Spark（二）CentOS7.5搭建Spark2.3.1分布式集群

一下载安装包

1 官方下载

官方下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html

2 安装前提

Java8 安装成功
zookeeper 安装参考：CentOS7.5搭建Zookeeper3.4.12集群
hadoop 安装参考：CentOS7.5搭建Hadoop2.7.6集群
Scala 安装成功

注意：从Spark2.0版开始，默认使用Scala 2.11构建。Scala 2.10用户应该下载Spark源包并使用Scala 2.10支持构建。

3 集群规划

节点名称	IP	Zookeeper	Master	Worker
node21	192.168.100.21	Zookeeper	主Master
node22	192.168.100.22	Zookeeper	备Master	Worker
node23	192.168.100.23	Zookeeper		Worker

二集群安装

1 解压缩

[admin@node21 software]$ tar zxvf spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/module/

[admin@node21 module]$ mv spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 spark-2.3.1

2 修改配置文件

（1）进入配置文件所在目录

[admin@node21 ~]$ cd /opt/module/spark-2.3.1/conf/

[admin@node21 conf]$ ll

total 36

-rw-rw-r-- 1 admin admin  996 Jun  2 04:49 docker.properties.template

-rw-rw-r-- 1 admin admin 1105 Jun  2 04:49 fairscheduler.xml.template

-rw-rw-r-- 1 admin admin 2025 Jun  2 04:49 log4j.properties.template

-rw-rw-r-- 1 admin admin 7801 Jun  2 04:49 metrics.properties.template

-rw-rw-r-- 1 admin admin  870 Jul  4 23:50 slaves.template

-rw-rw-r-- 1 admin admin 1292 Jun  2 04:49 spark-defaults.conf.template

-rwxrwxr-x 1 admin admin 4861 Jul  5 00:25 spark-env.sh.template

（2）复制spark-env.sh.template并重命名为spark-env.sh

[admin@node21 conf]$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh

[admin@node21 conf]$ vi spark-env.sh

编辑并在文件末尾添加如下配置内容

#指定默认master的ip或主机名

export SPARK_MASTER_HOST=node21

#指定maaster提交任务的默认端口为7077

export SPARK_MASTER_PORT=

#指定masster节点的webui端口

export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=

#每个worker从节点能够支配的内存数

export SPARK_WORKER_MEMORY=1g

#允许Spark应用程序在计算机上使用的核心总数（默认值：所有可用核心）

export SPARK_WORKER_CORES=

#每个worker从节点的实例（可选配置）

export SPARK_WORKER_INSTANCES=

#指向包含Hadoop集群的（客户端）配置文件的目录，运行在Yarn上配置此项

export HADOOP_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-2.7./etc/hadoop

#指定整个集群状态是通过zookeeper来维护的，包括集群恢复

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="

-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER

-Dspark.deploy.zookeeper.url=node21:,node22:,node23:

-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

（3）复制slaves.template成slaves，并修改配置内容

[admin@node21 conf]$ cp slaves.template slaves

[admin@node21 conf]$ vi slaves

修改从节点

node22

node23

（4）将安装包分发给其他节点

[admin@node21 module]$ scp -r spark-2.3.1 admin@node22:/opt/module/

[admin@node21 module]$ scp -r spark-2.3.1 admin@node23:/opt/module/

修改node22节点上conf/spark-env.sh配置的MasterIP为SPARK_MASTER_IP=node22

3 配置环境变量

所有节点均要配置

[admin@node21 spark-2.3.1]$ sudo vi /etc/profile

export  SPARK_HOME=/opt/module/spark-2.3.1

export  PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

[admin@node21 spark-2.3.1]$ source /etc/profile

三启动集群

1 启动zookeeper集群

所有zookeeper节点均要执行

[admin@node21 ~]$ zkServer.sh start

2 启动Hadoop集群

[admin@node21 ~]$ start-dfs.sh

[admin@node22 ~]$ start-yarn.sh
[admin@node23 ~]$ yarn-daemon.sh start resourcemanager

