Spark 集群环境搭建

思路：

        ①先在主机s0上安装Scala和Spark，然后复制到其它两台主机s1、s2

        ②分别配置三台主机环境变量，并使用source命令使之立即生效

主机映射信息如下：

192.168.32.100 s0
192.168.32.101 s1
192.168.32.102 s2

搭建目标：

s0 :  Master

s1 :  Worker

s2 :  Worker

1、准备

Hadoop 版本：2.7.7

Scala版本：2.12.8

Spark版本：2.4.3

2、安装Hadoop

下载地址：

http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz

Hadoop 安装步骤参考（示例版本与HDFS端口配置略有差异，根据实际情况调整）：

https://www.cnblogs.com/jonban/p/hadoop.html

3、安装Scala

下载地址：

https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.8/scala-2.12.8.tgz

解压到 /opt 下

tar -zxvf scala-2.12.8.tgz -C /opt/

环境变量可暂时不配置，等到全部配置完成后统一配置环境变量，并使之生效。

配置环境变量，追加如下内容：

export SCALA_HOME=/opt/scala-2.12.8
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

可用追加命令，如下所示：

echo -e '
export SCALA_HOME=/opt/scala-2.12.8
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
' >> /etc/profile

使用source命令使配置立即生效

source /etc/profile

4、安装Spark

Spark下载地址：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.3/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz

也可到官网下载其它版本，下载页面地址如下：

http://spark.apache.org/downloads.html

解压到 /opt 下

tar -zxvf spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/

5、修改配置文件

进入配置文件目录

cd /opt/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7/conf

配置 log4j.properties

mv log4j.properties.template log4j.properties

 

配置 slaves

mv slaves.template slaves

内容如下：

s1
s2

配置 spark-env.sh

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

在 spark-env.sh 中添加如下内容（以下为本机示例，配置路径根据实际情况调整）：

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_192
export SCALA_HOME=/opt/scala-2.12.8
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.7
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.7.7/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=s0
export SPARK_MASTER_HOST=s0
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop-2.7.7/bin/hadoop classpath)

6、远程复制Scala 安装目录到其它两台主机s1、s2

scp -r /opt/scala-2.12.8 root@s1:/opt/
scp -r /opt/scala-2.12.8 root@s2:/opt/

7、远程复制Spark 安装目录到其它两台主机s1、s2

scp -r /opt/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7 root@s1:/opt/
scp -r /opt/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7 root@s2:/opt/

8、配置三台主机环境变量

在 /etc/profile 中追加如下内容：

export SCALA_HOME=/opt/scala-2.12.8
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin


export SPARK_HOME=/opt/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

追加命令如下：

echo -e '
export SCALA_HOME=/opt/scala-2.12.8
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
' >> /etc/profile
echo -e '
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
' >> /etc/profile

使用source命令使配置立即生效

source /etc/profile

9、启动

启动Hadoop集群

start-dfs.sh
start-yarn.sh

启动Spark

start-master.sh
start-slaves.sh

10、查看状态

在三台主机上分别输入jps命令查看状态，结果如下：

[root@s0 conf]# jps
2097 ResourceManager
1803 NameNode
2675 Master

[root@s1 ~]# jps
1643 NodeManager
1518 DataNode
1847 Worker

[root@s2 ~]# jps
1600 NodeManager
1475 DataNode
1804 Worker

符合预期结果！

11、验证

浏览器输入地址：

http://s0:8080/

截图如下：

集群状态完美！

12、测试

 输入spark-shell 命令，如下所示：

创建 wordcount.txt 文件，内容如下：

Hello Hadoop
Hello Hbase
Hello Spark

  

上传 wordcount.txt 到 HDFS文件系统上

hdfs dfs -mkdir -p /spark/input
hdfs dfs -put wordcount.txt /spark/input

 

输入scala 统计单词个数程序，如下：

sc.textFile("hdfs://s0:8020/spark/input/wordcount.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).collect

 

输出结果：

res0: Array[(String, Int)] = Array((Spark,1), (Hello,3), (Hbase,1), (Hadoop,1)) 

程序正常运行！

13、停止集群

stop-slaves.sh
stop-master.sh

停止Hadoop集群

stop-yarn.sh
stop-dfs.sh

Spark 集群环境搭建

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