大数据系列之并行计算引擎Spark部署及应用

相关博文：

大数据系列之并行计算引擎Spark介绍

之前介绍过关于Spark的程序运行模式有三种：

1.Local模式；

2.standalone(独立模式）

3.Yarn/mesos模式

本文将介绍Spark安装及运行模式的第1、3两种模式。

安装包：

　　spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz   size:195MB

　　下载链接: https://pan.baidu.com/s/1bphB3Q3 密码: 9v5h

安装步骤：

　　1.本地模式：

　　　　1.直接将tgz包放置在任一目录：LZ放在了  /home/mfz/resources 下

　　　　2.解压：

tar -xzvf spark-2.1.-bin-hadoop2..tgz

　　　　3.进入spark-2.1.0-bin-hadoop2.7目录下，启动spark:

bin/spark-shell --master local

　　

　　4.下面就可以在spark命令行上编程scala啦；

　　在启动spark时，spark提供了一个RDD，属性名叫sc。下面我们来操作一下计算wordcount：

　　新建文本/home/mfz/scalaWordCount.txt

　　

　　scala命令如下：

val wordtxt = sc.textFile("file:///home/mfz/scalaWordCount.txt")  //加载文本scalaWordCount.txt
//将文本按照空格切分成Map(word,1),再进行reduceByKey将map的value进行累加，将计算结果落入磁盘（file表示本地磁盘）wordResult.txt目录中
wordtxt.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x,)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("file:///home/mfz/wordResult.txt"); 

　　查看结果

　　

　　再看WebUI

scala语法详见：https://yq.aliyun.com/topic/69

　　2.Yarn上运行

　　　　在Yarn上运行我们就需要启动HDFS与Yarn服务了。关于Hadoop安装步骤详见博文：大数据系列之Hadoop分布式集群部署

　　　　1.修改spark配置文件：

vim /home/mfz/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/conf/spark-env.sh

#添加Hadoop配置文件环境变量
export HADOOP_CONF_DIR=/home/mfz/hadoop-2.7./etc/hadoop

　　　　2.

cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
vim spark-defaults.conf 

添加如下

spark.master=local
# 配置historyServer
spark.yarn.historyServer.address=master: //master是hadoop服务器hostname
spark.history.ui.port=
spark.eventLog.enabled=true
spark.eventLog.dir=hdfs:///tmp/spark/events
spark.history.fs.logDirectory=hdfs:///tmp/spark/events
     

　　　　3.修改$Hadoop_HOME/etc/hadoop下yarn-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                 <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.address</name>
                <value>master:</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
                <value>master:</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
                <value>master:</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
                <value>master:</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
                <value>master:</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
                <value>true</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.log.server.url</name>
                <value>http://master:19888/jobhistory/logs</value>
        </property>
</configuration>

　　　　4.启动HDFS,Yarn服务

$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh
$HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

　　　　

　　　　　5.验证启动是否成功：

　　　　6.新建dfs目录

 hdfs dfs -mkdir -p /tmp/spark/events  

 hdfs dfs -mkdir -p /tmp/spark/history
#查看目录
 hdfs dfs -ls /tmp/spark

　　　　

　　  7. 启动Spark on Yarn

cd spark-2.1.-bin-hadoop2.
bin/spark-shell --master yarn-client

　　　　

　　8.下面我们再来执行一次WordCount命令，区别于Local我们将落盘地址改为HDFS上。

val wordtxt = sc.textFile("file:///home/mfz/scalaWordCount.txt")  //加载文本scalaWordCount.txt
wordtxt.flatMap(_.split(" ")).map(x => (x,)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/tmp/wordResult"); 

　　

　　9.结果如下：

　

　　10.查看Yarn WebUi :master:18088。可以看到在红色框中的ID是 application_1492617622120_0001,正是我们上图spart on Yarn启动的app id 号，点击yarn web ui的spark id

可进入spark web ui查看我们刚才执行所有操作.

完~~