configuration>
16. <property>
17. <name>hive.metastore.uris</name>
18. <value>thrift://hadoop1:9083</value>
19. <description>Thrift uri for the remote metastore.Used by metastore client to connect to remote metastore.</description>
20. </property>
21. </configuration>
22. 2、启动hive的metastore服务

 

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