spark完全分布式集群搭建

最近学习Spark，因此想把相关内容记录下来，方便他人参考，也方便自己回忆吧

spark开发环境的介绍资料很多，大同小异，很多不能一次配置成功，我以自己的实际操作过程为准，详细记录下来。

1、基本运行环境

spark的运行需要java和scala的支持，因此首先需要配置java、scala运行环境，网上资料很多，也很简单

详细内容参见上一篇博客(http://blog.csdn.net/hit0803107/article/details/52794875)

我使用的是jdk1.8.0_91，scala-2.10.4，下载地址分别为

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

http://www.scala-lang.org/download/2.10.4.html

2、配置hadoop和spark

我是用的是hadoop2.6.0和spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz

下载地址分别是：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz

http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.0.1-bin-hadoop2.7.tgz

spark配置环境见上一篇博客(http://blog.csdn.net/hit0803107/article/details/52794875)，hadoop配置方式相同

3、集群机器无密钥访问设置

因为集群机器需要能够互相访问，因此需要设置无密钥直连权限，可以通过配置公钥实现

我使用了三台机器，为了方便可以修改主机名，也可以直接使用ip，我这里修改了ip到主机名的映射

修改文件/etc/hosts（或者/etc/sysconfig/network），添加以下内容：

10.*.*.41       host_name_1   namenode

10.*.*.42       host_name_2   datanode

10.*.*.43       host_name_3    datanode

        注意：主机名必须和hosts文件中的名称保持一致，主机名host_name_i可以自己定义！

首先确保机器安装了ssh，如果没有可以通过以下命令安装：

yum install -y openssh-server

然后生成密钥，如果已经生成过，可以跳过该步骤继续：

ssh-keygen -t rsa -P

执行完这个命令后，会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）

ssh-copy-id host_name_2, ssh-copy-id host_name_3

将该台机器的公钥拷贝到要免密码登录的机器上，ssh host_name_2，可以测试是否成功

4、hadoop集群环境

我使用三台机器因此其中一台为namenode，两台datanode，每台机器添加host

网络资料大多是要创建hadoop账户配置，这里我并没有创建新的hadoop账户，而是在当前普通用户下配置的。

首先创建hadoop需要用到的目录：

mkdir /usr/local/hadoop/tmp

mkdir /usr/local/hadoop/dfs/name

mkdir /usr/lib/hadoop/dfs/data

我的hadoop放在/usr/local/目录下因此 接下来修改该目录下hadoop的配置文件，路径/usr/local/hadoop

一共需要配置四个文件分别是：

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

/usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

core-site.xml内容如下：

<configuration>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://host_name_1:9000</value>

</property>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/usr/local/hadoop/tmp</value> <!-- 这里目录可以自己指定-->

</property>

<property>

<name>io.file.buffer.size</name>

<value>4096</value>

</property>

</configuration>

hdfs-site.xm内容如下：

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:///usr/local/hadoop/dfs/name</value><!-- 这里目录可以自己指定-->

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:///usr/lib/hadoop/dfs/data</value><!-- 这里目录可以自己指定-->

</property>

<property>

<name>dfs.nameservices</name>

<value>h1</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

<value>h1m1:50090</value>

</property>

<property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

</configuration>

mapred-site.xml内容如下：

<configuration>

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

<final>true</final>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobtracker.http.address</name>

<value>host_name_1:50030</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

<value>host_name_1:10020</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

<value>host_name_1:19888</value>

</property>

<property>

<name>mapred.job.tracker</name>

<value>http://host_name_1:9001</value>

</property>

</configuration>

yarn-site.xml配置如下

<configuration>

<!-- Site specific YARN configurationproperties -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

<value>host_name_1</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

<value>host_name_1:8032</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

<value>host_name_1:8030</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

<value>host_name_1:8031</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

<value>host_name_1:8033</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

<value>host_name_1:8088</value>

</property>

</configuration>

将本机配置拷贝至其他机器

scp -r /usr/local/hadoop host_name_2

scp -r /usr/local/hadoop host_name_3

开始格式化hdfs：

hdfs namenode -format

启动hadoop

sbin/start-dfs.sh

启动yarn

sbin/start-yarn.sh

验证成功：输入 jps，显示如下表示启动成功！

23568 NodeManager
          23315 ResourceManager
         23828 Jps
         22300 DataNode
         22141 NameNode

host_name_2,host_name_3显示如下：

38832 DataNode                        
                                                                       
                                                                        
                                       
                                                                       
                  
