Spark 1.6.1分布式集群环境搭建

1、软件准备

scala-2.11.8.tgz

spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz

2、Scala 安装

一、master 机器

(1)下载 scala-2.11.8.tgz， 解压到 /opt 目录下，即： /opt/scala-2.11.8。

(2)修改 scala-2.11.8 目录所属用户和用户组。

sudo chown -R hadoop:hadoop scala-2.11.8

(3)修改环境变量文件 .bashrc , 添加如下内容。

# Scala Env
export SCALA_HOME=/opt/scala-2.11.8
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

运行 source .bashrc 使环境变量生效。

(4) 验证 Scala 安装

二、Slave机器

slave01 和 slave02 参照 master 机器安装步骤进行安装。

3、Spark 安装

一、master 机器

(1) 下载 spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz，解压到 /opt 目录下。

(2) 修改 spark-1.6.1-bin-hadoop2.6 目录所属用户和用户组。

sudo chown -R hadoop:hadoop spark-1.6.1-bin-hadoop2.6

(3)  修改环境变量文件 .bashrc , 添加如下内容。

# Spark Env
export SPARK_HOME=/opt/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

运行 source .bashrc 使环境变量生效。

(4) Spark 配置

进入 Spark 安装目录下的 conf 目录， 拷贝 spark-env.sh.template 到 spark-env.sh。

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

编辑 spark-env.sh，在其中添加如下配置信息：

export SCALA_HOME=/opt/scala-2.11.8
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.7.0_80
export SPARK_MASTER_IP=192.168.109.137
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.6.4/etc/hadoop

JAVA_HOME 指定 Java 安装目录；
SCALA_HOME 指定 Scala 安装目录；
SPARK_MASTER_IP 指定 Spark 集群 Master 节点的 IP 地址；
SPARK_WORKER_MEMORY 指定的是 Worker 节点可以分配给 Executors 的最大内存大小；
HADOOP_CONF_DIR 指定 Hadoop 集群配置文件目录。

将 slaves.template 拷贝到 slaves， 编辑其内容为：

master
slave01
slave02

即 master 既是 Master 节点又是 Worker 节点。

二、slave机器

slave01 和 slave02 参照 master 机器安装步骤进行安装。

4、启动 Spark 集群

一、启动 Hadoop 集群

Hadoop 集群的启动能够参见以前的一篇文章 Hadoop 2.6.4分布式集群环境搭建，这里再也不赘述。启动以后，能够分别在 master、slave0一、slave02 上使用 jps 命令查看进程信息。

二、启动 Spark 集群

(1) 启动  Master 节点

运行 start-master.sh，结果以下：

能够看到 master 上多了一个新进程 Master。

(2) 启动全部 Worker 节点

运行 start-slaves.sh， 运行结果以下：

在 master、slave01 和 slave02 上使用 jps 命令，能够发现都启动了一个 Worker 进程

(3) 浏览器查看 Spark 集群信息。

访问：http://master:8080, 以下图：

(4) 使用 spark-shell

运行 spark-shell，能够进入 Spark 的 shell 控制台，以下：

(5) 浏览器访问 SparkUI

访问 http://master:4040, 以下图：

 能够从 SparkUI 上查看一些 如环境变量、Job、Executor等信息。

 至此，整个 Spark 分布式集群的搭建就到这里结束。

5、中止 Spark 集群

一、中止 Master 节点

运行 stop-master.sh 来中止 Master 节点。

使用 jps 命令查看当前 java 进程

能够发现 Master 进程已经中止。

二、中止 Worker 节点

运行 stop-slaves.sh 能够中止全部的 Worker 节点

使用 jps 命令查看 master、slave0一、slave02 上的进程信息：

能够看到， Worker 进程均已中止，最后再中止 Hadoop 集群。

6、遗留问题

设置的 SCALA_HOME 没有生效，Spark 启动时用的是自带的 Scala 2.10.5 版本。