Spark从入门到精通3：Spark全分布模式的安装和配置

Spark的安装模式一般分为三种：1.伪分布模式：即在一个节点上模拟一个分布式环境，master和worker共用一个节点，这种模式一般用于开发和测试Spark程序；2.全分布模式：即真正的集群模式，master和worker部署在不同的节点之上，一般至少需要3个节点（1个master和2个worker），这种模式一般用于实际的生产环境；3.HA集群模式：即高可用集群模式，一般至少需要4台机器（1个主master，1个备master，2个worker），这种模式的优点是在主master宕机之后，备master会立即启动担任master的职责，可以保证集群高效稳定的运行，这种模式就是实际生产环境中多采用的模式。本小节来介绍Spark的全分布模式的安装和配置。

安装介质：

jdk-8u162-linux-x64.tar.gz 提取码：2bh8

hadoop-2.7.3.tar.gz 提取码：d4g2

scala-2.12.6.tgz 提取码：s2ly

spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz 提取码：5kcf

准备3台Linux主机，按照下面的步骤在每台主机上执行一遍，设置成如下结果：

安装Linux操作系统比较简单，这里不再详细。参考：《 Linux从入门到精通1：使用 VMware Workstation 14 Pro 安装 CentOS 7 详细图文教程 》

编辑hosts配置文件：# vi /etc/hosts，追加3行：

测试主机名是否可用：

（1）使用ssh-keygen工具生成秘钥对：

（2）将生成的公钥发给三台主机：master、slave1、slave2：

（3）测试秘钥认证是否成功：

由于各个主机上的时间可能不一致，会导致执行Spark程序出现异常，因此需要同步各个主机的时间。在实际生成环境中，一般使用时间服务器来同步时间，但是搭建时间服务器相对较为复杂。这里介绍一种简单的方法来快速同步每台主机主机的时间。我们知道，使用date命令可以设置主机的时间，因此这里使用putty的插件MTPuTTY来同时向每一台主机发送date命令，以到达同步时间的目的。

（1）使用MTPuTTY工具连接三台主机，点击MTPuTTY工具的Tools菜单下的“Send script…”子菜单，打开发送脚本工具窗口。

（2）输入命令：date -s 2018-05-28，然后回车（注意：一定要回车，否则只发送不执行），在下面服务器列表中选择要同步的主机，然后点击“Send script”，即可将时间同步为2018-05-28 00:00:00。

使用winscp工具将JDK安装包 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz 上传到/root/tools/目录中，该目录是事先创建的。

进入/root/tools/目录，将jdk安装包解压到/root/training/目录中，该目录也是事先创建的。

使用winscp工具将Hadoop安装包 hadoop-2.7.3.tar.gz 上传到master节点的/root/tools/目录中，该目录是事先创建的。

进入/root/tools/目录，将hadoop安装包解压到/root/training/目录中，该目录也是事先创建的。

进入Hadoop配置文件目录：

(1) 配置hadoop-env.sh文件：

(2) 配置hdfs-site.xml文件：

(3) 配置core-site.xml文件：

(4) 配置mapred-site.xml文件：

将模板文件mapred-site.xml.template拷贝一份重命名为mapred-site.xml然后编辑：

(5) 配置yarn-site.xml文件：

(6) 配置slaves文件：

将master上配置好的Hadoop安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。

第一次启动需要输入yes继续。

启动成功后，使用jps命令查看各个节点上开启的进程：

使用命令行查看HDFS的状态：

使用浏览器查看HDFS的状态：

使用浏览器查看YARN的状态：

(1) 在HDFS上创建输入目录/input：

(2) 将本地数据文件data.txt上传至该目录：

(3) 进入到Hadoop的示例程序目录：

(4) 执行示例程序中的Wordcount程序，以HDFS上的/input/data.txt作为输入数据，输出结果存放到HDFS上的/out/wc目录下：

(5) 查看进度和结果：

可以通过终端打印出来的日志信息知道执行进度：

执行结束后可以在HDFS上的/out/wc目录下查看是否有_SUCCESS标志文件来判断是否执行成功。

如果执行成功，可以在输出目录下看到_SUCCESS标志文件，且可以在part-r-00000文件中查看到wordcount程序的结果：

由于Scala只是一个应用软件，只需要安装在master节点即可。

使用winscp工具将Scala安装包上传到master节点的/root/tools目录下：

进入/root/tools目录，将Scala安装包解压到安装目录/root/training/：

将Scala的家目录加入到环境变量PATH中：

使环境变量生效：

输入scala命令，如下进入scala环境，则证明scala安装成功：

我们先在master节点上配置好参数，再分发给两个从节点slave1和slave2。

使用winscp工具将Spark安装包上传到master节点的/root/tools目录下：

进入/root/tools目录，将Spark安装包解压到安装目录/root/training/下：

注意：由于Spark的命令脚本和Hadoop的命令脚本有冲突（比如都有start-all.sh和stop-all.sh等），

所以这里需要注释掉Hadoop的环境变量，添加Spark的环境变量：

按Esc:wq保存退出，使用source命令使配置文件立即生效：

进入Spark的配置文件目录下：

(1) 配置spark-env.sh文件：

(2) 配置slaves文件：

将master上配置好的Spark安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。

启动后查看每个节点上的进程：

使用浏览器监控Spark的状态：

使用spark-shell命令进入SparkContext（即Scala环境）：

启动了spark-shell之后，可以使用4040端口访问其Web控制台页面(注意：如果一台机器上启动了多个spark-shell，即运行了多个SparkContext，那么端口会自动连续递增，如4041,4042,4043等等)：

注意：由于我们将Hadoop从环境变量中注释掉了，这时只能手动进入到Hadoop的sbin目录停止Hadoop：

Spark中常用的端口总结：

你好，

安装 其实就是解压，配置 /etc/profile环境变量

export SPARK_HOME=/data1/spark/spark

export SCALA_HOME=/data1/spark/scala-2.9.3

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin

配置spark的conf下的spark-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/default

export SCALA_HOME=/data1/spark/scala-2.9.3

export SPARK_MASTER_IP=192.168.0.1

export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080

export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8000

export YARN_CONF_DIR=/data/hadoop/hadoop-2.0/etc/hadoop

配置slaves(ip根据需要修改)

192.168.0.2

192.168.0.3

分发spark目录和scala目录到几台服务器相同路径下

4,启动

进入主节点的spark目录的bin下stop-all.sh是停掉集群，start-all.sh启动集群，jps可以在主节点看到master进程，slave节点看到worker进程

5， 运行程序，运行例子进入spark目录下

分布式运行

./run-example org.apache.spark.examples.SparkPi spark://192.168.0.1:7077

./run-example org.apache.spark.examples.SparkLR spark://192.168.0.1:7077

本地运行

./run-example org.apache.spark.examples.SparkPi local

./run-example org.apache.spark.examples.SparkLR local

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