Spark部署详细教程

Spark Local环境部署

下载地址

https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.4.2/spark-3.4.2-bin-hadoop3.tgz

条件

• PYTHON 推荐3.8
• JDK 1.8

Anaconda On Linux 安装

本次课程的Python环境需要安装到Linux(虚拟机)和Windows(本机)上

参见最下方, 附: Anaconda On Linux 安装

解压

解压下载的Spark安装包

tar -zxvf spark-3.4.2-bin-hadoop3.tgz -C /export/server/

环境变量

配置Spark由如下5个环境变量需要设置

• 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
• 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

这5个环境变量 都需要配置在: /etc/profile中

export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
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

PYSPARK_PYTHON和 JAVA_HOME 需要同样配置在: /root/.bashrc中

export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export PYSPARK_PYTHON=/export/server/anaconda3/envs/pyspark/bin/python3.8

上传Spark安装包

上传这个文件到Linux服务器中

将其解压, 课程中将其解压(安装)到: /export/server内.

tar -zxvf spark-3.4.2-bin-hadoop3.tgz -C /export/server/

由于spark目录名称很长, 给其一个软链接:

ln -s /export/server/spark-3.4.2-bin-hadoop3.tgz /export/server/spark

测试

bin/pyspark

bin/pyspark 程序, 可以提供一个 交互式的 Python解释器环境, 在这里面可以写普通python代码, 以及spark代码

在这个环境内, 可以运行spark代码，如下命令：

sc.parallelize([1,2,3,4,5]).map(lambda x: x + 1).collect()

WEB UI (4040)

Spark程序在运行的时候, 会绑定到机器的4040端口上.

4040端口是一个WEBUI端口, 可以在浏览器内打开:

输入:node1:4040 即可打开:

打开监控页面后, 可以发现 在程序内仅有一个Driver

因为我们是Local模式, Driver即管理 又 干活.

同时, 输入jps

可以看到local模式下的唯一进程存在

这个进程 即是master也是worker

bin/spark-shell - 了解

同样是一个解释器环境, 和bin/pyspark不同的是, 这个解释器环境 运行的不是python代码, 而是scala程序代码

scala> sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5)).map(x=> x + 1).collect()
res0: Array[Int] = Array(2, 3, 4, 5, 6)

这个仅作为了解即可, 因为这个是用于scala语言的解释器环境

bin/spark-submit (PI)

作用: 提交指定的Spark代码到Spark环境中运行

使用方法:

# 语法
bin/spark-submit [可选的一些选项] jar包或者python代码的路径 [代码的参数]# 示例
bin/spark-submit /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 10
# 此案例 运行Spark官方所提供的示例代码 来计算圆周率值.  后面的10 是主函数接受的参数, 数字越高, 计算圆周率越准确.

对比

Spark StandAlone环境部署

新角色 历史服务器

历史服务器不是Spark环境的必要组件, 是可选的.

在YARN中 有一个历史服务器, 功能: 将YARN运行的程序的历史日志记录下来, 通过历史服务器方便用户查看程序运行的历史信息.

Spark的历史服务器, 功能: 将Spark运行的程序的历史日志记录下来, 通过历史服务器方便用户查看程序运行的历史信息.

搭建集群环境, 我们一般推荐将历史服务器也配置上, 方面以后查看历史记录
​

集群规划

使用三台Linux虚拟机来组成集群环境, 分别是:

192.168.32.101 node1
192.168.32.102 node2
192.168.32.103 node3

node1运行: Spark的Master进程 和 1个Worker进程

node2运行: spark的1个worker进程

node3运行: spark的1个worker进程

整个集群提供: 1个master进程 和 3个worker进程

安装

在所有机器安装Python(Anaconda)

参考 附1内容, 如何在Linux上安装anaconda

同时不要忘记 都创建pyspark虚拟环境 以及安装虚拟环境所需要的包pyspark jieba pyhive

在所有机器配置环境变量

参考 Local模式下 环境变量的配置内容

确保3台都配置

配置配置文件

进入到spark的配置文件目录中, cd $SPARK_HOME/conf

配置workers文件

# 改名, 去掉后面的.template后缀
mv workers.template workers# 编辑worker文件
vim workers
# 将里面的localhost删除, 追加
node1
node2
node3
到workers文件内# 功能: 这个文件就是指示了  当前SparkStandAlone环境下, 有哪些worker

配置spark-env.sh文件

# 1. 改名
mv spark-env.sh.template spark-env.sh# 2. 编辑spark-env.sh, 在底部追加如下内容## 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"

注意, 上面的配置的路径 要根据你自己机器实际的路径来写

在HDFS上创建程序运行历史记录存放的文件夹:

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

配置spark-defaults.conf文件

# 1. 改名
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf# 2. 修改内容, 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

配置log4j.properties 文件 [可选配置]

# 1. 改名
mv log4j.properties.template log4j.properties# 2. 修改内容 如下
log4j.rootCategory=WARN, console

这个文件的修改不是必须的, 为什么修改为WARN. 因为Spark是个话痨

会疯狂输出日志, 设置级别为WARN 只输出警告和错误日志, 不要输出一堆废话.

