Spark学习之spark集群搭建

（推广一下本身的我的主页 zicesun.com） 本文讲介绍如何搭建spark集群。

搭建spark集群须要进行一下几件事情：

1. 集群配置ssh无秘登陆
2. java jdk1.8
3. scala-2.11.12
4. spark-2.4.0-bin-hadoop2.7
5. hadoop-2.7.6

上述全部的文件都安装在/home/zhuyb/opt文件夹中。

服务器

服务器是实验室的，选用了一台master和三台slave机器.IP和机器名在hosts文件中作了映射，所以能够经过hostname直接访问机器。

ip addr	hostname
219.216.64.144	master
219.216.64.200	hadoop0
219.216.65.202	hadoop1
219.216.65.243	hadoop2

配置shh免密登陆

详情参考集群环境ssh免密码登陆设置 shh免密登陆配置其实很容易，咱们如今有四台机器，首先咱们master上生成新的公钥和私钥文件。

ssh-keygen -t rsa                     #.ssh文件夹将出现id_rsa，id_rsa.pub
cat id_rsa.pub >> authorized_keys     #将公钥拷贝到authorized_keys文件中
复制代码

而后按照一样的方式在三台slave机器上生成公钥和私钥，并将各自的authorized_keys文件拷贝到master上，并将文件中的公钥追加到master的authorized_keys文件中。

ssh-copy-id -i master #将公钥拷贝到master的authorized_keys中
复制代码

最后讲master的authorized_keys文件拷贝到三台slave机器上。至此，四台机器便可实现ssh免密登陆。

安装JDK和Scala

JDK版本是1.8, Scala版本是2.11。Scala 2.12与spark 2.4版本有些不兼容，在后续编程的时候会出现一些问题，以后应该会解决。讲jdk和scala文件解压以后，可在~/.bashrc 文件中配置环境变量。

export JAVA_HOME=/home/zhuyb/opt/jdk1.8.0_201
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib:$CLASSPATH
export JAVA_PATH=${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin
export PATH=$PATH:${JAVA_PATH}

export SCALA_HOME=/home/zhuyb/opt/scala-2.11.12
export PATH=${SCALA_HOME}/bin:$PATH

复制代码

按照上述方式配置好以后，而后执行命令 source ~/.bashrc。全部的操做须要在每台机器上进行配置。

配置Hadoop

1. 讲Hadoop文件解压到~/opt/文件夹下。

tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz
mv hadoop-2.7.3 ~/opt
复制代码

2. 在~/.bashrc文件中配置环境变量，并执行source ~/.bashrc生效

​```
export HADOOP_HOME=/home/zhuyb/opt/hadoopp-2.7.6
export PATH=.:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin/:$PATH
export CLASSPATH=.:$HADOOP_HOME/lib:$CLASSPATH
export HADOOP_PREFIX=/home/zhuyb/opt/hadoop-2.7.6
​```
复制代码

3. 修改相应的配置文件

   a. 修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves，将原来的localhost删除，改为以下内容：

   hadoop0
       hadoop1
       hadoop2
   复制代码

   b. 修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml

   <configuration>
       <property>
           <name>fs.defaultFS</name>
           <value>hdfs://master:9000</value>
       </property>
       <property>
           <name>hadoop.tmp.dir</name>
           <value>file:/home/zhuyb/opt/hadoop-2.7.6/tmp</value>
       </property>
   
   </configuration>
   
   复制代码

   c. 修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml

   <configuration>
       <property>
           <name>dfs.datanode.address</name>
           <value>0.0.0.0:50010</value>
       </property>
   
       <property>
           <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
           <value>master:50090</value>
       </property>
       <!-- 备份数：默认为3-->
        <property>
           <name>dfs.replication</name>
            <value>3</value>
        </property>
       <!-- namenode-->
        <property>
            <name>dfs.namenode.name.dir</name>
            <value>file:/home/zhuyb/tmp/dfs/name</value>
        </property>
       <!-- datanode-->
        <property>
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>
            <value>file:/home/zhuyb/tmp/dfs/data</value>
   </property>
   </configuration>
   复制代码

   d. 复制template，生成xml, cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml,修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

   <configuration>
   <!-- mapreduce任务执行框架为yarn-->
       <property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
       </property>
   <!-- mapreduce任务记录访问地址-->
       <property>
             <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
             <value>master:10020</value>
        </property>
       <property>
              <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
               <value>master:19888</value>
        </property>
   </configuration>
   复制代码

   e. 修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

   <configuration>
   	<!-- Site specific YARN configuration properties -->
   <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
   </property>
   <property>
       <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
       <value>master</value>
   </property>
   
   </configuration>
   复制代码

   f. 修改$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh，修改JAVA_HOME

   export JAVA_HOME=~/opt/jdk1.8.0_121
   复制代码

4. 将master Hadoop文件夹拷贝到Hadoop0，hadoop1，hadoop2三台机器上

scp -r ~/opt/hadoop-2.7.3 zhuyb@hadoop0:~/opt
复制代码

配置Spark

1. 将spark文件解压到~/opt下，而后在~/.bashrc配置环境变量，并执行source ~/.bashrc

export SPARK_HOME=/home/zhuyb/opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME
复制代码

2. 复制spark-env.sh.template成spark-env.sh,cp spark-env.sh.template spark-env.sh修改$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，添加以下内容:

export JAVA_HOME=/home/zhuyb/opt/jdk1.8.0_201
export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
复制代码

3. 复制slaves.template成slaves,cp slaves.template slaves,修改$SPARK_HOME/conf/slaves，添加以下内容:

hadoop0
hadoop1
hadoop2
复制代码

4. 修改hadoop0, hadoop1, hadoop2. 修改hadoop1, hadoop2,hadoop0, $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，将export SPARK_LOCAL_IP改为hadoop1, hadoop2,hadoop0的IP

引用

Hadoop2.7.3+Spark2.1.0彻底分布式集群搭建过程