部署Spark&PySpark简易教程

部署Spark&PySpark简易教程

前提

已安装Hadoop。注意Spark版本要与Hadoop版本兼容。本文使用Spark3和Haoodp3。操作系统为CentOS7，jdk为1.8

安装文件

链接：https://pan.baidu.com/s/10nWDhDKhXV9KB1ZRvagDgQ?pwd=6okr
提取码：6okr

1、配置Python环境

配置Python环境是为了让Spark能够执行Python代码程序
本文使用Anaconda配置Python环境
（1）root用户或非root用户都可，本文使用普通用户。执行命令，安装Anaconda

sh Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

PS：安装过程中：①协议部分选择yes；②安装路径自定义，如/export/server/anaconda3（如果路径输错字母，按ctrl+backspace删除字符）；③初始化选择yes
PS：安装完成后，重新登陆当前用户，就可以使用conda命令了
（2）创建anaconda虚拟环境，虚拟环境名：pyspark

conda create -n pyspark python==3.8

（3）激活pyspark环境

conda activate pyspark

（4）安装pyspark（需要联网）

conda install pyspark

2、安装Spark

（1）解压Spark安装包到安装路径

tar -zxvf /tmp/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /export/server/

为安装路径创建软连接，方便访问

ln -s /export/server/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/ /export/server/spark

（2）配置环境变量(用root用户)

vim /etc/profile

追加以下内容：

• SPARK_HOME: 表示Spark安装路径在哪里
• PYSPARK_PYTHON: 表示Spark想运行Python程序, 那么去哪里找python执行器
• JAVA_HOME: 告知Spark Java在哪里 （安装Hadoop时已配置）
• HADOOP_CONF_DIR: 告知Spark Hadoop的配置文件在哪里
• HADOOP_HOME: 告知Spark Hadoop安装在哪里（安装Hadoop时已配置）

export SPARK_HOME=/export/server/spark
export PYSPARK_PYTHON=/export/server/anaconda3/envs/pyspark/bin/python3.8
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

使环境变量生效

source /etc/profile

3、分布式Spark——SparkAlone

相关概念请自行了解
本文使用3个结点：node1，node2和node3
（1）以上操作都在node1上进行。node2和node3上同样安装anaconda，解压spark安装包（后面可以直接发送node1配置完的安装包） ，配置环境变量。
（2）修改spark安装路径权限

chown -R hadoop:hadoop /export/server/spark

PS：hadoop为本文结点上的普通用户

（3）编辑Spark配置文件。进入配置文件目录：

cd $SPARK_HOME/conf

①编辑workers
改名

mv workers.template workers

编辑workers

vim workers

输入内容：

# 将里面的localhost删除, 追加
node1
node2
node3

②配置spark-env.sh
改名

mv spark-env.sh.template spark-env.sh

编辑spark-env.sh

vim spark-env.sh

在底部追加如下内容

# 注意使用自己机器上的实际路径
## 设置JAVA安装目录
JAVA_HOME=/export/server/jdk

## HADOOP软件配置文件目录，读取HDFS上文件和运行YARN集群
HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop

## 指定spark老大Master的IP和提交任务的通信端口
# 告知Spark的master运行在哪个机器上
export SPARK_MASTER_HOST=node1
# 告知sparkmaster的通讯端口
export SPARK_MASTER_PORT=7077
# 告知spark master的 webui端口
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080

# worker cpu可用核数
SPARK_WORKER_CORES=1
# worker可用内存
SPARK_WORKER_MEMORY=1g
# worker的工作通讯地址
SPARK_WORKER_PORT=7078
# worker的 webui地址
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081

## 设置历史服务器
# 配置的意思是  将spark程序运行的历史日志 存到hdfs的/sparklog文件夹中
SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node1:8020/sparklog/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

在HDFS上创建程序运行历史记录存放的文件夹（启动Hadoop）

hadoop fs -mkdir /sparklog
hadoop fs -chmod 777 /sparklog

③配置spark-defaults.conf文件

改名

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

修改spark-defaults.conf

vim spark-defaults.conf

追加如下内容

# 开启spark的日期记录功能
spark.eventLog.enabled     true
# 设置spark日志记录的路径
spark.eventLog.dir     hdfs://node1:8020/sparklog/ 
# 设置spark日志是否启动压缩
spark.eventLog.compress     true

④配置log4j.properties 文件

改名

mv log4j.properties.template log4j.properties

编辑

vim log4j.properties

参照下图修改：将INFO修改为WARN
设置日志输出级别为WARN，只输出警告和错误日志

4、分发Spark安装包到node2和node3

scp -r /export/server/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/ node2:/export/server/
scp -r /export/server/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/ node3:/export/server/

在node2和node3上分别创建spark安装路径的软链接

ln -s /export/server/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/ /export/server/spark

5、启动集群&运行示例程序

5.1 启动集群

进入spark安装路径

cd /export/server/spark

执行命令

# 启动全部master和worker
sbin/start-all.sh

# 停止全部
sbin/stop-all.sh

5.2 测试

Spark交互工具一览
bin/spark-submit，bin/pyspark（Python交互式Shell）和bin/spark-shell（Scala交互式Shell）
功能bin/spark-submitbin/pysparkbin/spark-shell功能提交java\scala\python代码到spark中运行提供一个

python

解释器环境用来以python代码执行spark程序提供一个

scala

解释器环境用来以scala代码执行spark程序特点提交代码用解释器环境 写一行执行一行解释器环境 写一行执行一行使用场景正式场合, 正式提交spark程序运行测试\学习\写一行执行一行\用来验证代码等测试\学习\写一行执行一行\用来验证代码等
如果要提交python代码文件到spark集群，使用spark-submit。
计算PI，输入以下命令。100为pi.py文件参数，是迭代次数，迭代次数越多，计算结果越精确。

bin/spark-submit --master spark://node1:7077 /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 100

若能够看到PI的计算结果，则说明Spark&PySpark安装成功！

PS：需要启动Hadoop

6、Spark on Yarn
在spark-env.sh中增加以下内容，若已存在（本文已设置），则无需增加

HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop

再次执行计算Pi示例程序，这次提交到Yarn（需要启动Yarn）

bin/spark-submit --master yarn /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 100

若能够看到PI的计算结果，则说明Spark on Yarn配置没有问题！

win环境输入 192.168.88.100:8088 进入 Yarn web界面，可以看到提交的任务。
192.168.88.100是 Yarn Resourcemanager所在结点IP