3 启动Spark集群

启动spark：启动master节点：sbin/start-master.sh 启动worker节点：sbin/start-slaves.sh

或者：sbin/start-all.sh

[admin@node21 spark-2.3.1]$ sbin/start-all.sh

starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-node21.out

node22: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node22.out

node23: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node23.out

注意：备用master节点需要手动启动

[admin@node22 spark-2.3.1]$ sbin/start-master.sh

starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /opt/module/spark-2.3.1/logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-node22.out

4 查看进程

[admin@node21 spark-2.3.1]$ jps

1316 QuorumPeerMain

3205 Jps

3110 Master

1577 DataNode

1977 DFSZKFailoverController

1788 JournalNode

2124 NodeManager

[admin@node22 spark-2.3.1]$ jps

1089 QuorumPeerMain

1233 DataNode

1617 ResourceManager

1159 NameNode

1319 JournalNode

1735 NodeManager

3991 Master

4090 Jps

1435 DFSZKFailoverController

3918 Worker

[admin@node23 spark-2.3.1]$ jps

1584 ResourceManager

1089 QuorumPeerMain

1241 JournalNode

2411 Worker

1164 DataNode

1388 NodeManager

2478 Jps

四验证集群HA

1 看Web页面Master状态

node21是ALIVE状态，node22为STANDBY状态，WebUI查看：http://node21:8080/

从节点连接地址：http://node22:8081/

2 验证HA的高可用

手动干掉node21上面的Master进程，node21:8080无法访问，node22:8080状态如下，Master状态成功自动进行切换。

3 HA注意点

主备切换过程中不能提交Application。
主备切换过程中不影响已经在集群中运行的Application。因为Spark是粗粒度资源调度。

五集群提交命令方式

1 Standalone模式

1.1 Standalone-client

（1）提交命令

[admin@node21 spark-2.3.1]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \

 --master spark://node21:7077 \

 --executor-memory 500m \

 --total-executor-cores 1 \

 examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10

或者

[admin@node21 spark-2.3.1]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \

 --master spark://node21:7077 \

 --deploy-mode client \

 --executor-memory 500m \

 --total-executor-cores 1 \

 examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10

（2）提交原理图解

（3）执行流程

client模式提交任务后，会在客户端启动Driver进程。
Driver会向Master申请启动Application启动的资源。
资源申请成功，Driver端将task发送到worker端执行。
worker将task执行结果返回到Driver端。

（4）总结

client模式适用于测试调试程序。Driver进程是在客户端启动的，这里的客户端就是指提交应用程序的当前节点。在Driver端可以看到task执行的情况。生产环境下不能使用client模式，是因为：假设要提交100个application到集群运行，Driver每次都会在client端启动，那么就会导致客户端100次网卡流量暴增的问题。

1.2 Standalone-cluster

（1）提交命令

[admin@node21 spark-2.3.1]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \

 --master spark://node21:7077 \

 --deploy-mode cluster \

 examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10

（2）提交原理图解

（3）执行流程

cluster模式提交应用程序后，会向Master请求启动Driver.
Master接受请求，随机在集群一台节点启动Driver进程。
Driver启动后为当前的应用程序申请资源。
Driver端发送task到worker节点上执行。
worker将执行情况和执行结果返回给Driver端。

（4）总结

Driver进程是在集群某一台Worker上启动的，在客户端是无法查看task的执行情况的。假设要提交100个application到集群运行,每次Driver会随机在集群中某一台Worker上启动，那么这100次网卡流量暴增的问题就散布在集群上。

2 Yarn模式

2.1 yarn-client

（1）提交命令

以client模式启动Spark应用程序：

$ ./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode client [options] <app jar> [app options]

