Spark分布式安装模式

Spark 分布式环境安装目前有四种模式：

1.Standalone：Spark 自带的简单群资源管理器，安装较为简单，不需要依赖 Hadoop；

2.Hadoop YARN:使用 YARN 作为集群资源管理，安装需要依赖 Hadoop；

3.Apache Mesos:不常用；

4.Kubernetes:不常用。

本地学习测试我们常用 Standalone 模式，生产环境常使用 YARN 模式。

示例集群信息

以下表格为本教程所用示例集群节点信息：

节点名称	节点角色
master	worker，master
slave1	worker
slave2	worker

我们准备了三台虚拟服务器，连接方式如下：

服务器	SSH	密码	ip
master	ssh 172.18.0.2	123456	172.18.0.2
slave1	ssh 172.18.0.3	123456	172.18.0.3
slave2	ssh 172.18.0.4	123456	172.18.0.4

第一步我们需要在 evassh 服务器初始化虚拟服务器：

1. cd /home
2. wrapdocker
3. ulimit -f 1024000
4. docker load -i hbase-ssh2_v1.0.tar
5. docker-compose up -d # 启动失败则等一会，再次执行，直至成功

注意：请不要在各个虚拟服务器之间进行 ssh 登录，服务器托管网这种操作会导致无法保存配置数据。正确方法是：在虚拟服务器里执行 exit 后回到 evassh 服务器，再按上述方法登录各虚拟服务器。

配置免密登录

Hadoop 集群在启动脚本时，会去启动各个节点，此过程是通过 SSH 去连接的，为了避免启动过程输入密码，需要配置免密登录。

1、分别在 master、slave1、slave 生成密钥，命令如下：

1. ssh-keygen -t rsa

2、 在 master 复制 master、slave1、slave2 的公钥。

1. cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> ~/.ssh/authorized_keys
2. ssh root@slave1 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> ~/.ssh/authorized_keys
3. ssh root@slave2 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> ~/.ssh/authorized_keys

3、 分别在 slave1、slave2 复制 master 的 authorized_keys 文件。

1. ssh root@master cat ~/.ssh/authorized_keys>> ~/.ssh/authorized_keys

到此，免密已经成功，可以在各个虚拟服务器之间进行 ssh 登录，而不需要输入密码了。

准备Spark安装包

把 evassh 服务器的 /usr/local 目录下的 spark 安装包通过 SCP 命令上传到 master 虚拟服务器的 /usr/local 目录下。

1. scp -r /usr/local/spark-2.3.4-bin-hadoop2.7 root@172.18.0.2:/usr/local

密码为：123456。

配置环境变量

我们将 Spark 的安装目录配置到 /etc/profile 中（在文件末尾添加）。

不要忘了 source /etc/profile。

该步骤所有虚拟服务器节点均可执行。

修改 spark-env.sh 配置文件

首先生成一份 spark-env.sh 文件(master节点):

切换目录到：/usr/local/spark-2.3.4-bin-hadoop2.7/conf 执行命令：mv spark-env.sh.template spark-env.sh

修改 spark-env.sh 文件:

执行命令：vi spark-env.sh，添加以下内容：

1. #指定JAVA安装路径/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_111
2. export JAVA_HOME=java安装路径
3. #指定SCALA安装位置,非必须配置，可不指定
4. export SCALA_HOME=scala安装路径
5. #指定spark master webui 端口，默认是 8080，跟 tomcat 冲突
6. S服务器托管网PARK_MASTER_WEBUI_PORT=8888
7. #指定Master节点IP或映射地址
8. export SPARK_MASTER_IP=master节点IP或映射地址

修改 slaves 文件

首先生成一份 slaves 文件（master节点）。

切换到 Spark 的 conf 目录下， 执行命令： mv slaves.template slaves

修改 slaves 文件， 执行命令： vi slaves 在该文件中加入作为 worker 节点 ip 或映射主机名。

1. master
2. slave1
3. slave2

分发安装包

把 master 节点的 spark 安装包分发到 slave1 节点和 slave2 节点（通过 scp 命令）。

1. cd /usr/local
2. scp -r spark-2.3.4-bin-hadoop2.7/ root@slave1:/usr/local
3. scp -r spark-2.3.4-bin-hadoop2.7/ root@slave2:/usr/local

启动spark

切换到 master 节点安装目录的 /sbin 目录下 执行命令启动 Spark 集群：./start-all.sh

验证安装

输入 jps 命令查看。 master 节点有以下进程：

1. master
2. worker

slave1 节点有以下进程：

1. worker

slave2 节点有以下进程：

1. worker

编程要求

请按照步骤小心安装，安装完成后点击测评即可。

测试说明

点击测评后，后台会通过curl http://172.18.0.2:8888/ 命令获取页面，并取其中部分内容来判定你是否安装成功。

预期输出：

2. Alive Workers: 3

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