[大数据]spark集群配置

目录

1.集群部署规划

2.安装Spark

3.文件配置

4. 分发文件

5.启动集群

6.查看集群

1.集群部署规划

表1-1?集群部署规划

2.安装Spark

??????????进入/export/software目录，将spark软件包导入该目录下。解压spark软件包 到/export/servers目录下，并重命名为spark。

[root@master ~]# cd /export/software/
[root@master software]# rz -be
[root@master software]# ls
apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz      kafka_2.11-1.0.2.tgz
apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz       redis-6.2.1.tar.gz
apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz  spark-2.0.0-bin-without-hadoop.tgz
hadoop-2.6.4.tar.gz                sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz
hbase-1.2.0-bin.tar.gz             zeppelin-0.8.2-bin-all.tgz
jdk-8u141-linux-x64.tar.gz
[root@master software]# tar -zxvf spark-2.0.0-bin-without-hadoop.tgz -C /export/servers/
[root@master software]# cd /export/servers/
[root@master servers]# mv spark-2.0.0-bin-without-hadoop spark

3.文件配置

????????配置spark-env.sh。

[root@master servers]# cd spark/
[root@master spark]# cd conf/
[root@master conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh
[root@master conf]# vi spark-env.sh

? ? ? ? export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/export/servers/hadoop-2.6.4/bin/hadoop classpath)
????????export HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop-2.6.4/etc/hadoop
????????export SPARK_MASTER_IP=192.168.38.128

??????配置slaves文件。

[root@master conf]# vi slaves

?????????slave1

? ? ? ? ?slave2

????????该文件中写入哪个主机名，哪个主机就会存在worker节点。按照集群部署规划，slave1和slave2主机拥有worker，因此写入这两行内容。

????????配置Spark环境变量。将以下内容写入配置文件/etc/profile末尾，并source使之生效。

?????????export SPARK_HOME=/export/servers/spark
? ? ? ? ?export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

? 4. 分发文件

????????将spark远程发送到其他集群

[root@master conf]# cd /export/servers/
[root@master servers]# scp -r /export/servers/spark slave1:/export/servers/
[root@master servers]# scp -r /export/servers/spark slave2:/export/servers/

5.启动集群

首先启动Hadoop集群。（命令省略）

启动Master节点。

[root@master ~]#start-master.sh

启动Slave节点。

[root@master ~]#start-slaves.sh

6.查看集群

????????????????集群进程与集群部署规划一致。

[root@master servers]# jps.sh
**********master**********
2807 Jps
2139 Master
1854 NameNode
**********slave1**********
1600 DataNode
2005 Worker
2470 Jps
1783 NodeManager
1705 SecondaryNameNode
**********slave2**********
1830 NodeManager
2232 Worker
1723 ResourceManager
1597 DataNode
2639 Jps
[root@master servers]#

????????查看Spark页面

???启动成功后，可以通过“host:port”的方式来访问Spark管理页面，例如：http://192.168.38.128:8080?