准备工作：
- 准备三台机器，master01，master02（HA），slave01，slave02
- hadoop集群，zookeeper集群搭建完成
- spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz安装包
一、配置Spark【Standalone】
1.解压安装包到指定位置
tar -xf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /home/bigdata/Hadoop
2.配置slaves和spark-env.sh
[bigdata@master01 hadoop]$ cd /home/bigdata/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf
# 将slaves.template复制为slaves
[bigdata@master01 hadoop]$ cp slaves.template slaves
# 将spark-env.sh.template复制为spark-env.sh
[bigdata@master01 hadoop]$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh
修改slave文件
slave01
slave02
修改spark-env.sh文件
SPARK_MASTER_HOST=master01
SPARK_MASTER_PORT=7077
3.将配置好的Spark文件拷贝到其他节点上
[bigdata@master01 hadoop]$ scp slaves bigdata@slave01:~/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf
[bigdata@master01 hadoop]$ scp slaves bigdata@slave02:~/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf
[bigdata@master01 hadoop]$ scp spark-env.sh bigdata@slave01:~/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf
[bigdata@master01 hadoop]$ scp spark-env.sh bigdata@slave02:~/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf
4.启动Spark集群
[bigdata@master01 hadoop]$ /home/bigdata/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh
Spark管理界面查看集群状态（主节点）：http://master01:8080/
注意：如果遇到 “JAVA_HOME not set” 异常，可以在sbin目录下的spark-config.sh 文件中加入如下配置：
export JAVA_HOME=XXXX
二、配置Job History Server【Standalone】
1.配置spark-default.conf
[bigdata@master01 hadoop]$ cd /home/bigdata/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/conf
[bigdata@master01 hadoop]$ cp spark-default.conf.template spark-default.conf
修改spark-default.conf文件，开启Log,【注意：HDFS上的目录需要提前存在】
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://master01:9000/directory
spark.eventLog.compress true
2.修改spark-env.sh文件，添加如下配置：
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=4000
-Dspark.history.retainedApplications=3
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://master01:9000/directory"
3.将配置好的Spark文件拷贝到其他节点上
4.启动过程
- 启动Spark
[bigdata@master01 hadoop]$ /home/bigdata/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin/start-all.sh
- 启动HDFS
- 启动Job History Server
[bigdata@master01 hadoop]$ /home/bigdata/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/sbin/start-history-server.sh
如果遇到Hadoop HDFS的写入权限问题：org.apache.hadoop.security.AccessControlException
解决方案： 在hdfs-site.xml中添加如下配置，关闭权限验证
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
三、配置Spark HA【Standalone】
解决Master节点存在单点故障
1.启动至少两个Master节点来实现高可靠，配置方式比较简单:
HA规划
2.Spark集群规划：master01，master02是Master；slave01，slave02，slave03是Worker
3.安装配置Zookeeper集群，并启动Zookeeper集群
4.停止spark所有服务，修改配置文件spark-env.sh，在该配置文件中注释掉SPARK_MASTER_HOST并添加如下配置:
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
-Dspark.deploy.zookeeper.url=zk1,zk2,zk3
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
5.在 master01节点上修改spark-env.sh配置文件,将配置文件同步到所有节点
6.在master01上执行sbin/start-all.sh脚本，启动集群并启动第一个master节点，然后在master02上执行sbin/start-master.sh启动第二个master节点
7.程序中spark集群的访问地址需要改成：
spark://master01:port1,master02:port2
四、配置Spark【Yarn】
1.修改Hadoop配置下的yarn-site.xml
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master01</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
2.修改Spark-env.sh 添加：
HADOOP_CONF_DIR=/home/bigdata/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/home/bigdata/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
3.启动spark history server
五、spark程序初试
1.执行第一个spark程序（standalone）
# 该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI
[bigdata@master01 hadoop]$ /home/bigdata/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://master01:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
/home/bigdata/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
100
参数说明：
--master spark://master01:7077 指定Master的地址
--executor-memory 1G 指定每个executor可用内存为1G
--total-executor-cores 2 指定每个executor使用的cup核数为2个
2.执行第一个spark程序（yarn）
[bigdata@master01 hadoop]$ /home/bigdata/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
/home/bigdata/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar \
100
3.Spark应用提交
bin/spark-submit脚本启动应用. 这个脚本负责设置spark使用的classpath和依赖,支持不同类型的集群管理器和发布模式:
./bin/spark-submit \
--class <main-class>
--master <master-url> \
--deploy-mode <deploy-mode> \
--conf <key>=<value> \
... # other options
<application-jar> \
[application-arguments]
一些常用选项:
-
--class: 你的应用的启动类 (如 org.apache.spark.examples.SparkPi)
-
--master: 集群的master URL (如 spark://23.195.26.187:7077)
-
--deploy-mode: 是否发布你的驱动到worker节点(cluster) 或者作为一个本地客户端 (client) (default: client)*
-
--conf: 任意的Spark配置属性， 格式key=value. 如果值包含空格，可以加引号“key=value”. 缺省的Spark配置
-
application-jar: 打包好的应用jar,包含依赖. 这个URL在集群中全局可见。
-
application-arguments: 传给main()方法的参数
4.启动Spark shell
/home/bigdata/hadoop/spark-2.1.1-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell \
--master spark://master01:7077 \
--executor-memory 2g \
--total-executor-cores 2
如果启动spark shell时没有指定master地址，但是也可以正常启动spark shell和执行spark shell中的程序，其实是启动了spark的local模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。
Spark Shell中已经默认将SparkContext类初始化为对象sc。用户代码如果需要用到，则直接应用sc即可
5.在Spark shell中编写WordCount程序
- 启动hdfs
- 将Spark目录下的RELEASE文件上传一个文件到hdfs://master01:9000/RELEASE
hadoop dfs -put ./RELEASE /
- 在Spark shell中用scala语言编写spark程序
scala> sc.textFile("hdfs://master01:9000/RELEASE").flatMap(_.split(" "))
.map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://master01:9000/out")
- 使用hdfs命令查看结果
hadoop dfs -cat hdfs://master01:9000/out/p*
sc是SparkContext对象，该对象时提交spark程序的入口
textFile(hdfs://master01:9000/RELEASE)是hdfs中读取数据
flatMap(_.split(" "))先map在压平
map((_,1))将单词和1构成元组
reduceByKey(_+_)按照key进行reduce，并将value累加
saveAsTextFile("hdfs:// master01:9000/out")将结果写入到hdfs中
spark数据处理过程
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