例如

[admin@node21 spark-2.3.1]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \

 --master yarn  \

 --deploy-mode client  \

 examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10

（2）提交原理图解

（3）执行流程

客户端提交一个Application，在客户端启动一个Driver进程。
应用程序启动后会向RS(ResourceManager)发送请求，启动AM(ApplicationMaster)的资源。
RS收到请求，随机选择一台NM(NodeManager)启动AM。这里的NM相当于Standalone中的Worker节点。
AM启动后，会向RS请求一批container资源，用于启动Executor.
RS会找到一批NM返回给AM,用于启动Executor。
AM会向NM发送命令启动Executor。
Executor启动后，会反向注册给Driver，Driver发送task到Executor,执行情况和结果返回给Driver端。

（4）总结

Yarn-client模式同样是适用于测试，因为Driver运行在本地，Driver会与yarn集群中的Executor进行大量的通信，会造成客户机网卡流量的大量增加.

ApplicationMaster的作用：

为当前的Application申请资源
给NodeManager发送消息启动Executor。

注意：ApplicationMaster有launchExecutor和申请资源的功能，并没有作业调度的功能。

2.2 yarn-cluster

（1）提交命令

以cluster模式启动Spark应用程序：

$ ./bin/spark-submit --class path.to.your.Class --master yarn --deploy-mode cluster [options] <app jar> [app options]

例如

[admin@node21 spark-2.3.1]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \

 --master yarn  \

 --deploy-mode cluster  \

 examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10

（2）提交原理图解

（3）执行流程

客户机提交Application应用程序，发送请求到RS(ResourceManager),请求启动AM(ApplicationMaster)。
RS收到请求后随机在一台NM(NodeManager)上启动AM（相当于Driver端）。
AM启动，AM发送请求到RS，请求一批container用于启动Executor。
RS返回一批NM节点给AM。
AM连接到NM,发送请求到NM启动Executor。
Executor反向注册到AM所在的节点的Driver。Driver发送task到Executor。

（4）总结

Yarn-Cluster主要用于生产环境中，因为Driver运行在Yarn集群中某一台nodeManager中，每次提交任务的Driver所在的机器都是随机的，不会产生某一台机器网卡流量激增的现象，缺点是任务提交后不能看到日志。只能通过yarn查看日志。

ApplicationMaster的作用：

为当前的Application申请资源
给NodeManager发送消息启动Excutor。
任务调度。

停止集群任务命令：yarn application -kill applicationID

六配置历史服务器

1 临时配置

对本次提交的应用程序起作用

./spark-shell --master spark://node21:7077

--name myapp1

--conf spark.eventLog.enabled=true

--conf spark.eventLog.dir=hdfs://node21:8020/spark/test

停止程序，在Web Ui中Completed Applications对应的ApplicationID中能查看history。

2 永久配置

spark-default.conf配置文件中配置HistoryServer，对所有提交的Application都起作用

在客户端节点，进入../spark-2.3.1/conf/ spark-defaults.conf最后加入:

//开启记录事件日志的功能

spark.eventLog.enabled          true

//设置事件日志存储的目录

spark.eventLog.dir              hdfs://node21:8020/spark/test

//设置HistoryServer加载事件日志的位置

spark.history.fs.logDirectory   hdfs://node21:8020/spark/test

//日志优化选项,压缩日志

spark.eventLog.compress         true

启动HistoryServer：

./start-history-server.sh

访问HistoryServer：node21:18080,之后所有提交的应用程序运行状况都会被记录。

七故障问题

1 Worker节点无法启动

[admin@node21 spark-2.3.]$ sbin/start-all.sh

starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /opt/module/spark-2.3./logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.master.Master--node21.out

node23: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-2.3./logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker--node23.out

node22: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-2.3./logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker--node22.out

node23: failed to launch: nice -n 0 /opt/module/spark-2.3.1/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 --port 7078 spark://node21:7077

node23: full log in /opt/module/spark-2.3./logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker--node23.out

node22: failed to launch: nice -n 0 /opt/module/spark-2.3.1/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker --webui-port 8081 --port 7078 spark://node21:7077

node22: full log in /opt/module/spark-2.3./logs/spark-admin-org.apache.spark.deploy.worker.Worker--node22.out

