Spark On YARN 分布式集群安装

一、导读

最近开始学习大数据分析，说到大数据分析，就必须提到Hadoop与Spark。要研究大数据分析，就必须安装这两个软件，特此记录一下安装过程。Hadoop使用V2版本，Hadoop有单机、伪分布式、分布式三种部署方案，这里使用分布式部署方案。而Spark有三种部署方案：Standalone, Mesos, YARN，而本文采用在YARN上的分布式集群部署方案。

具体软件环境：

Ubuntu 14.04. LTS (GNU/Linux 3.16.--generic x86_64)
jdk: 1.7.0_95
scala: 2.10.
Hadoop: 2.6.
Spark: 1.6.

集群环境：(3台主机)

master     #主节点
slave1     #从节点1
salve2     #从节点2

二、准备工作

重命名主机

准备好三台Linux系统的主机后，将三台主机进行重命名，采用下面的命令

sudo vim /etc/hostname

将1台主机名称改为master，另外两台主机改为slave1与slave2。

配置hosts文件

在每台主机上修改hosts文件，配置文件如下：

127.0.0.1       localhost
10.21.71.132    master
10.21.71.125    slave1
10.21.71.119    slave2

配置完成后，需要使用ping命令测试修改是否生效

ping master
ping slave1
ping slave2

SSH免密码登录

SSH(Secure Shell)是类Unix系统上进行远程登录的安全协议，简单理解为远程加密登录。集群安装需要使用SSH登录，Ubuntu自带Client端，需要安装Server端，命令如下：

sudo apt-get install openssh-server

免密码登录需要进行一定的配置，通过RSA生成公钥与私钥，将公钥发送给其他主机，其他主机把它加入authorized_keys，自己保留私钥，以后就可进行免密码登录。这里公钥相当于锁头，私钥相当于钥匙，当其他主机接收到公钥并进行授权后，相当于公钥对其他主机进行加密，可以使用私钥解密。

1. 在所有的机器上生成私钥和公钥

sudo ssh-keygen -t rsa   #一路回车

2.  让master能进行自身登录与被slave1与slave2访问，将两台slav2机器公钥发给master

# 将两台slave机器公钥发给master主机
scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@master:~/.ssh/id_rsa.pub.slave1
scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@master:~/.ssh/id_rsa.pub.slave2
# master主机上，将所有公钥加入被认证的公钥文件
cat ~/.ssh/id_rsa.pub* >> ~/.ssh/authorized_keys

此时，应该slave1与slave2能够登录master主机并且master能够自身登录。

3.  让每台主机互相免密码登录。将公钥文件分发给每台slave

scp ~/.ssh/authorized_keys hadoopk@slave1:~/.ssh/
scp ~/.ssh/authorized_keys hadoopk@slave2:~/.ssh/

4.  在每台主机验证SSH免密码登录。

ssh master
ssh slave1
ssh slave2

三、安装Java

虽然Linux自带了OpenJDK，但感觉还是要下载官网的JDK，Spark需要JDK6以上的版本，我下的版本为JDK1.7，使用下面的命令进行解压：

sudo tar zxvf jdk-7u79-linux-x64.gz -C /usr/local/

然后修改环境变量

sudo vi /etc/profile/

在文件末尾添加相应的环境变量

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin

重新载入环境变量，并查看JAVA是否安装成功

$ source /etc/profile   #生效环境变量
$ java -version         #如果打印出如下版本信息，则说明安装成功
java version "1.7.0_79"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_79-b15)
Java HotSpot(TM) -Bit Server VM (build 24.79-b02, mixed mode)

四、安装Scala

因为Spark1.6.1需要版本Scala版本为2.10.x，因此在官网下载地址下载了2.10.6版本，下载后解压

sudo tar zxvf scala-2.10..tgz -C /usr/local/

再次添加环境变量，再次使用使用

sudo vi /etc/profile

添加以下内容：

export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.10.
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

重新载入环境变量，并验证scala是否安装成功

$ source /etc/profile #重新载入环境变量
$ scala -version #查看scala安装版本，如出现以下版本信息，则安装成功
Scala code runner version 2.10. — Copyright -, LAMP/EPFL

五、Hadoop安装

下载Hadoop

从官网下载Hadoop2.6.0版本，官网下载地址，下载成功后解压

tar -zxvf hadoop-2.6..tar.gz  -C /opt/

配置Hadoop

Hadoop的集群部署模式需要修改Hadoop文件夹中/etc/hadoop/中的配置文件，更多设置项可见官方说明，这里只设置了常见的设置项：hadoop-env.sh，yarn-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml、slaves。

