一 下载安装包
1 官方下载
官方下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html
2 安装前提
- Java8 安装成功
- zookeeper 安装参考：CentOS7.5搭建Zookeeper3.4.12集群
- hadoop 安装参考：CentOS7.5搭建Hadoop2.7.6集群
- Scala 安装成功
注意：从Spark2.0版开始，默认使用Scala 2.11构建。Scala 2.10用户应该下载Spark源包并使用Scala 2.10支持构建 。
3 集群规划
| 节点名称 | IP | Zookeeper | Master | Worker |
| node21 | 192.168.100.21 |
Zookeeper
|
主Master | |
| node22 | 192.168.100.22 |
Zookeeper
|
备Master | Worker |
| node23 | 192.168.100.23 |
Zookeeper
|
Worker |
二 集群安装
1 解压缩
[admin@node21 software]$ tar zxvf spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/module/ [admin@node21 module]$ mv spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 spark-2.3.1
2 修改配置文件
（1）进入配置文件所在目录
[admin@node21 ~]$ cd /opt/module/spark-2.3.1/conf/ [admin@node21 conf]$ ll total 36 -rw-rw-r-- 1 admin admin 996 Jun 2 04:49 docker.properties.template -rw-rw-r-- 1 admin admin 1105 Jun 2 04:49 fairscheduler.xml.template -rw-rw-r-- 1 admin admin 2025 Jun 2 04:49 log4j.properties.template -rw-rw-r-- 1 admin admin 7801 Jun 2 04:49 metrics.properties.template -rw-rw-r-- 1 admin admin 870 Jul 4 23:50 slaves.template -rw-rw-r-- 1 admin admin 1292 Jun 2 04:49 spark-defaults.conf.template -rwxrwxr-x 1 admin admin 4861 Jul 5 00:25 spark-env.sh.template
（2）复制spark-env.sh.template并重命名为spark-env.sh
[admin@node21 conf]$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh [admin@node21 conf]$ vi spark-env.sh
编辑并在文件末尾添加如下配置内容
#指定默认master的ip或主机名 export SPARK_MASTER_HOST=node21 #指定maaster提交任务的默认端口为7077 export SPARK_MASTER_PORT=7077 #指定masster节点的webui端口 export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080 #每个worker从节点能够支配的内存数 export SPARK_WORKER_MEMORY=1g #允许Spark应用程序在计算机上使用的核心总数（默认值：所有可用核心） export SPARK_WORKER_CORES=1 #每个worker从节点的实例（可选配置） export SPARK_WORKER_INSTANCES=1 #指向包含Hadoop集群的（客户端）配置文件的目录，运行在Yarn上配置此项 export HADOOP_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-2.7.6/etc/hadoop #指定整个集群状态是通过zookeeper来维护的，包括集群恢复 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS=" -Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node21:2181,node22:2181,node23:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
（3）复制slaves.template成slaves，并修改配置内容
[admin@node21 conf]$ cp slaves.template slaves [admin@node21 conf]$ vi slaves
修改从节点
node22 node23
（4）将安装包分发给其他节点
[admin@node21 module]$ scp -r spark-2.3.1 admin@node22:/opt/module/ [admin@node21 module]$ scp -r spark-2.3.1 admin@node23:/opt/module/
修改node22节点上conf/spark-env.sh配置的MasterIP为SPARK_MASTER_IP=node22
3 配置环境变量
所有节点均要配置
[admin@node21 spark-2.3.1]$ sudo vi /etc/profile export SPARK_HOME=/opt/module/spark-2.3.1 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin [admin@node21 spark-2.3.1]$ source /etc/profile
三 启动集群
1 启动zookeeper集群
所有zookeeper节点均要执行
[admin@node21 ~]$ zkServer.sh start
2 启动Hadoop集群
[admin@node21 ~]$ start-dfs.sh [admin@node22 ~]$ start-yarn.sh
[admin@node23 ~]$ yarn-daemon.sh start resourcemanager
3 启动Spark集群
启动spark：启动master节点：sbin/start-master.sh 启动worker节点：sbin/start-slaves.sh
或者：sbin/start-all.sh
