Spark On YARN 环境搭建_spark on yarn 7077端口

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说明：

1：配置spark-env.sh文件

2：修改hadoop里面yarn-site.xml文件

3：配置依赖spark jar包

4：关闭hadoop,spark

5：分发spark-defaults.conf文件

6：启动hadoop spark

7：连接到YARN中

​编辑

8：提交程序到yarn上

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说明：

    基于前面Spark Local环境部署Spark StandAlone环境部署Spark StandAlone HA 环境搭建

一般我们都是用Spark On YARN跑代码，所有说王炸都在后面

1：配置spark-env.sh文件

cd /export/spark/conf
vim spark-env.sh

#设置JAVA安装目录
JAVA_HOME=/export/jdk
 
#HADOOP软件配置文件目录，读取HDFS上文件和运行YARN集群
HADOOP_CONF_DIR=/export/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/export/hadoop/etc/hadoop
#export SPARK_MASTER_HOST=master
 
# 告知sparkmaster的通讯端口
export SPARK_MASTER_PORT=7077
# 告知spark master的 webui端口
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
 
# worker cpu可用核数
SPARK_WORKER_CORES=1
# worker可用内存
SPARK_WORKER_MEMORY=1g
# worker的工作通讯地址
SPARK_WORKER_PORT=7078
# worker的 webui地址
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
 
## 设置历史服务器
# 配置的意思是  将spark程序运行的历史日志 存到hdfs的/sparklog文件夹中
SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://master:8020/sparklog/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"
 
SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=master:2181,slave1:2181,slave2:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark-ha"

2：修改hadoop里面yarn-site.xml文件

vim /export/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
    <!-- 配置yarn主节点的位置 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>master</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <!-- 设置yarn集群的内存分配方案 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>20480</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>2048</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
        <value>2.1</value>
    </property>
    <!-- 开启日志聚合功能 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- 设置聚合日志在hdfs上的保存时间 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
    </property>
     
    <!-- 设置yarn历史服务器地址 -->
    <property>
        <name>yarn.log.server.url</name>
        <value>master:19888/jobhistory/logs</value>
    </property>
    <!-- 关闭yarn内存检查 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

3：配置依赖spark jar包

hadoop fs -mkdir -p /spark/jars/
hadoop fs -put /export/spark/jars/* /spark/jars/

cd /export/spark/conf
vim spark-defaults.conf

spark.yarn.jars  hdfs://master:8020/spark/jars/*

4：关闭hadoop,spark

stop-all.sh
/export/spark/sbin/stop-all.sh

5：分发spark-defaults.conf文件

cd /export/spark/conf
scp -r spark-defaults.conf slave1:/export/spark/conf
scp -r spark-defaults.conf slave2:/export/spark/conf
 

6：启动hadoop spark

start-all.sh
/export/spark/sbin/start-all.sh

7：连接到YARN中

cd /export/spark
bin/pyspark --master yarn

sc.parallelize([1,23,4,45,65,6,7]).map(lambda x: x*10).collect()

8：提交程序到yarn上

cd /export/spark
bin/spark-submit --master yarn /export/spark/examples/src/main/python/pi.py 100