将Spark安装文件夹 分发到其它的服务器上

scp -r spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 node2:/export/server/
scp -r spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 node3:/export/server/

不要忘记, 在node2和node3上 给spark安装目录增加软链接

ln -s /export/server/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 /export/server/spark

检查

检查每台机器的:

JAVA_HOME

SPARK_HOME

PYSPARK_PYTHON

等等 环境变量是否正常指向正确的目录

启动历史服务器

sbin/start-history-server.sh

启动Spark的Master和Worker进程

# 启动全部master和worker
sbin/start-all.sh# 或者可以一个个启动:
# 启动当前机器的master
sbin/start-master.sh
# 启动当前机器的worker
sbin/start-worker.sh# 停止全部
sbin/stop-all.sh# 停止当前机器的master
sbin/stop-master.sh# 停止当前机器的worker
sbin/stop-worker.sh

查看Master的WEB UI

默认端口master我们设置到了8080

如果端口被占用, 会顺延到8081 …;8082… 8083… 直到申请到端口为止

可以在日志中查看, 具体顺延到哪个端口上:

Service 'MasterUI' could not bind on port 8080. Attempting port 8081.
​

连接到StandAlone集群

bin/pyspark

执行:

bin/pyspark --master spark://node1:7077
# 通过--master选项来连接到 StandAlone集群
# 如果不写--master选项, 默认是local模式运行

bin/spark-shell

bin/spark-shell --master spark://node1:7077
# 同样适用--master来连接到集群使用

// 测试代码
sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5)).map(x=> x + 1).collect()

bin/spark-submit (PI)

bin/spark-submit --master spark://node1:7077 /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 100
# 同样使用--master来指定将任务提交到集群运行

查看历史服务器WEB UI

历史服务器的默认端口是: 18080

我们启动在node1上, 可以在浏览器打开:

node1:18080来进入到历史服务器的WEB UI上.

Spark StandAlone HA 环境搭建

步骤

前提: 确保Zookeeper(ZK集群安装见此教程) 和 HDFS 均已经启动（HDFS集群安装见此教程）

先在spark-env.sh中, 删除: SPARK_MASTER_HOST=node1

原因: 配置文件中固定master是谁, 那么就无法用到zk的动态切换master功能了.

在spark-env.sh中, 增加:

SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1:2181,node2:2181,node3:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark-ha"
# spark.deploy.recoveryMode 指定HA模式 基于Zookeeper实现
# 指定Zookeeper的连接地址
# 指定在Zookeeper中注册临时节点的路径

将spark-env.sh 分发到每一台服务器上

scp spark-env.sh node2:/export/server/spark/conf/
scp spark-env.sh node3:/export/server/spark/conf/

停止当前StandAlone集群

sbin/stop-all.sh

启动集群:

# 在node1上 启动一个master 和全部worker
sbin/start-all.sh# 注意, 下面命令在node2上执行
sbin/start-master.sh
# 在node2上启动一个备用的master进程

master主备切换

提交一个spark任务到当前alivemaster上:

bin/spark-submit --master spark://node1:7077 /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 1000

在提交成功后, 将alivemaster直接kill掉

不会影响程序运行:

当新的master接收集群后, 程序继续运行, 正常得到结果.

结论 HA模式下, 主备切换 不会影响到正在运行的程序.

最大的影响是 会让它中断大约30秒左右.

Spark On YARN 环境搭建

部署

确保:

• HADOOP_CONF_DIR
• YARN_CONF_DIR

在spark-env.sh 以及 环境变量配置文件中即可
​

连接到YARN中

bin/pyspark

bin/pyspark --master yarn --deploy-mode client|cluster
# --deploy-mode 选项是指定部署模式, 默认是 客户端模式
# client就是客户端模式
# cluster就是集群模式
# --deploy-mode 仅可以用在YARN模式下

注意: 交互式环境 pyspark 和 spark-shell 无法运行 cluster模式

bin/spark-shell

bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client|cluster

注意: 交互式环境 pyspark 和 spark-shell 无法运行 cluster模式

bin/spark-submit (PI)

bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode client|cluster /xxx/xxx/xxx.py 参数

spark-submit 和 spark-shell 和 pyspark的相关参数

参见: 附2

附1 Anaconda On Linux 安装 (单台服务器)

安装

下载安装包: 点此官网下载https://www.anaconda.com/download#downloads

上传下载的Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh文件到Linux服务器上

安装:

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

输入yes后就安装完成了.

安装完成后, 退出XShell 重新进来:

看到这个Base开头表明安装好了.

base是默认的虚拟环境.

