Spark环境搭建及Spark shell

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主题 686|帖子 686|积分 2058

StandAlone模式环境搭建

环境准备:三台Linux,一个安装Master,其他两台机器安装Worker

  1. tar -zxvf spark-3.2.3-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/apps
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  • 进入到spark按照包目录并将conf目录下的spark-env.sh.template重命名为spark-env.sh,再修改
  1. export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_251/
  2. export SPARK_MASTER_HOST=linux01
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  • 将conf目录下的workers.template重命名为workers并修改,指定Worker的所在节点
  1. linux02
  2. linux03
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  • 将配置好的spark拷贝到其他节点
  1. for i in {2..3}; do scp -r spark-3.2.3-bin-hadoop3.2 linux0$i:$PWD; done
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启动Spark集群


  • 在Spark的安装目录执行启动脚本
  1. sbin/start-all.sh
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  • 执行jps命令查看Java进程
  1. jps
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在ndoe-1上可以看见Master进程,在其他的节点上可以看见到Worker进程

  • 访问Master的web管理界面,端口8080

一些重要参数
  1. export SPARK_WORKER_CORES=4    #指定worker可用的逻辑核数
  2. export SPARK_WORKER_MEMORY=2g  #指定worker可用的内存大小
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standalone模式高可用部署

spark的standalone模式可以启动两个以上的Master,但是需要依赖zookeeper进行协调,所有的节点启动后,都向zk注册

修改配置文件spark-env.sh
  1. # 注释掉master的地址,所有节点都先连接zookeeper
  2. # export SPARK_MASTER_HOST=linux01
  3. export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=linux01:2181,linux02:2181,linux03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
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启动Spark Shell编程

spark shell是spark中的交互式命令行客户端,可以在spark shell中使用scala编写spark程序,启动后默认已经创建了SparkContext,别名为sc
  1. /opt/apps/spark-3.2.3-bin-hadoop3.2/bin/spark-shell \
  2. --master spark://linux01:7077 --executor-memory 1g \
  3. --total-executor-cores 3
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如果Master配置了HA高可用,需要指定两个Master(因为这两个Master任意一个都可能是Active状态)
  1. /bigdata/spark-3.2.3-bin-hadoop3.2/bin/spark-shell \
  2. --master spark://linux01:7077,linux02:7077 \
  3. --executor-memory 1g \
  4. --total-executor-cores 3
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参数说明:
--master 指定masterd地址和端口,协议为spark://,端口是RPC的通信端口
--executor-memory 指定每一个executor的使用的内存大小
--total-executor-cores指定整个application总共使用了cores
在shell中编写第一个spark程序
  1. sc.textFile("hdfs://linux01:9000/words.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,false).saveAsTextFile("hdfs://linux01:9000/out")
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