Spark on YARN的部署

　　Spark on YARN的原理就是依靠yarn来调度Spark，比默认的Spark运行模式性能要好的多，前提是首先部署好hadoop HDFS并且运行在yarn上，然后就可以开始部署spark on yarn了，假设现在准备环境已经部署完毕，这里是在CDH 环境下部署Spark

　　除了上面的环境准备，安装Spark前，还应该保证Scala正常安装，基于Scala的情况下，就可以开始部署Spark了，

　　首先还是解压Spark，安装位置就是/bigdata/spark

tar -xvzf spark-1.6.-bin-hadoop2..tgz
mv spark-1.6.-bin-hadoop2. /bigdata/
ln -s /bigdata/spark-1.6.-bin-hadoop2. /bigdata/spark
cd /bigdata/spark

　　这里为了方便升级，使用/bigdata/sprak指向具体的spark目录，接下来可以配置环境变量，以方便随时输入命令来提交相关程序，直接在环境变量配置文件的PATH变量最后追加 :/bigdata/spark/bin 即可配置，配置完成后source一下即可生效

　　然后同样是处理配置文件：

cp conf/spark-env.sh.template conf/spark-env.sh
cp conf/slaves.template conf/slaves

　　这时slaves不用做任何修改默认即可，如果有多台spark，也可以配置除master之外的主机名列表，这个不用配置也可以

　　执行 vim conf/spark-env.sh 编辑配置文件，在最后追加如下配置：

# JDK目录
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1..0_73
# Scala目录
export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.11.
# Master IP地址
export SPARK_MASTER_IP=192.168.0.187
# Worker运行内存
export SPARK_WORKER_MEMORY=2G
# hadoop配置文件目录 cdh中默认是如下目录 这个hadoop必须运行在yarn上 spark才能直接通过此配置文件目录通过yarn进行调度
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
# spark master端口 默认7077 下面是可选的
export SPARK_MASTER_PORT=
# 此项默认 也是可选的
export MASTER=spark://${SPARK_MASTER_IP}:${SPARK_MASTER_PORT}

　　配置完这些项之后，spark就可以跑在yarn上了，到这里就部署完了，也没必要启动spark的master和slaves服务，因为是靠yarn进行任务调度，所以直接提交任务即可