[admin@node21 spark-2.3.1]$ sbin/start-all.sh starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-node21.out node22: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node22.out node23: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node23.out
注意：备用master节点需要手动启动
[admin@node22 spark-2.3.1]$ sbin/start-master.sh starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-node22.out
4 查看进程
[admin@node21 spark-2.3.1]$ jps 1316 QuorumPeerMain 3205 Jps 3110 Master 1577 DataNode 1977 DFSZKFailoverController 1788 JournalNode 2124 NodeManager [admin@node22 spark-2.3.1]$ jps 1089 QuorumPeerMain 1233 DataNode 1617 ResourceManager 1159 NameNode 1319 JournalNode 1735 NodeManager 3991 Master 4090 Jps 1435 DFSZKFailoverController 3918 Worker [admin@node23 spark-2.3.1]$ jps 1584 ResourceManager 1089 QuorumPeerMain 1241 JournalNode 2411 Worker 1164 DataNode 1388 NodeManager 2478 Jps
四 验证集群HA
1 看Web页面Master状态
node21是ALIVE状态，node22为STANDBY状态，WebUI查看：http://node21:8080/
从节点连接地址：http://node22:8081/
2 验证HA的高可用
手动干掉node21上面的Master进程，node21:8080无法访问，node22:8080状态如下，Master状态成功自动进行切换。
3 HA注意点
- 主备切换过程中不能提交Application。
- 主备切换过程中不影响已经在集群中运行的Application。因为Spark是粗粒度资源调度。
五集群提交命令方式
1 Standalone模式
1.1 Standalone-client
（1）提交命令
[admin@node21 spark-2.3.1]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://node21:7077 --executor-memory 500m --total-executor-cores 1 examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10
或者
[admin@node21 spark-2.3.1]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://node21:7077 --deploy-mode client --executor-memory 500m --total-executor-cores 1 examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10
（2）提交原理图解
（3）执行流程
- client模式提交任务后，会在客户端启动Driver进程。
- Driver会向Master申请启动Application启动的资源。
- 资源申请成功，Driver端将task发送到worker端执行。
- worker将task执行结果返回到Driver端。
（4）总结
client模式适用于测试调试程序。Driver进程是在客户端启动的，这里的客户端就是指提交应用程序的当前节点。在Driver端可以看到task执行的情况。生产环境下不能使用client模式，是因为：假设要提交100个application到集群运行，Driver每次都会在client端启动，那么就会导致客户端100次网卡流量暴增的问题。
1.2 Standalone-cluster
（1）提交命令
[admin@node21 spark-2.3.1]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://node21:7077 --deploy-mode cluster examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10
（2）提交原理图解
（3）执行流程
- cluster模式提交应用程序后，会向Master请求启动Driver.
- Master接受请求，随机在集群一台节点启动Driver进程。
- Driver启动后为当前的应用程序申请资源。
- Driver端发送task到worker节点上执行。
- worker将执行情况和执行结果返回给Driver端。
（4）总结
Driver进程是在集群某一台Worker上启动的，在客户端是无法查看task的执行情况的。假设要提交100个application到集群运行,每次Driver会随机在集群中某一台Worker上启动，那么这100次网卡流量暴增的问题就散布在集群上。
2 Yarn模式
2.1 yarn-client
（1）提交命令
以client模式启动Spark应用程序：
$ ./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode client [options] <app jar> [app options]
例如
[admin@node21 spark-2.3.1]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10
（2）提交原理图解
（3）执行流程
- 客户端提交一个Application，在客户端启动一个Driver进程。
- 应用程序启动后会向RS(ResourceManager)发送请求，启动AM(ApplicationMaster)的资源。
- RS收到请求，随机选择一台NM(NodeManager)启动AM。这里的NM相当于Standalone中的Worker节点。
- AM启动后，会向RS请求一批container资源，用于启动Executor.
- RS会找到一批NM返回给AM,用于启动Executor。
- AM会向NM发送命令启动Executor。
- Executor启动后，会反向注册给Driver，Driver发送task到Executor,执行情况和结果返回给Driver端。
（4）总结
Yarn-client模式同样是适用于测试，因为Driver运行在本地，Driver会与yarn集群中的Executor进行大量的通信，会造成客户机网卡流量的大量增加.
