一、Standalone集群

1.1、架构

架构：普通分布式主从架构
主：Master：管理节点：管理从节点、接客、资源管理和任务
调度，等同于YARN中的ResourceManager
从：Worker：计算节点：负责利用自己节点的资源运行主节点
分配的任务
功能：提供分布式资源管理和任务调度，基本上与YARN是一致的

1.2、部署

1.2.1环境

需要在三台机器上都安装python3的环境，若是没有可以下载一下

pip install python3

没有环境则会报这个错误

若是有其他工具需要用到不同版本的python环境，就安装一个Anaconda用来模拟环境，安装包在百度网盘
链接：https://pan.baidu.com/s/1b8FqR8BZ8QfMfGmMzepcAw?pwd=1234
提取码：1234

上传，或者同步：
xsync.sh /opt/modules/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

添加执行权限

chmod u+x Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

执行

sh ./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

过程

#第一次：【直接回车，然后按q】
Please, press ENTER to continue
>>>
#第二次：【输入yes】
Do you accept the license terms? [yes|no]
[no] >>> yes
#第三次：【输入解压路径：/opt/installs/anaconda3】
[/root/anaconda3] >>> /opt/installs/anaconda3
#第四次：【输入yes，是否在用户的.bashrc文件中初始化
Anaconda3的相关内容】
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
by running conda init? [yes|no]
[no] >>> yes

刷新环境变量：

刷新环境变量

source /root/.bashrc

激活虚拟环境，如果需要关闭就使用：conda deactivate

conda activate
配置环境变量：

编辑环境变量

vi /etc/profile

添加以下内容

Anaconda Home

export ANACONDA_HOME=/opt/installs/anaconda3
export PATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin

刷新环境变量

source /etc/profile

1.2.2安装spark

在第一台机器上进行部署

上传之后解压安装

cd /opt/modules
tar -zxf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/installs

重命名

cd /opt/installs
mv spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 spark-standalone

重新构建软连接

rm -rf spark #之前创建过名字为spark的就删除一下，没有就跳过
ln -s spark-standalone spark

修改 spark-env.sh配置文件：

cd /opt/installs/spark/conf
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim spark-env.sh

下面是配置，路径换成自己的

22行：申明JVM环境路径以及Hadoop的配置文件路径

export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/installs/hadoop/etc/hadoop

60行左右

export SPARK_MASTER_HOST=bigdata01 # 主节点所在的地址
export SPARK_MASTER_PORT=7077 #主节点内部通讯端口，用于接收客户端请求
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080 #主节点用于供外部提供浏览器web访问的端口
export SPARK_WORKER_CORES=1 # 指定这个集群总每一个从节点能够使用多少核CPU
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g #指定这个集群总每一个从节点能够使用多少内存
export SPARK_WORKER_PORT=7078
export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
export SPARK_DAEMON_MEMORY=1g # 进程自己本身使用的内存
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://bigdata01:9820/spark/eventLogs/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

Spark中提供了一个类似于jobHistoryServer的进程，就叫做HistoryServer, 用于查看所有运行过的spark程序

在HDFS上创建程序日志存储目录。首先如果没有启动hdfs，需要启动一下

第一台机器启动HDFS

start-dfs.sh

创建程序运行日志的存储目录

hdfs dfs -mkdir -p /spark/eventLogs/

spark-defaults.conf：Spark属性配置文件

mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
vim spark-defaults.conf

末尾

spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://bigdata01:9820/spark/eventLogs
spark.eventLog.compress true

workers：从节点地址配置文件

mv workers.template workers
vim workers

删掉localhost，添加以下内容

bigdata01
bigdata02
bigdata03

log4j.properties：日志配置文件

mv log4j.properties.template log4j.properties
vim log4j.properties

#这一步是为了在运行过程中不显示那么多没用的提示

19行：修改日志级别为WARN

log4j.rootCategory=WARN, console

log4j的5种 级别 debug --> info --> warn --error -->fatal

把安装的spark同步到第二台以及第三胎机器上 ，不要忘记创建软连接

1.3、启动集群

启动master:
cd /opt/installs/spark
sbin/start-master.sh
启动所有worker:
sbin/start-workers.sh
如果你想启动某一个worker
sbin/start-worker.sh

启动日志服务：
sbin/start-history-server.sh

要想关闭某个服务，将start换为stop

1.4、监控集群

master监控界面：

http://bigdata01:8080/

二、Yarn模式

为什么要将Spark的程序运行在YARN上，不运行在自带的 Standalone集群上？
1、统一化资源管理
Standalone是Spark专用的资源管理集群，只能用于运行 Spark程序
YARN是功能的分布式资源管理平台，可以运行各种分布式程 序：MR、Tez、Spark、Flink
工作中硬件集群只有一套，只能选择一个平台来管理，从整个技术架构来说选择YARN更合适
2、YARN调度机制更加完善和成熟
支持动态资源分配以及多种调度机制，比如容量调度、公平调度。

2.1、关闭以前的StandAlone老集群

cd /opt/installs/spark
sbin/stop-master.sh
sbin/stop-workers.sh
sbin/stop-history-server.sh

2.2、配置第一台服务器

每一个模式使用一个安装包，这样以后要使用那个模式，将软连接修改成对应文件夹就行

cd /opt/modules/
tar -zxf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/installs
cd /opt/installs
mv spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 spark-yarn
rm -rf /opt/installs/spark
ln -s /opt/installs/spark-yarn /opt/installs/spark

2.3、配置环境

修改spark-env.sh配置文件

cd /opt/installs/spark/conf
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim /opt/installs/spark/conf/spark-env.sh

22行左右设置JAVA安装目录、HADOOP和YARN配置文件

目录
export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/installs/hadoop/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=/opt/installs/hadoop/etc/hadoop

历史日志服务器

export SPARK_DAEMON_MEMORY=1g
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://bigdata01:9820/spark/eventLogs/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

修改spark-defaults.conf 文件：

cd /opt/installs/spark/conf
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

vim spark-defaults.conf

添加内容：

spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://bigdata01:9820/spark/eventLogs
spark.eventLog.compress true
spark.yarn.historyServer.address bigdata01:18080
spark.yarn.jars hdfs://bigdata01:9820/spark/jars/*

修改log4j.properties

mv log4j.properties.template log4j.properties

修改级别为WARN,打印日志少一点。

上传spark jar包：

#因为YARN中运行Spark，需要用到Spark的一些类和方法
#如果不上传到HDFS，每次运行YARN都要上传一次，比较慢
#所以自己手动上传一次，以后每次YARN直接读取即可
hdfs dfs -mkdir -p /spark/jars/
hdfs dfs -put /opt/installs/spark/jars/* /spark/jars/

修改yarn-site.xml

cd /opt/installs/hadoop/etc/hadoop

检查以下内置少什么，就配什么。
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>

<property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>604800</value> </property> <property> <name>yarn.log.server.url</name> <value>http://bigdata01:19888/jobhistory/logs</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property>

将yarn-site.xml的配置同步到另外两台机器上

2.4、启动集群

启动yarn

start-yarn.sh

启动MR的JobHistoryServer：19888

mapred --daemon start historyserver

启动Spark的HistoryServer:18080

/opt/installs/spark/sbin/start-history-server.sh