          30499 Jps
          39007 NodeManager

至此Hadoop集群搭建完毕

5、spark集群环境

之前spark基本运行环境已经配置好，这里需要配置集群运行环境

首先新建好spark用到的目录：

mkdir -p /opt/data/spark/local (递归创建)

mkdir -p /opt/data/spark/log

mkdir -p /opt/data/spark/work

添加目录读写权限

chmod -R 777 /opt/data/

然后配置spark-env.sh, spark-defaults.conf, conf/slaves（/usr/local/spark/conf/目录）三个文件

cp conf/spark-env.sh.template conf/spark-env.sh

spark-env.sh内容如下：

SPARK_LOCAL_IP=10.*.*.41                                   #本机ip或hostname
       SPARK_LOCAL_DIRS=/opt/data/spark/local           #配置spark的local目录
       SPARK_MASTER_IP=10.*.*.41                                #master节点ip或hostname
       SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080                  #web页面端口

export SPARK_MASTER_OPTS="-Dspark.deploy.defaultCores=4"    #spark-shell启动使用核数
      SPARK_WORKER_CORES=2                                                             #Worker的cpu核数
      SPARK_WORKER_MEMORY=8g                                                        #worker内存大小
      SPARK_WORKER_DIR=/opt/data/spark/work                                      #worker目录
      export SPARK_WORKER_OPTS="-Dspark.worker.cleanup.enabled=true
-Dspark.worker.cleanup.appDataTtl=604800"  #worker自动清理及清理时间间隔
      export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.retainedApplications=3 -            
Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://10.*.*.41:9000/tmp/spark/applicationHistory"
   #history server页面端口、备份数、log日志在HDFS的位置
      SPARK_LOG_DIR=/opt/data/spark/log                                                 #配置Spark的log日志目录

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_91/                                        #配置java路径
      export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.10.4/                                    #配置scala路径

export SPARK_MASTER_IP=10.*.*.41
      export SPARK_WORKER_MEMORY=10240m

export HADOOP_HOME=/home/lscm/hadoop/hadoop/lib/native              #配置hadoop的lib路径
      export HADOOP_CONF_DIR=/home/lscm/hadoop/hadoop/etc/hadoop/  #配置hadoop的配置路径

spark-defaults.conf内容如下

spark.eventLog.enabled          true    #eventLog是否生效（建议开启，可以对已完成的任务记录其详细日志）
      spark.eventLog.compress         true   #eventLog是否启用压缩（cpu性能好的情况下建议开启，以减少内存等的占用）
      spark.eventLog.dir              hdfs://10.30.96.41:9000/tmp/spark/applicationHistory    #eventLog的文件存放位置，与spark-env.sh中的history server配置位置一致,这两个位置必须手动创建 hadoop
fs -mkdir -p /tmp/spark/applicationHistory,否则spark启动失败
      spark.broadcast.blockSize       8m               #广播块大小
      spark.executor.cores            1                      #Executor的cpu核数
      spark.executor.memory           512m            #Executor的内存大小
      spark.executor.heartbeatInterval        20s    #Executor心跳交换时间间隔

spark.files.fetchTimeout        120s                #文件抓取的timeout
      spark.task.maxFailures          6                     #作业最大失败次数（达到此次数后，该作业不再继续执行，运行失败）
      spark.serializer                org.apache.spark.serializer.KryoSerializer    #设置序列化机制（默认使用java的序列化，但是速度很慢，建议使用Kryo）
      spark.kryoserializer.buffer.max         256m    #序列化缓冲大小
      spark.akka.frameSize            128                  #Akka调度帧大小
      spark.default.parallelism       20                     #默认并行数
      spark.network.timeout           300s                 #最大网络延时
      spark.speculation               true                      #Spark推测机制（建议开启）

slaves配置

host_name_1

host_name_2

host_name_3

将整个spark目录分别拷贝至其他机器，在相应的主机创建对应的spark软链接，并将spark-env.sh中SPARK_LOCAL_IP改为对应的ip即可。

启动集群

        start-all.sh                    //启动master和slaves

stop-all.sh                    //停止master和slaves

jps检查是否运行成功，如果master节点出现Master，worker节点出现Worker说明运行成功！

6、spark-submit提交作业

代码需要提交到spark运行，使用命令 spark-submit --master spark://master:7077 test.py

spark-submit 在默认情况下它会从Spark文件夹的conf/spark-defaults.conf读取参数

如果配置了spark.master, 你就可以不用在调用spark-submit脚本时设置--master参数

如果你不清楚配置项来自哪里，你可以使用--verbose打印详细的调试信息6、spark-submit提交作业

参考内容

1、http://baike.xsoftlab.net/view/295.html#1

2、http://blog.csdn.net/jianghuxiaojin/article/details/51036126

3、http://www.cnblogs.com/onetwo/p/5424377.html

4、http://www.linuxidc.com/Linux/2015-08/120947.htm

5、http://blog.csdn.net/kuanghongjiang/article/details/24476777

转自：http://blog.csdn.net/hit0803107/article/details/52795241