国内源

编辑如下文件,添加一下内容：

vim /root/.condarc

注：如果你安装好后, 没有出现base, 可以打开:/root/.bashrc这个文件, 追加如下内容:

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

附2 spark-submit和pyspark相关参数

客户端工具我们可以用的有:

• bin/pyspark: pyspark解释器spark环境
• bin/spark-shell: scala解释器spark环境
• bin/spark-submit: 提交jar包或Python文件执行的工具
• bin/spark-sql: sparksql客户端工具

这4个客户端工具的参数基本通用.

以spark-submit 为例:

bin/spark-submit --master spark://node1:7077 xxx.py

Usage: spark-submit [options] <app jar | python file | R file> [app arguments]
Usage: spark-submit --kill [submission ID] --master [spark://...]
Usage: spark-submit --status [submission ID] --master [spark://...]
Usage: spark-submit run-example [options] example-class [example args]Options:--master MASTER_URL         spark://host:port, mesos://host:port, yarn,k8s://https://host:port, or local (Default: local[*]).--deploy-mode DEPLOY_MODE   部署模式 client 或者 cluster 默认是client--class CLASS_NAME          运行java或者scala class(for Java / Scala apps).--name NAME                 程序的名字--jars JARS                 Comma-separated list of jars to include on the driverand executor classpaths.--packages                  Comma-separated list of maven coordinates of jars to includeon the driver and executor classpaths. Will search the localmaven repo, then maven central and any additional remoterepositories given by --repositories. The format for thecoordinates should be groupId:artifactId:version.--exclude-packages          Comma-separated list of groupId:artifactId, to exclude whileresolving the dependencies provided in --packages to avoiddependency conflicts.--repositories              Comma-separated list of additional remote repositories tosearch for the maven coordinates given with --packages.--py-files PY_FILES         指定Python程序依赖的其它python文件--files FILES               Comma-separated list of files to be placed in the workingdirectory of each executor. File paths of these filesin executors can be accessed via SparkFiles.get(fileName).--archives ARCHIVES         Comma-separated list of archives to be extracted into theworking directory of each executor.--conf, -c PROP=VALUE       手动指定配置--properties-file FILE      Path to a file from which to load extra properties. If notspecified, this will look for conf/spark-defaults.conf.--driver-memory MEM         Driver的可用内存(Default: 1024M).--driver-java-options       Driver的一些Java选项--driver-library-path       Extra library path entries to pass to the driver.--driver-class-path         Extra class path entries to pass to the driver. Note thatjars added with --jars are automatically included in theclasspath.--executor-memory MEM       Executor的内存 (Default: 1G).--proxy-user NAME           User to impersonate when submitting the application.This argument does not work with --principal / --keytab.--help, -h                  显示帮助文件--verbose, -v               Print additional debug output.--version,                  打印版本Cluster deploy mode only(集群模式专属):--driver-cores NUM          Driver可用的的CPU核数(Default: 1).Spark standalone or Mesos with cluster deploy mode only:--supervise                 如果给定, 可以尝试重启DriverSpark standalone, Mesos or K8s with cluster deploy mode only:--kill SUBMISSION_ID        指定程序ID kill--status SUBMISSION_ID      指定程序ID 查看运行状态Spark standalone, Mesos and Kubernetes only:--total-executor-cores NUM  整个任务可以给Executor多少个CPU核心用Spark standalone, YARN and Kubernetes only:--executor-cores NUM        单个Executor能使用多少CPU核心Spark on YARN and Kubernetes only(YARN模式下):--num-executors NUM         Executor应该开启几个--principal PRINCIPAL       Principal to be used to login to KDC.--keytab KEYTAB             The full path to the file that contains the keytab for theprincipal specified above.Spark on YARN only:--queue QUEUE_NAME          指定运行的YARN队列(Default: "default").

附3 Windows系统配置Anaconda

安装

打开资料中提供的:Anaconda3-2021.05-Windows-x86_64.exe文件,或者去官网下载:https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads

打开后,一直点击Next下一步即可:

如果想要修改安装路径, 可以修改

不必勾选

最终点击Finish完成安装

打开开始菜单, 搜索Anaconda

出现如图的程序, 安装成功.

打开 Anaconda Prompt程序:

出现base说明安装正确.

配置国内源

Anaconda默认源服务器在国外, 网速比较慢, 配置国内源加速网络下载.

打开上图中的 Anaconda Prompt程序:
执行:
conda config --set show_channel_urls yes

然后用记事本打开:
C:\Users\用户名\.condarc文件, 将如下内容替换进文件内,保存即可:

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

创建虚拟环境

# 创建虚拟环境 pyspark, 基于Python 3.8
conda create -n pyspark python=3.8# 切换到虚拟环境内
conda activate pyspark# 在虚拟环境内安装包
pip install pyhive pyspark jieba -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 

至此，分享Spark部署结束！！！