《PySpark大数据分析实战》-12.Spark on YARN配置Spark运行在YARN上

📋 博主简介

• 💖 作者简介：大家好，我是wux_labs。😜 热衷于各种主流技术，热爱数据科学、机器学习、云计算、人工智能。 通过了TiDB数据库专员（PCTA）、TiDB数据库专家（PCTP）、TiDB数据库认证SQL开发专家（PCSD）认证。 通过了微软Azure开发人员、Azure数据工程师、Azure解决方案架构师专家认证。 对大数据技术栈Hadoop、Hive、Spark、Kafka等有深入研究，对Databricks的使用有丰富的经验。
• 📝 个人主页：wux_labs，如果您对我还算满意，请关注一下吧~🔥
• 📝 个人社区：数据科学社区，如果您是数据科学爱好者，一起来交流吧~🔥
• 🎉 请支持我：欢迎大家 点赞👍+收藏⭐️+吐槽📝，您的支持是我持续创作的动力~🔥

《PySpark大数据分析实战》-12.Spark on YARN配置Spark运行在YARN上

《PySpark大数据分析实战》-12.Spark on YARN配置Spark运行在YARN上

前言

大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第2章第4节的内容：Spark on YARN配置Spark运行在YARN上。

图书在：当当、京东、机械工业出版社以及各大书店有售！

启动Hadoop集群

在node1上执行集群启动命令启动Hadoop集群，包括HDFS和YARN。Hadoop集群启动命令如下：

$ start-all.sh

Hadoop集群启动后各个节点的进程信息如图所示。

对于HDFS，每个节点都是DataNode，node1是NameNode；对于YARN资源调度框架，每个节点都是NodeManager，node1是ResourceManager。Spark集群不需要启动，节点的进程中看不到任何Spark相关的进程。

Hadoop 3中HDFS的Web端口默认是9870，通过浏览器访问该端口可以打开Web界面，了解集群的概览信息，如图所示。

在Web界面的Datanodes页面，列出了集群的DataNode列表，如图所示。

在服务器上通过hdfs命令将words.txt文件上传到HDFS，命令如下：

$ hdfs dfs -put words.txt /

文件上传成功后，通过Web界面浏览HDFS的文件，如图所示。

Hadoop 3中YARN的Web端口默认是8088，通过浏览器访问该端口可以查看YARN的信息，YARN集群信息如图所示。

配置Spark运行在YARN上

Spark on YARN是不需要启动Spark的，所以Spark的配置大多数都是可以省略的，但是需要配置告诉Spark在哪里去寻找YARN，所以需要配置spark-env.sh，为Spark配置HADOOP_CONF_DIR和YARN_CONF_DIR。需要保证在集群的每个节点上这个配置保持同步，可以在每个节点单独配置，也可以在一个节点上配置完成后同步到其他节点。spark-env.sh配置命令如下：

$ vi$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh

spark-env.sh配置内容如下：

HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/apps/hadoop-3.3.5/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/home/hadoop/apps/hadoop-3.3.5/etc/hadoop

使用spark-submit提交代码

words.txt已经上传到HDFS，在Spark应用程序中可以访问HDFS上的文件，修改脚本/home/hadoop/WordCount.py，读取HDFS上的文件。修改后WordCount.py的代码如下：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

if __name__ =='__main__':
    conf = SparkConf().setAppName("WordCount")# 通过SparkConf对象构建SparkContext对象
    sc = SparkContext(conf=conf)# 通过SparkContext对象读取文件
    fileRdd = sc.textFile("hdfs://node1:8020/words.txt")# 将文件中的每一行按照空格拆分成单词
    wordsRdd = fileRdd.flatMap(lambda line: line.split(" "))# 将每一个单词转换为元组，
    wordRdd = wordsRdd.map(lambda x:(x,1))# 根据元组的key分组，将value相加
    resultRdd = wordRdd.reduceByKey(lambda a, b: a + b)# 将结果收集到Driver并打印输出print(resultRdd.collect())

使用spark-submit命令，指定master是yarn，提交代码进行运行，命令如下：

$ spark-submit --masteryarn WordCount.py

在YARN的Web界面，Applications菜单下，可以看到提交运行的Spark应用程序，如图所示。

在列表中点击应用ID链接，可以查看应用程序执行的详细信息，如图所示。

在详情页面底部的列表中点击Logs链接，可以查看应用程序运行日志等信息，如图所示。

结束语

好了，感谢大家的关注，今天就分享到这里了，更多详细内容，请阅读原书或持续关注专栏。