ApplicationMaster的作用：
- 为当前的Application申请资源
- 给NodeManager发送消息启动Executor。
注意：ApplicationMaster有launchExecutor和申请资源的功能，并没有作业调度的功能。
2.2 yarn-cluster
（1）提交命令
以cluster模式启动Spark应用程序：
$ ./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode cluster [options] <app jar> [app options]
例如
[admin@node21 spark-2.3.1]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10
（2）提交原理图解
（3）执行流程
- 客户机提交Application应用程序，发送请求到RS(ResourceManager),请求启动AM(ApplicationMaster)。
- RS收到请求后随机在一台NM(NodeManager)上启动AM（相当于Driver端）。
- AM启动，AM发送请求到RS，请求一批container用于启动Executor。
- RS返回一批NM节点给AM。
- AM连接到NM,发送请求到NM启动Executor。
- Executor反向注册到AM所在的节点的Driver。Driver发送task到Executor。
（4）总结
Yarn-Cluster主要用于生产环境中，因为Driver运行在Yarn集群中某一台nodeManager中，每次提交任务的Driver所在的机器都是随机的，不会产生某一台机器网卡流量激增的现象，缺点是任务提交后不能看到日志。只能通过yarn查看日志。
ApplicationMaster的作用：
- 为当前的Application申请资源
- 给NodeManager发送消息启动Excutor。
- 任务调度。
停止集群任务命令：yarn application -kill applicationID
六 配置历史服务器
1 临时配置
对本次提交的应用程序起作用
./spark-shell --master spark://node21:7077 --name myapp1 --conf spark.eventLog.enabled=true --conf spark.eventLog.dir=hdfs://node21:8020/spark/test
停止程序，在Web Ui中Completed Applications对应的ApplicationID中能查看history。
2 永久配置
spark-default.conf配置文件中配置HistoryServer，对所有提交的Application都起作用
在客户端节点，进入../spark-2.3.1/conf/ spark-defaults.conf最后加入:
//开启记录事件日志的功能 spark.eventLog.enabled true //设置事件日志存储的目录 spark.eventLog.dir hdfs://node21:8020/spark/test //设置HistoryServer加载事件日志的位置 spark.history.fs.logDirectory hdfs://node21:8020/spark/test //日志优化选项,压缩日志 spark.eventLog.compress true
启动HistoryServer：
./start-history-server.sh
访问HistoryServer：node21:18080,之后所有提交的应用程序运行状况都会被记录。
七 故障问题
1 Worker节点无法启动
[admin@node21 spark-2.3.1]$ sbin/start-all.sh starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-node21.out node23: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node23.out node22: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node22.out node23: failed to launch: nice -n 0 /opt/module/spark-2.3.1/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 --port 7078 spark://node21:7077 node23: full log in /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node23.out node22: failed to launch: nice -n 0 /opt/module/spark-2.3.1/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 --port 7078 spark://node21:7077 node22: full log in /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node22.out
由于之前在conf/spark-env.sh里配置了如下信息
#每个worker从节点的端口（可选配置） export SPARK_WORKER_PORT=7078 #每个worker从节点的wwebui端口（可选配置） export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
可能是由于端口问题去掉上述两项配置，重启成功。
2 启动Spark on YARN报错
2.1 Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused
[admin@node21 spark-2.3.1]$ spark-shell --master yarn --deploy-mode client
报错原因：内存资源给的过小，yarn直接kill掉进程，则报rpc连接失败、ClosedChannelException等错误。
解决方法：先停止YARN服务，然后修改yarn-site.xml，增加如下内容
<!--是否将对容器强制实施虚拟内存限制 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!--设置容器的内存限制时虚拟内存与物理内存之间的比率 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>4</value>
</property>
将新的yarn-site.xml文件分发到其他Hadoop节点对应的目录下，最后在重新启动YARN。
重新执行以下命令启动spark on yarn，启动成功
2.2 java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.examples.SparkPi
[admin@node21 spark-2.3.1]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi > --master yarn > --deploy-mode client > examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10
报错信息如下：
2018-07-13 05:19:14 WARN NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.examples.SparkPi at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:381) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:424) at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:357) at java.lang.Class.forName0(Native Method) at java.lang.Class.forName(Class.java:348) at org.apache.spark.util.Utils$.classForName(Utils.scala:238) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:851) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:198) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:228) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:137) at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) 2018-07-13 05:19:15 INFO ShutdownHookManager:54 - Shutdown hook called 2018-07-13 05:19:15 INFO ShutdownHookManager:54 - Deleting directory /tmp/spark-d0c9c44a-40bc-4220-958c-c2f976361d64
解决方法：