ubuntu 部署spark

的方式似懂非懂目录

首先下载spark安装包，Downloads | Apache Spark

选择对应hadoop版本的spark下载，其他版本链接：News | Apache Spark

一、 conda环境

为了隔离环境方便（ubuntu自带有python了，在虚拟环境单独再搞一个），根据ubuntu中安装miniconda3-py_ubuntu安装miniconda3-CSDN博客

安装好conda.

配置好源后，配置变量

vim ~/.bashrc

export ANACONDA_HOME=/home/peng/miniconda3/bin
export PATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin

根据自己的路径更改

使其生效 source ~/.bashrc

这时发现，终端会自动进入conda的base环境，可以关闭

conda config --set auto_activate_base false

创建pyspark_env环境

 conda create -n pyspark_env python=3.8

期间需要下载各种依赖包，都 y 就行

安装完成后，可查看当前安装的env。

conda env list

二、PySpark环境安装

摘自黑马：PySpark: 是Python的库, 由Spark官方提供. 专供Python语言使用. 类似Pandas一样,是一个库

先激活新创建的环境

conda activate pyspark_env

然后，在pyspark_env环境中，可以用pip install pyspark 或者** conda install pyspark==3.2.1 **安装pyspark 为了后续flink安装依赖包一致，下图pyspark后面加上==3.2.1

三、Spark On YARN环境搭建

如果是分布式的集群，下面步骤均需同步到每个节点。该教程参考自黑马程序员，非常感谢！

直接用之前电脑的存档文件，各位可以从官网下载到合适目录，我放在 /home/peng/software （硬盘换了，重新安装后，所有软件都放在这个目录了，先安装了hadoop3.2.4）下

1. 先解压

cd /home/peng/software

tar -zxvf spark-3.2.2-bin-hadoop3.2.tgz

创建spark的软连接：

ln  -s  spark-3.2.2-bin-hadoop3.2  spark

2. 配置spark-env.sh

先进入spark/conf目录

cd spark/conf/

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

vim spark-env.sh

在配置地方，加入下面两行

HADOOP_CONF_DIR=/home/peng/software/hadoop-3.2.4/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/home/peng/software/hadoop-3.2.4/etc/hadoop

注意：如果用的是spark-without-hadoop的spark安装包，需要在上面多添加一句：

（如，用的是spark-3.2.1-bin-without-hadoop.tgz，而hadoop是3.1.3的话，加一句下面的，否则不需要添加）

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/peng/software/hadoop-3.1.3/bin/hadoop classpath)

3. 修改hadoop的yarn-site.xml

vi /home/peng/software/hadoop-3.2.4/etc/hadoop/yarn-site.xml 

内容如下（注意其中的master改为你节点的名称或者ip，且是hdfs的主机，之前hdfs配置的是localhost，那么下面spark配置里面的所有master都需要改为localhost）：

<configuration>
    <!-- 配置yarn主节点的位置 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>master</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <!-- 设置yarn集群的内存分配方案 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>20480</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>2048</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
        <value>2.1</value>
    </property>
    <!-- 开启日志聚合功能 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- 设置聚合日志在hdfs上的保存时间 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
    </property>
    <!-- 设置yarn历史服务器地址 -->
    <property>
        <name>yarn.log.server.url</name>
        <value>http://master:19888/jobhistory/logs</value>
    </property>
    <!-- 关闭yarn内存检查 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>

</configuration>

设置spark的历史服务器地址

cd /home/peng/software/spark/conf
cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
vi spark-defaults.conf

末尾添加下面内容（注意：改好master( master-->localhost)，并在hdfs根目录下创建sparklog目录）：

spark.eventLog.enabled                  true
spark.eventLog.dir                      hdfs://master:9000/sparklog/
spark.eventLog.compress                 true
spark.yarn.historyServer.address        master:18080

设置日志级别

hadoop fs -mkdir /sparklog

cd /home/peng/software/spark/conf
cp log4j.properties.template log4j.properties
vi log4j.properties

设置 INFO 改为 WARN

4. 配置依赖spark jar包

当Spark Application应用提交运行在YARN上时，默认情况下，每次提交应用都需要将依赖Spark相关jar包上传到YARN 集群中，为了节省提交时间和存储空间，将Spark相关jar包上传到HDFS目录中，设置属性告知Spark Application应用

先在hadoop创建存放路径（先启动hdfs：strat-dfs.sh），再上传相关jar文件

start-all.sh
hadoop fs -mkdir -p /spark/jars
hadoop fs -put /home/peng/software/spark/jars/*  /spark/jars

5. 修改spark-defaults.conf

cd /home/peng/software/spark/conf/
vi spark-defaults.conf

末尾添加下面一行（master —>localhost）

spark.yarn.jars  hdfs://master:9000/spark/jars/*

6. 修改spark-env.sh

添加下面一行，注意master( master -> localhost)

export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://master:9000/sparklog
-Dspark.history.retainedApplications=30"

7. 建议配上python

vi ~/.bashrc

# 添加下面两行
export PYSPARK_PYTHON=/home/peng/miniconda3/envs/pyspark_env/bin/python
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=/home/peng/miniconda3/envs/pyspark_env/bin/python

顺便配上SPARK_HOME

export SPARK_HOME=/home/peng/software/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

使生效，source ~/.bashrc

-----如果是集群模式，上面内容需要同步到其他节点---------------------------

四、提交测试

代码如下：

spark-submit \
--master yarn \
/home/peng/software/spark/examples/src/main/python/pi.py \
10

结果如下（确保sparklog已经被创建）：

至此，完成了spark on yarn 的配置，单机版不用这么麻烦，但为了以后集群使用，故采用该方式。