Spark 1.0.0 部署Hadoop 2.2.0上

源码编译

 

个人测试环境：

 

• 系统：Centos 6.4 - 64位
• Java：1.7.45
• Scala：2.10.4
• Hadoop：2.2.0

 

Spark 1.0.0 源码地址：http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0.tgz

解压源码，在根去根目录下执行如下命令(sbt编译我没尝试)

./make-distribution.sh --hadoop 2.2.0 --with-yarn --tgz --with-hive

几个重要参数

--hadoop ：指定Hadoop版本 

--with-yarn yarn支持是必须的

--with-hive 读取hive数据也是必须的，反正我很讨厌Shark，之后开发们能够在Spark上本身封装SQL&HQL客户端，也是个不错的选择。

#      --tgz: Additionally creates spark-$VERSION-bin.tar.gz
#      --hadoop VERSION: Builds against specified version of Hadoop.
#      --with-yarn: Enables support for Hadoop YARN.
#      --with-hive: Enable support for reading Hive tables.
#      --name: A moniker for the release target. Defaults to the Hadoop verison.

不想本身编译的话直接下载二进制包吧：

Spark 1.0.0 on Hadoop 1 / CDH3, CDH4 二进制包：http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0-bin-hadoop1.tgz

Spark 1.0.0 on Hadoop 2 / CDH5, HDP2 二进制包：http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0-bin-hadoop2.tgz

  

进过漫长的等待，在源码跟目录下会生成一个tgz压缩包     

 

 

 

把这个包copy到你想部署的目录并解压。

 

环境变量：

 

export SCALA_HOME=/opt/scala-2.10.4

export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

export SPARK_HOME=/opt/spark

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

 

 

特别注意：只须要把解压包copy到yarn集群中的任意一台。一个节点就够了，不须要在全部节点都部署，除非你须要多个Client节点调用spark做业。

在这里咱们不须要搭建独立的Spark集群，利用Yarn Client调用Hadoop集群的计算资源。

 

cp 解压后的目录/conf/log4j.properties.template 解压后的目录/conf/log4j.properties
cp 解压后的目录/conf/spark-env.sh.template 解压后的目录/conf/spark-env.sh

编辑spark-env.sh

 

 

 

export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/etc/hadoop

export SPARK_MASTER_IP=master

export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SCALA_HOME=/opt/scala-2.10.4

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.7.0_45

 

编辑History Server

经过配置conf/spark-defaults.conf能够查看已完成job的历史记录

spark.eventLog.enabled=true

spark.eventLog.dir=hdfs://XX

具体配置参见Spark1.0.0 history server 配置。

 

这是个人配置，配置和以前的几个版本略有不一样，但大差不差。

 

用Yarn Client调用一下MR中的经典例子：Spark版的word count

这里要特别注意，SparkContext有变更，以前版本wordcount例子中的的第一个参数要去掉。

 

SPARK_JAR=./lib/spark-assembly-1.0.0-hadoop2.2.0.jar \
./bin/spark-class org.apache.spark.deploy.yarn.Client \
--jar ./lib/spark-examples-1.0.0-hadoop2.2.0.jar \
--class org.apache.spark.examples.JavaWordCount \
--args hdfs://master:9000/user/hadoop/README.md \
--num-executors 2 \
--executor-cores 1 \
--driver-memory 1024M \
--executor-memory 1000M \
--name "word count on spark"

运行结果在stdout中查看