Spark集群怎么部署

本篇内容介绍了“Spark集群怎么部署”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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本文将接受 Spark 集群的部署方式，包括无 HA、Spark Standalone HA 和 基于 ZooKeeper 的 HA 三种。
环境：CentOS6.6 、 JDK1.7.0_80 、 关闭防火墙 、 配置好 hosts 和 SSH 免密码、Spark1.5.0

一. 无 HA 方式
1. 主机名与角色的对应关系：
node1.zhch    Master
node2.zhch    Slave
node3.zhch    Slave

2. 解压 Spark 部署包（可以从官网直接下载部署包，也可从官网下载源码再 编译出部署包）
[yyl@node1 program]$ tar -zxf spark-1.5.0-bin-2.5.2.tgz 

3. 修改配置文件

[yyl@node1 program]$ cd spark-1.5.0-bin-2.5.2/conf/
[yyl@node1 conf]$ cp slaves.template slaves
[yyl@node1 conf]$ vim slaves
node2.zhch
node3.zhch

[yyl@node1 conf]$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh
[yyl@node1 conf]$ vim spark-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.7.0_80
export SPARK_MASTER_IP=node1.zhch
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g

说明：
SPARK_MASTER_IP ：Master节点地址
SPARK_MASTER_PORT ：Master端口号
SPARK_WORKER_CORES ：每个worker的核心数，一般设置成主机的CPU核心数
SPARK_WORKER_INSTANCES ：每台主机上运行的worker数量
SPARK_WORKER_MEMORY ：Spark作业允许使用的内存总量（每个作业自己的内存空间由属性 spark.executor.memory 决定）

4. 分发 Spark
[yyl@node1 program]$ scp -rp spark-1.5.0-bin-2.5.2 node2.zhch:~/program/
[yyl@node1 program]$ scp -rp spark-1.5.0-bin-2.5.2 node3.zhch:~/program/

5. 启动与停止命令
./sbin/start-master.sh  - 启动 Master
./sbin/start-slaves.sh  - 启动所有的 Slave
./sbin/start-slave.sh spark://IP:PORT  - 启动本机的 Slave
./sbin/start-all.sh  - 启动所有的 Master 和 Slave
./sbin/stop-master.sh  - 停止 Master
./sbin/stop-slaves.sh  - 停止所有的 Slave
./sbin/stop-slave.sh  - 停止本机的 Slave
./sbin/stop-all.sh  - 停止所有的 Master 和 Slave

./bin/spark-shell --master spark://IP:PORT   - 运行 Spark Shell
./bin/spark-submit --class packageName.MainClass --master spark://IP:PORT path/jarName.jar  - 提交作业 

二. Spark Standalone HA
只需要在无 HA 的基础上修改 conf/spark-env.sh 文件，添加如下一行即可：

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=FILESYSTEM -Dspark.deploy.recoveryDirectory=/home/yyl/program/spark-1.5.0-bin-2.5.2/recovery"

说明：
  spark.deploy.recoveryMode   -- FILESYSTEM，表示开启基于文件系统的单节点恢复模式 ，默认为 NONE
  spark.deploy.recoveryDirectory   -- Spark 保存恢复状态的目录

三. 基于 ZooKeeper 的 HA
1. 主机名与角色的对应关系：
node1.zhch    Master、ZooKeeper
node2.zhch    Master、ZooKeeper
node3.zhch    Slave、ZooKeeper
node4.zhch    Slave
node5.zhch    Slave

2. 安装 ZooKeeper 集群

3. 配置
与无 HA 模式相比，conf/slaves 文件中仍然是配置所有的 Slave 节点地址；不同的是 conf/spark-env.sh 中 SPARK_MASTER_IP 不用配置，但要增加 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS 配置，内容如下：

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node1.zhch:2181,node2.zhch:2181,node3.zhch:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

说明：
  spark.deploy.recoveryMode  -- ZOOKEEPER，表示开启基于 ZooKeeper 的 HA
  park.deploy.zookeeper.url  -- ZooKeeper URL
  spark.deploy.zookeeper.dir  -- ZooKeeper 保存恢复状态的目录，缺省为 /spark

配置好 HA 后，由于 master 有多个，在用到 spark url 的地方列出所有的 master，例如：
./bin/spark-shell --master spark://host1:port1,host2:port2,host3:port3

5. 验证 HA
首先启动 Zookeeper 集群；然后在 node1 节点上运行 sbin/start-all.sh 命令启动 Spark 集群。最后使用 jps 命令查看，只在 node1 节点上发现了 Master 进程，而 node2 节点上没有，这时需要在 node2 节点上使用 sbin/start-master.sh 命令来启动备 Master 进程，这样便实现了 Master HA


kill 掉 node1 节点上的 master 进程后：

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