1. 在hadoop-env.sh中配置JAVA_HOME

   # The java implementation to use.
   export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.

2. yarn-env.sh中配置JAVA_HOME

   # some Java parameters
   export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.

3. core-site.xml为全局配置文件，修改core-site.xml

   <configuration>
   <property>
           <name>hadoop.tmp.dir</name>
           <value>file:/home/hadoop/tmp</value>
           <description>Abase for other temporary directories.</description>
       </property>
       <property>
           <name>fs.defaultFS</name>
           <value>hdfs://master:9000</value>
       </property>
   <property>
       <name>dfs.http.address</name>
       <value>50070</value>
   </property>
   </configuration>

4. hdfs-site.xml为HDFS的配置文件，修改hdfs-site.xml

   <configuration>
     <property>
       <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
       <value>master:50090</value>
     </property>
     <property>
       <name>dfs.replication</name>
       <value>2</value>
     </property>
     <property>
       <name>dfs.namenode.name.dir</name>
       <value>file:/home/hadoop/tmp/dfs/name</value>
     </property>
     <property>
       <name>dfs.datanode.data.dir</name>
       <value>file:/home/hadoop/tmp/dfs/data</value>
     </property>
     <property>
        <name>dfs.permissions</name>
        <value>false</value>
      </property>
   </configuration>

5. mapred-site.xml为MapReduce的配置文件，修改mapred-site.xml

   <configuration>
     <property>
       <name>mapreduce.framework.name</name>
       <value>yarn</value>
     </property>
   </configuration>

6. yarn-site.xml为YARN资源管理器的配置文件，修改yarn-site.xml

   <configuration>
     <property>
       <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
       <value>master</value>
     </property>
     <property>
       <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
       <value>mapreduce_shuffle</value>
     </property>
   </configuration>

7. slaves文件配置从节点，配置slaves

   slave1
   slave2

将配置好的Hadoop文件夹分发给slaves

scp -r /opt/hadoop-2.6. hadoop@slave1:/opt/
scp -r /opt/hadoop-2.6. hadoop@slave2:/opt/

验证Hadoop是否安装成功

启动Hadoop，只需要在master进行下列操作即可

cd /opt/hadoop-2.6.                           #进入Hadoop目录
sudo bin/hadoop namenode –format              #格式化namenode
sbin/start-dfs.sh                              #启动HDFS
sbin/start-yarn.sh                             #启动资源管理器

用jps查看机器上的进程，是否包含以下的进程：

master上的进程：

 SecondaryNameNode
 Jps
 ResourceManager
 NameNode

slave上的进程：

 DataNode
 Jps
 NodeManager

进入Hadoop的Web管理页面：http://master:50070/

六、Spark安装

下载Spark

进入官方网站下载最新Spark，下载地址,这里我下载的是spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz，能够在Hadoop2.6及更高版本上运行。
下载后，进行解压

sudo tar -zxvf spark-1.6.-bin-hadoop2..tgz -C /opt/
sudo mv spark-1.6.-bin-hadoop2./ spark-1.6. #重命名文件

配置Spark

cd /opt/spark-1.6./conf/
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
sudo vi spark-env.sh

在Spark-env.sh文件尾部添加以下配置：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.   #Java环境变量
export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.10. #SCALA环境变量
export SPARK_WORKING_MEMORY=1g  #每一个worker节点上可用的最大内存
export SPARK_MASTER_IP=master   #驱动器节点IP
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop  #Hadoop路径
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop #Hadoop配置目录

配置slave主机

$ cp slaves.template slaves
$ sudo vim slaves

添加slave主机

slave1
slave2

将配置好的Spark分发给所有的slave

scp -r /opt/spark-1.6. hadoop@slave1:~/opt/

验证Spark是否安装成功

使用下面的命令，运行Spark

sbin/start-all.sh

用jps查看机器上的进程，是否包含以下的进程：
master上的进程：

slave上的进程：

进入Spark的Web管理页面：http://master:8080

运行简单示例

当需要运行Spark终端，必须将Spark的bin目录加入到系统路径。

export SPARK_HOME=/opt/spark-1.6.
export PATH=$PATH:${SPARK_HOM}/bin

添加Spark的bin目录路径后，运行

spark-shell

查看是否出现欢迎界面，并可以运行scala脚本