spark-2.1.1 yarn(高可用)搭建

一、概述

　　spark分布式搭建方式大致分为三种：standalone、yarn、mesos。三种分类的区别这里就不一一介绍了，不明白可自行了解。standalone是官方提供的一种集群方式，企业一般不使用。yarn集群方式在企业中应用是比较广泛的，这里也是介绍yarn的集群安装方式。mesos安装适合于超大型集群。

集群节点分配：

hadoop01:Zookeeper、NameNode(active)、ResourceManager(active)

hadoop02:Zookeeper、NameNode(standby)

hadoop03:Zookeeper、　　　　　　　　　  ResourceManager(standby)

hadoop04:　　　　　　DataNode、　　　　NodeManager、　　　　　　JournalNode、　　spark

hadoop05:　　　　　　DataNode、　　　　NodeManager、　　　　　　JournalNode、　　spark

hadoop06:　　　　　　DataNode、　　　　NodeManager、　　　　　　JournalNode、　　spark

二、安装

　　说明一下：

　　①选spark的时候要注意与hadoop版本对应。因为hadoop用的是2.7的，所以spark选的是spark-2.1.1-bin-hadoop2.7

　　②因为spark基于yarn来管理，spark只能安装在NodeManager节点上。

　　③spark安装放在/home/software目录下。

　　1、hadoop基于yarn（ha）的搭建，这里介绍步骤了。在我的上一个教程里有详细介绍。

　　2、安装scala,并配置好环境变量。

　　3、在NodeManager节点上解压spark文件。

　　　　tar -xvf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7

　　3、修改spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf/spark-env.sh,在文件尾部加上以下内容，其中HADOOP_CONF_DIR是必填项

　　　　export JAVA_HOME=/home/jack/jdk1.8.0_144
　　　　export SCALA_HOME=/home/jack/scala-2.12.3
　　　　export HADOOP_HOME=/home/software/hadoop-2.7.4
　　　　export HADOOP_CONF_DIR=/home/software/hadoop-2.7.4/etc/hadoop
　　　　export SPARK_MASTER_PORT=7077
　　　　export SPARK_EXECUTOR_CORES=2
　　　　export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1024m
　　　　export SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=1

　　4、修改spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf/slave文件,添加以下内容：

　　　　hadoop04

　　　　hadoop05

　　　　hadoop06

　　5、在hdfs上传spark的jar包，并修改/home/software/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf/spark-defaults.conf（可不做）

　　　　①hadoop fs -mkdir /spark_jars

　　　　②hadoop fs -put  /home/software/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/jars/* /spark_jars

　　　　③修改/home/software/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf/spark-defaults.conf，添加以下内容：

　　　　　　spark.yarn.jars=hdfs://hadoop01:9000/spark_jars/*

　　6、完成以上操作就完成了spark基于yarn的安装。下面是验证部分：

　　　在安装有spark的节点上执行以下命令：　　

　　　　spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
　　　　--master yarn \
　　　　--deploy-mode cluster \
　　　　--driver-memory 1g \
　　　　--executor-memory 1g \
　　　　--executor-cores 1 \
　　　　--num-executors 3 \
　　　　/home/software/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
　　　　10

能看以上三张图就说明安装成功了！

备注：如果执行spark-shell --master yarn --deploy-mode client失败，报rpc连接失败，解决方法如下：

在hadoop的配置文件yarn-site.xml中加入：

<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>

报错的原因是：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。