由于之前在conf/spark-env.sh里配置了如下信息

#每个worker从节点的端口（可选配置）

export SPARK_WORKER_PORT=

#每个worker从节点的wwebui端口（可选配置）

export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=

可能是由于端口问题去掉上述两项配置，重启成功。

2 启动Spark on YARN报错

2.1 Caused by: java.net.ConnectException: Connection refused

[admin@node21 spark-2.3.]$ spark-shell --master yarn --deploy-mode client

报错原因：内存资源给的过小，yarn直接kill掉进程，则报rpc连接失败、ClosedChannelException等错误。

解决方法：先停止YARN服务，然后修改yarn-site.xml，增加如下内容

<!--是否将对容器强制实施虚拟内存限制 -->

<property>

    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>

    <value>false</value>

</property>

<!--设置容器的内存限制时虚拟内存与物理内存之间的比率 -->

<property>

     <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>

     <value></value>

</property>

将新的yarn-site.xml文件分发到其他Hadoop节点对应的目录下，最后在重新启动YARN。

重新执行以下命令启动spark on yarn，启动成功

2.2 java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.examples.SparkPi

[admin@node21 spark-2.3.]$ ./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \

>  --master yarn  \

>  --deploy-mode client  \

>  examples/jars/spark-examples_2.-2.3..jar

报错信息如下：

-- :: WARN  NativeCodeLoader: - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.spark.examples.SparkPi

    at java.net.URLClassLoader.findClass(URLClassLoader.java:)

    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:)

    at java.lang.ClassLoader.loadClass(ClassLoader.java:)

    at java.lang.Class.forName0(Native Method)

    at java.lang.Class.forName(Class.java:)

    at org.apache.spark.util.Utils$.classForName(Utils.scala:)

    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:)

    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$(SparkSubmit.scala:)

    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:)

    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:)

    at org.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

-- :: INFO  ShutdownHookManager: - Shutdown hook called

-- :: INFO  ShutdownHookManager: - Deleting directory /tmp/spark-d0c9c44a-40bc--958c-c2f976361d64

解决方法：

巴特西

Spark（二）CentOS7.5搭建Spark2.3.1分布式集群

一下载安装包

1 官方下载

2 安装前提

3 集群规划

二集群安装

1 解压缩

2 修改配置文件

3 配置环境变量

三启动集群

1 启动zookeeper集群

2 启动Hadoop集群

3 启动Spark集群

4 查看进程

四验证集群HA

1 看Web页面Master状态

2 验证HA的高可用

3 HA注意点

五集群提交命令方式

1 Standalone模式

1.1 Standalone-client

1.2 Standalone-cluster

2 Yarn模式

2.1 yarn-client

2.2 yarn-cluster

六配置历史服务器

1 临时配置

2 永久配置

七故障问题

1 Worker节点无法启动

2 启动Spark on YARN报错

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巴特西

Spark（二）CentOS7.5搭建Spark2.3.1分布式集群

一 下载安装包

1 官方下载

2 安装前提

3 集群规划

二 集群安装

1 解压缩

2 修改配置文件

3 配置环境变量

三 启动集群

1 启动zookeeper集群

2 启动Hadoop集群

3 启动Spark集群

4 查看进程

四 验证集群HA

1 看Web页面Master状态

2 验证HA的高可用

3 HA注意点

五集群提交命令方式

1 Standalone模式

1.1 Standalone-client

1.2 Standalone-cluster

2 Yarn模式

2.1 yarn-client

2.2 yarn-cluster

六 配置历史服务器

1 临时配置

2 永久配置

七 故障问题

1 Worker节点无法启动

2 启动Spark on YARN报错

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