spark 1.1.0 单机与yarn部署

环境：ubuntu 14.04, jdk 1.6, scala 2.11.4, spark 1.1.0, hadoop 2.5.1

一 spark 单机模式

部分操作参考：http://www.cnblogs.com/chenfool/p/3858930.html，我之前写的spark 1.0.1部署

1 安装scala，具体操作参考我之前的博文

2 解压spark1.1.0包，这里我下载的是编译好的包，spark-1.1.0-bin-hadoop2.4.tgz

tar -zxvf spark-1.1.-bin-hadoop2..tgz

3 拷贝一下conf/spark-env.sh.template文件，改名为spark-env.sh，修改配置文件

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.5.

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export SCALA_HOME=/opt/scala-2.11.

export SPARK_MASTER_IP=spark

export JAVA_HOME=/opt/jdk1..0_45

SPARK_EXECUTOR_INSTANCES=

SPARK_EXECUTOR_CORES=

SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G

SPARK_DRIVER_MEMORY=1G

SPARK_YARN_APP_NAME="Spark 1.1.0"

4 修改conf/slaves 文件，添加slave节点的hosname

spark

5 启动spark， jps 检查是否启动成功

sbin/start-all.sh

17400 Jps

15569 DataNode

17111 Master

15800 ResourceManager

15927 NodeManager

17333 Worker

15440 NameNode

这个列表里包含了hadoop的相关进程，spark的进程时Master 和 Worker进程

6 运行计算PI值的测试用例

bin/run-example SparkPi

测试通过，证明部署成功

二 Yarn部署模式

其实这个模式更简单，将单机的spark进程停止后，直接就能使用yarn来跑spark的程序了

运行wordcount程序

SPARK_JAR="/opt/spark-1.1.0-bin-hadoop2.4/lib/spark-assembly-1.1.0-hadoop2.4.0.jar" \

./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.yarn.Client \

--jar /opt/spark-1.1.-bin-hadoop2./lib/spark-examples-1.1.-hadoop2.4.0.jar \

--class org.apache.spark.examples.JavaWordCount \

--args hdfs://hadoop:9000/test/in/test.txt \

--num-executors  \

--executor-cores  \

--driver-memory 1024M \

--executor-memory 1000M \

--name "word count on spark"

运行计算PI值

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \

    --master yarn-cluster \

    --num-executors  \

    --driver-memory 1g \

    --executor-memory 1g \

    --executor-cores  \

    lib/spark-examples*.jar \

在hadoop的yarn页面能看到运行结果

spark 1.1.0 的单机部署，参考我之间的博客：http://www.cnblogs.com/chenfool/p/3858930.html

巴特西

spark 1.1.0 单机与yarn部署

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