Python搭建Spark分布式集群环境


						前言

Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark 最大的特点就是快，可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群，而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。



本教程采用Spark2.0以上版本（比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等）搭建集群，同样适用于搭建Spark1.6.2集群。

安装Hadoop并搭建好Hadoop集群环境



Spark分布式集群的安装环境，需要事先配置好Hadoop的分布式集群环境。

安装Spark



这里采用3台机器（节点）作为实例来演示如何搭建Spark集群，其中1台机器（节点）作为Master节点，另外两台机器（节点）作为Slave节点（即作为Worker节点），主机名分别为Slave01和Slave02。



在Master节点机器上，访问Spark官方下载地址，按照如下图下载。





下载完成后，执行如下命令：





sudo tar -zxf ~/下载/spark-2.0.2-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/

cd /usr/local

sudo mv ./spark-2.0.2-bin-without-hadoop/ ./spark

sudo chown -R hadoop ./spark



配置环境变量



在Mster节点主机的终端中执行如下命令：





vim ~/.bashrc



在.bashrc添加如下配置：





export SPARK_HOME=/usr/local/spark

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



执行如下命令使得配置立即生效：





source ~/.bashrc



Spark配置



在Master节点主机上进行如下操作：

配置slaves文件



将 slaves.template 拷贝到 slaves







cd /usr/local/spark/

cp ./conf/slaves.template ./conf/slaves



slaves文件设置Worker节点。编辑slaves内容,把默认内容localhost替换成如下内容：





slave01

slave02



配置spark-env.sh文件



将 spark-env.sh.template 拷贝到 spark-env.sh







cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh



编辑spark-env.sh,添加如下内容：





export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)

export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop

export SPARK_MASTER_IP=192.168.1.104



SPARK_MASTER_IP 指定 Spark 集群 Master 节点的 IP 地址；

配置好后，将Master主机上的/usr/local/spark文件夹复制到各个节点上。在Master主机上执行如下命令：





cd /usr/local/

tar -zcf ~/spark.master.tar.gz ./spark

cd ~

scp ./spark.master.tar.gz slave01:/home/hadoop

scp ./spark.master.tar.gz slave02:/home/hadoop



在slave01,slave02节点上分别执行下面同样的操作：





sudo rm -rf /usr/local/spark/

sudo tar -zxf ~/spark.master.tar.gz -C /usr/local

sudo chown -R hadoop /usr/local/spark



启动Spark集群



启动Hadoop集群



启动Spark集群前，要先启动Hadoop集群。在Master节点主机上运行如下命令：





cd /usr/local/hadoop/

sbin/start-all.sh



启动Spark集群



1.启动Master节点



在Master节点主机上运行如下命令：







cd /usr/local/spark/

sbin/start-master.sh



在Master节点上运行jps命令，可以看到多了个Master进程：





15093 Jps

14343 SecondaryNameNode

14121 NameNode

14891 Master

14509 ResourceManager



2.启动所有Slave节点



在Master节点主机上运行如下命令：







sbin/start-slaves.sh



分别在slave01、slave02节点上运行jps命令，可以看到多了个Worker进程





37553 DataNode

37684 NodeManager

37876 Worker

37924 Jps



3.在浏览器上查看Spark独立集群管理器的集群信息



在master主机上打开浏览器，访问http://master:8080,如下图：





关闭Spark集群



1.关闭Master节点







sbin/stop-master.sh



2.关闭Worker节点







sbin/stop-slaves.sh



3.关闭Hadoop集群







cd /usr/local/hadoop/

sbin/stop-all.sh



以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持中文源码网。