hadoop2.7.3+spark2.1.0+scala2.12.1环境搭建(4)SPARK 安装

一、依赖文件安装

1.1 JDK

参见博文:http://www.cnblogs.com/liugh/p/6623530.html

1.2 Hadoop

参见博文:http://www.cnblogs.com/liugh/p/6624872.html

1.3 Scala

参见博文:http://www.cnblogs.com/liugh/p/6624491.html

二、文件准备

spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz

下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html

三、工具准备

3.1 Xshell

3.2 Xftp

四、部署图

master:192.168.136.128

slave:192.168.136.129

slave:192.168.136.130

五、Spark安装

以下操作,均使用root用户

5.1 通过Xftp将下载下来的Spark安装文件上传到Master及两个Slave的/usr目录下

5.2 通过Xshell连接到虚拟机,在Master及两个Slave上,执行如下命令,解压文件:

# tar zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz

5.3 在Master上,使用Vi编辑器,设置环境变量

# vi /etc/profile

在文件最后,添加如下内容:

#Spark Env
export SPARK_HOME=/usr/spark-2.1.0
export PATH=PATH:PATH:SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

5.4 退出vi编辑器,使环境变量设置立即生效

# source /etc/profile

通过scp命令,将/etc/profile拷贝到两个Slave节点:

#scp /etc/profile root@DEV-SH-MAP-02:/etc

#scp /etc/profile root@DEV-SH-MAP-03:/etc

分别在两个Salve节点上执行# source /etc/profile使其立即生效

六、Spark配置

以下操作均在Master节点,配置完后,使用scp命令,将配置文件拷贝到两个Worker节点即可。

切换到/usr/spark-2.1.0/conf/目录下,修改如下文件:

6.1 spark-env.sh

将spark-env.sh.template重命名为spark-env.sh

#mv spark-env.sh.template spark-env.sh

使用vi编辑器,打开spark-env.sh,在文件最后,添加如下内容:

export JAVA_HOME=/usr/jdk1.8.0_121
export SCALA_HOME=/usr/scala-2.12.1
export SPARK_MASTER_IP=10.10.0.1
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop

6.2 slaves

将slaves.template重命名为slaves

#mv slaves.template slaves

使用vi编辑器,打开slaves,在文件最后,添加如下内容:

DEV-SH-MAP-01
DEV-SH-MAP-02
DEV-SH-MAP-03

6.3 拷贝配置文件到两个Worker节点

在Master节点,执行如下命令:

# scp -r /usr/spark-2.1.0/conf/ root@DEV-SH-MAP-02:/usr/spark-2.1.0/

# scp -r /usr/spark-2.1.0/conf/ root@DEV-SH-MAP-03:/usr/spark-2.1.0/

七、Spark使用

7.1 启动Hadoop集群

参见博文:http://www.cnblogs.com/liugh/p/6624872.html

7.2 启动Master节点

Master节点上,执行如下命令:

#start-master.sh

使用jps命令,查看Java进程:

34225 SecondaryNameNode
33922 NameNode49702 Jps
34632 NodeManager
34523 ResourceManager
34028 DataNode
36415 Master

7.3 启动Worker节点

Master节点上,执行如下命令:

#start-slaves.sh

使用jps命令,查看Java进程:

34225 SecondaryNameNode
33922 NameNode
36562 Worker
49702 Jps
34632 NodeManager
34523 ResourceManager
34028 DataNode
36415 Master

7.4 通过浏览器查看Spark信息

浏览器中,输入http://10.10.0.1:8080

7.5 停止Master及Workder节点

#stop-master.sh

#stop-slaves.sh

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