Spark版本:spark-1.1.0-bin-hadoop2.4 (下载:http://spark.apache.org/downloads.html)

服务器环境的情况,请参考上篇博文 hbase centOS生产环境配置笔记

(hbase-r是ResourceManager; hbase-1, hbase-2, hbase-3是NodeManager)

1. 安装和配置 (yarn-cluster模式的文档参考:http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html)

  yarn-cluster模式运行程序,spark会将程序jar包保存至hdfs,然后自动通过yarn的配置,分布式运行在各台NodeManager上。故这个模式下,无须指定Spark的master和slaves。

  (1) 安装scala

  下载rpm包,安装

  

  (1) 本次Spark将在所有机器上安装:hbase-0, hbase-r, hbase-1, hbase-2, hbase-3。

  解压后目录中的文件拷贝至 /hbase/spark,以下配置文件的路径都是相对于该目录下。全部配置好了以后,安装目录,环境变量等,都将复制在所有机器上。

 

  (2) 环境变量, ~/.bashrc

export SPARK_HOME="/hbase/spark"
export SCALA_HOME="/usr/share/scala"
export SPARK_CLASSPATH="$SPARK_CLASSPATH:/hbase/hbase/lib"
 

  (3) 设置Spark Properties,conf/spark-defaults.conf

# options for Yarn-cluster mode
spark.yarn.applicationMaster.waitTries
spark.yarn.submit.file.replication
spark.yarn.preserve.staging.files false
spark.yarn.scheduler.heartbeat.interval-ms
spark.yarn.max.executor.failures
spark.yarn.historyServer.address hbase-r:
spark.yarn.executor.memoryOverhead 512
spark.yarn.driver.memoryOverhead 512

  (4) 在防火墙上设置所有机器之间互相可以内网访问所有端口(单独设置特定的端口范围太过麻烦了,hadoop, hbase, spark, yarn, zookeeper等各种监听端口太多了)。

  

  (3) 测试 java example

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.JavaSparkPi --master yarn-cluster --num-executors 3 --driver-memory 1024m  --executor-memory 1024m --executor-cores 1 lib/spark-examples*.jar 20

  运行成功后,在控制台可以看到

     yarnAppState: FINISHED
distributedFinalState: SUCCEEDED
appTrackingUrl: http://hbase-r:18088/proxy/application_1414738706972_0011/A

  然后访问 appTrackingUrl,可以看到如下结果,可以看到 FinalStatus:SUCCEEDED

                    Application Overview
User: webadmin
Name: org.apache.spark.examples.JavaSparkPi
Application Type: SPARK
Application Tags:
State: FINISHED
FinalStatus: SUCCEEDED
Started: -Nov- ::
Elapsed: 43sec
Tracking URL: History
Diagnostics:
ApplicationMaster
Attempt Number Start Time Node Logs
-Nov- :: hbase-: logs

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