1:单节点集群部署

准备三台服务器，配置好对应主机的网络IP、主机名称、关闭防火墙、

122、121、120

主机名

master

slaves

cdh101

√

√

cdh102

√

cdh103

√

用于Worker的Web UI

8080、8081、2181

用于Worker的Web UI

应用程序（Driver和Executor）使用的端口

5050、4040

用于Executor的启动和Driver的回调。

外部服务使用的端口（如Spark History Server

18080

用于Spark History Server的Web UI

主节点（Master）使用的端口

7077

用于Spark master的Web UI和客户端连接。

1.1：基础环境准备

1.1.1:配置host

#会直接修改hostname里面的名字，并且不需要重启

hostnamectl set-hostname cdh101

vim /etc/hosts

192.168.33.122 cdh101

192.168.33.121 cdh102

192.168.33.120 cdh103

#重启网卡，立即生效

sudo /etc/init.d/network restart

1.1.2:配置selinux

#关闭防火墙(生产暂不关闭)

systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld

#关闭selinux

vim /etc/selinux/config SELINUX=disabled

1.1.3:ssh免密登录（cdh101节点）

#配置cdh101对cdh101、cdh102、cdh103免密登录

ssh-keygen -t rsa

ssh-copy-id cdh101

ssh-copy-id cdh102

ssh-copy-id cdh103

1.1.4：安装jdk(所有节点)

#将jdk包scp到 剩余节点，分别进行安装jdk

scp -r jdk-8u144-linux-x64.tar.gz cdh102:

scp -r jdk-8u144-linux-x64.tar.gz cdh103:

mkdir -p /usr/java

tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/

vi /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144

export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib

export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

source /etc/profile jps

1.2：下载安装包

https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.1/

1.3：传包、解压、安装

[root@cdh101 ~]# mkdir -p /opt/spark-ha

[root@cdh101 ~]# tar -zxvf spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/spark-ha

1.4：配置环境变量

[root@cdh101 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7]# vim /etc/profile

#追加参数 #spark_standalone

export SPARK_HOME=/opt/spark-ha/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 #生效环境变量

1.5：修改配置文件

[root@cdh101 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7]# cd conf/

#复制spark-env.sh.template文件并改名，防止修改错误。

[root@cdh101 conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh

#编辑spark-env.sh文件增加以下配置（vim spark-env.sh）

export SPARK_MASTER_IP=cdh101

#spark集群主节点

export SPARK_MASTER_PORT=7077 #spark集群主节点对应的端口号

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144 #jdk路径

#export SPARK_WORKER_CORES=2 #核数，2个核可以同时执行2个task任务

#export SPARK_WORKER_INSTANCES=1 #每个节点的worker进程

#export SPARK_WORKER_MEMORY=2g #分配的内存

#进入解压缩后路径的conf目录，修改slaves.template文件名为slaves

[root@cdh101 conf]# mv slaves slaves.template

#配置集群host cdh101为主节点

[root@cdh101 conf]# vim slaves cdh101 cdh102 cdh103

1.6：分发安装包

#从节点创建目录

[root@cdh103 ~]# mkdir /opt/spark-ha

[root@cdh102 ~]# mkdir /opt/spark-ha

#创建分发脚本

#！/bin/bash
if [[ $# -lt 1 ]] ;then
    echo no params;
    exit;
fi
p=$1
dir=`dirname  $p`
filename=`basename  $p`
cd $dir
fullpath=`pwd -P .`
user=`root`

echo user = $user
echo fullpath = $fullpath
echo filename = $filename
echo dir = $dir
echo p = $p
for((i=2;i<=3;i=$i+1));do
    echo ==========Slave$i==========
    #rsync -lr $p ${user}@cdh10$i:$fullpath
    scp -r $p ${user}@cdh10$i:$fullpath
done;

#分发安装包

[root@cdh101 spark-ha]# sh xsync.sh spark-2.3.1-bin-hadoop2.7

1.7：启动集群

#启动集群

[root@cdh101 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7]# ./sbin/start-all.sh

#停止集群 [root@cdh101 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7]# ./sbin/stop-all.sh

2:HA集群部署

所谓的高可用是因为当前集群中的Master节点只有一个，所以会存在单点故障问题。所以为了解决单点故障问题，需要在集群中配置多个Master节点，一旦处于活动状态的Master发生故障时，由备用Master提供服务，保证作业可以继续执行。这里的高可用一般采用Zookeeper 设置

主机名

master

slave1

slave2

部署应用

master，zk，worker

master，zk，worker

zk，worker

2.1：下载安装包

https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.12/

2.2：传包、解压、安装

[root@cdh101 ~]# tar -zxvf zookeeper-3.4.12.tar.gz -C /opt/spark-ha/

#目录下创建zkData目录

[root@cdh101 zookeeper-3.4.12]# mkdir zkData

#zkData目录下创建一个myid的文件，在文件中添加与server对应的编号1

[root@cdh101 zookeeper-3.4.12]# cd zkData/ [root@cdh101 zkData]# vim myid

2.3：配置zoo.cfg文件

[root@cdh101 conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg #修改数据存储路径配置，增加集群配置 [root@cdh101 conf]# vim zoo.cfg server.1=cdh101:2888:3888 server.2=cdh102:2888:3888 server.3=cdh103:2888:3888

2.4：分发安装包

[root@cdh101 spark-ha]# sh xsync.sh zookeeper-3.4.12/

#分别修改node2、node3在/opt/spark-ha/zookeeper-3.4.12/zkData/myid文件中内容为2、3 [root@cdh102 zookeeper-3.4.12]# vim /opt/spark-ha/zookeeper-3.4.12/zkData/myid [root@cdh103 zookeeper-3.4.12]# vim /opt/spark-ha/zookeeper-3.4.12/zkData/myid

2.5：zk常用命令

#三台服务器分别启动zookeeper

[root@cdh101 zookeeper-3.4.12]# bin/zkServer.sh start #三台服务器分别查看zk状态 [root@cdh101 zookeeper-3.4.12]# bin/zkServer.sh status #三台服务器分别停止zk状态 [root@cdh101 zookeeper-3.4.12]# bin/zkServer.sh stop

2.6：修改配置文件

2.6.1：修改 spark-env.sh 文件添加如下配置

注释掉如下内容： #SPARK_MASTER_HOST=cdh101 #SPARK_MASTER_PORT=7077

添加上如下内容：

SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8989

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=cdh101:2181,cdh102:2181,cdh103:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

[root@cdh101 spark-ha]# sh xsync.sh /opt/spark-ha/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7/conf/

2.7：启动集群

#启动zk集群

[root@cdh101 zookeeper-3.4.12]# ./bin/zkServer.sh start

[root@cdh102 zookeeper-3.4.12]# ./bin/zkServer.sh start

[root@cdh103 zookeeper-3.4.12]# ./bin/zkServer.sh start

#启动spark集群

[root@cdh101 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7]# ./sbin/start-all.sh

[root@cdh101 spark-2.3.1-bin-hadoop2.7]# ./sbin/start-history-server.sh

2.8：测试集群

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://192.168.33.122:7077 ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.1.jar 10

2.8.1：Web 端查看 Spark的 历史信息

http://cdh101:18080/

2.8.2：下载日志