Spark 集群安装部署

安装准备

Spark 集群和 Hadoop 类似，也是采用主从架构，Spark 中的主服务器进程就叫 Master（standalone 模式），从服务器进程叫 Worker

Spark 集群规划如下：

• node-01：Master
• node-02：Worker
• node-03：Worker

安装步骤

1. 上传并解压 Spark 安装文件

将 spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz 安装包上传到 node-01 的 /root 目录下，并将其解压

# 解压到 /apps 目录中
[root@node-01 ~]# tar -zxvf spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz -C apps/
# 删除安装压缩包
[root@node-01 ~]# rm -rf spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz 

[root@node-03 ~]# cd /root/apps/
# 改名
[root@node-01 apps]# mv spark-2.4.7-bin-hadoop2.7/ spark-2.4.7

2. 配置环境变量

[root@node-01 ~]# vim /etc/profile
#行尾添加
export SPARK_HOME=/root/apps/spark-2.4.7
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
[root@node-01 ~]# source /etc/profile

3. 配置运行环境

[root@node-01 ~]# cd /root/apps/spark-2.4.7/conf/
# 改名（去掉后面的 template 模板后缀名）
[root@node-01 conf]# mv spark-env.sh.template spark-env.sh
[root@node-01 conf]# vi spark-env.sh

# 行尾添加
export JAVA_HOME=/root/apps/jdk1.8.0_141/
# 设置 Spark Master 所在的主机名(或IP地址)
export SPARK_MASTER_HOST=node-01
export SPARK_MASTER_PORT=7077

4. 修改 slaves 配置

该脚本文件用于设置 Master 下面的 Worker 的主机名（或IP地址）

[root@node-01 ~]# cd /root/apps/spark-2.4.7/conf/
# 改名（去掉后面的 template 模板后缀名）
[root@node-01 conf]# mv slaves.template slaves
[root@node-01 conf]# vi slaves
node-02
node-03

5. 创建启动和关闭 Spark 集群脚本软连接

创建软连接的原因是 hadoop/sbin 目录和 spark/sbin 目录脚本可能命名相同，导致执行命令冲突

[root@node-01 ~]# cd /root/apps/spark-2.4.7/sbin/
[root@node-01 sbin]# ln -s start-all.sh start-all-spark.sh
[root@node-01 sbin]# ln -s stop-all.sh stop-all-spark.sh

5. 将 Spark 安装包复制到集群其他主机上

[root@node-01 ~]# cd /etc
[root@node-01 etc]# scp profile node-02:$PWD
[root@node-01 etc]# scp profile node-03:$PWD
[root@node-02 ~]# source /etc/profile
[root@node-03 ~]# source /etc/profile

[root@node-01 ~]# cd apps/
[root@node-01 apps]# scp -r  spark-2.4.7/  node-02:$PWD
[root@node-01 apps]# scp -r  spark-2.4.7/  node-03:$PWD

6. 启动 Spark 集群

Spark 的 sbin 目录（里面存放各种 Spark 操作命令）

[root@node-01 ~]# start-all-spark.sh 
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /root/apps/spark-2.4.7/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-hdp-01.out
hdp-03: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /root/apps/spark-2.4.7/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-hdp-03.out
hdp-02: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /root/apps/spark-2.4.7/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-hdp-02.out
[root@hdp-01 sbin]# jps
1690 Master 
1742 Jps

再去查看 node-02 和 node-03

[root@node-02 ~]# jps
1557 Jps
1512 Worker
[root@node-03 ~]# jps
1538 Worker
1583 Jps

说明 Spark 集群已经启动成功

• 单独启动 Master：# start-master.sh
• 单独启动 Worker：# start-slave.sh spark://node-01:7077

6. 启动 Spark 的浏览器 Web 页面

这里 Web 的服务器端口号是 8080（端口号 7077 是 RPC 远程调用的通信端口）

打开浏览器输入：http://node-01:8080/ 回车

默认情况下 Spark 会占用机器上的所有 cores（CPU）和 memory（内存）