03.搭建Spark集群(CentOS7+Spark2.1.1+Hadoop2.8.0)

接上一篇：https://www.cnblogs.com/yjm0330/p/10077076.html

一、下载安装scala

1、官网下载

2、spar01和02都建立/opt/scala目录，解压tar -zxvf scala-2.12.8.tgz

3、配置环境变量

　　vi /etc/profile 增加一行

　　export    SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.8

　　同时把hadoop的环境变量增加进去，完整版是：

export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.0_191
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-2.8.0
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_HOME}/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=${HADOOP_HOME}/lib"
export SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.8

export CLASSPATH=$:CLASSPATH:${JAVA_HOME}/lib/
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${SPARK_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:$PATH

　　然后source /etc/profile

4、验证

　　scala -version

5、同步spark02配置文件

　　scp /etc/profile spark02:/etc

二、下载安装spark

1、下载，解压，同scala，建立/opt/spark目录

2、配置环境变量

export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7

完整版更新：

export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.0_191
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-2.8.0
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_HOME}/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=${HADOOP_HOME}/lib"
export SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.8
export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7

export CLASSPATH=$:CLASSPATH:${JAVA_HOME}/lib/
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${SPARK_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:$PATH

source /etc/profile

scp /etc/profile spark02:/etc

3、配置conf下文件

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

cp slaves.template slaves

vi spark-env.sh

export SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.8
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.0_191
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-2.8.0
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7
export SPARK_MASTER_IP=spark01
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G

vi slaves

spark02

同步到spark02

scp /opt/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/conf/spark-env.sh spark02:/opt/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/conf/
scp /opt/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/conf/slaves spark02:/opt/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/conf/

三、测试spark

　　因为spark是依赖于hadoop提供的分布式文件系统的，所以在启动spark之前，先确保hadoop在正常运行。

　　在hadoop正常运行的情况下，在spark01（也就是hadoop的namenode，spark的marster节点）上执行命令：

　　cd   /opt/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin

　　执行启动脚本：./start-all.sh

　　在浏览器里访问Mster机器，我的Spark集群里Master机器是spark01，IP地址是192.168.2.245，访问8080端口，URL是：http://192.168.2.245:8080/

　　用local模式运行一个计算圆周率的Demo。按照下面的步骤来操作。

　　第一步，进入到Spark的根目录，也就是执行下面的脚本：

　　./bin/spark-submit  --class  org.apache.spark.examples.SparkPi  --master local   examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar

　　yarn-client模式：

　　注意执行之前关闭010203的防火墙：

　　centos7.0(默认是使用firewall作为防火墙，如若未改为iptables防火墙，使用以下命令查看和关闭防火墙)

　　查看防火墙状态：firewall-cmd --state

　　关闭防火墙：systemctl stop firewalld.service

　　./bin/spark-submit  --class  org.apache.spark.examples.SparkPi  --master  yarn-client    examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar

四、遇到的问题

1、jps命令无法找到
[root@namenode ~]# jps
bash: jps: command not found...
[root@namenode ~]# find / -name jps
find: ‘/run/user/1001/gvfs’: Permission denied
[root@namenode ~]# rpm -qa |grep -i jdk
java-1.8.0-openjdk-headless-1.8.0.65-3.b17.el7.x86_64
java-1.8.0-openjdk-1.8.0.65-3.b17.el7.x86_64
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.91-2.6.2.3.el7.x86_64
java-1.7.0-openjdk-headless-1.7.0.91-2.6.2.3.el7.x86_64

[root@namenode ~]# yum list *openjdk-devel*

需要安装openjdk-devel包
[root@namenode ~]# yum install java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64
[root@namenode ~]# which jps
/usr/bin/jps

[root@namenode ~]# jps
12995 Jps
10985 ResourceManager
11179 NodeManager
10061 NameNode
10301 DataNode
10655 SecondaryNameNode
2、XShell上传文件到Linux服务器上

在学习Linux过程中，我们常常需要将本地文件上传到Linux主机上，这里简单记录下使用Xsheel工具进行文件传输

1：首先连接上一台Linux主机

2：输入rz命令，看是否已经安装了lrzsz，如果没有安装则执行  yum   -y  install  lrzsz命令进行安装。

3：安装成功后，输入rpm命令确认是否正确安装

4： 使用 rz -y命令进行文件上传，此时会弹出上传的窗口：

5：选择要上传的文件，点击确定即可将本地文件上传到Linux上，如图表示成功上传文件

6：使用ls命令可以看到文件已经上传到了当前目录下