Spark学习（3）-Spark环境搭建-Standalone

1 Standalone 架构

Standalone模式是Spark自带的一种集群模式，不同于前面本地模式启动多个进程来模拟集群的环境，Standalone模式是真实地在多个机器之间搭建Spark集群的环境，完全可以利用该模式搭建多机器集群，用于实际的大数据处理。
StandAlone是完整的Spark运行环境，其中：Master角色以Master进程存在, Worker角色以Worker进程存在，Driver和Executor运行于Worker进程内, 由Worker提供资源供给它们运行。

StandAlone集群在进程上主要有3类进程:

• 主节点Master进程：
  • Master角色, 管理整个集群资源，并托管运行各个任务的Driver。
• 从节点Workers：
  • Worker角色, 管理每个机器的资源，分配对应的资源来运行Executor(Task)； 每个从节点分配资源信息给Worker管理，资源信息包含内存Memory和CPU Cores核数。
• 历史服务器HistoryServer(可选)：
  • Spark Application运行完成以后，保存事件日志数据至HDFS，启动HistoryServer可以查看应用运行相关信息。
    
    

2 Standalone环境安装操作

2.1 集群规划

使用三台Linux虚拟机来组成集群环境, 分别是：

node1\ node2\ 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

2.2 在所有机器安装Python(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。

2.3 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

2.4 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 参考下图

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。

2.5 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`

2.6 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

2.7 启动历史服务器

`sbin/start-history-server.sh`

2.8 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

2.9 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。

3 连接到StandAlone集群

3.1 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

3.2 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()

3.3 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

4 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.