如何在hadoopYARN上运行spark-shell
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1. spark模式架构图
2. Scala下载安装
a. 官网： http://www.scala-alng.org/files/archive/
b. 选择好版本，复制链接，使用wget 命令下载
wget http://www.scala-alng.org/files/archive/scala-2.11.6.tgz
c. 解压
tar xvf scala-2.11.6.tgz
sudo mv scala-2.11.6 /usr/local/scala # 将scala移动到/usr/local目录
d. 设置环境变量
sudo gedit ~/.bashrc
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
source ~/.bashrc # 使配置生效
e. 启动scala
hduser[@master](https://my.oschina.net/u/48054):~$ scala
3. Spark安装
a. 官网： http://spark.apache.org/downloads.html
b. 选择版本1.4 || Pre-built for Hadoop 2.6 and later || 复制链接使用wget 命令下载
c. wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.4.0-bin-hadoop2.6.tgz
d. 解压并移动到 /usr/local/spark/
e. 编辑环境变量
f. sudo gedit ~/.bashrc
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
g. source ~/.bashrc # 使配置生效
4. 启动spark-shell交互页面
hduser[@master](https://my.oschina.net/u/48054):~$ spark-shell
5. 启动hadoop
6. 在本地运行spark-shell
a. spark-shell --master local[4]
b. 读取本地文件
val textFile=sc.textFile("file:/usr/local/spark/LREADME.md")
textFile.count
7. 在Hadoop Yarn 运行spark-shell
SPARK_JAR=/usr/local/spark/lib/spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0.jar HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop MASTER=yarn-client /usr/local/spark/bin/spark-shell
SPARK_JAR=/usr/local/spark/lib/spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0.jar # 设置sparkjar文件路径 HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop # 设置hadoop配置文件目录
MASTER=yarn-client # 设置运行模式是yarn-client
/usr/local/spark/bin/spark-shell # 要运行的spark-shell的完整路径
8. 构建Spark Standalone Cluster执行环境
a. cp /usr/local/spark/conf/spark-env.sh.template /usr/local/spark/conf/spark-env.sh # 复制模板文件 在进行设置
b. 设置spark-env.sh
c. sudo gedit /usr/local/spark/conf/spark-env.sh
export SPARK_MASTER_IP=master master的IP
export SPARK_WORKER_CORES=1 每个worker使用的cpu核心
export SPARK_WORKER_MEMORY=600m 每个worker使用的内存
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1 设置每个worker实例
# 一定要注意自己的内存
# hadoop+spark 在多个虚拟机上运行起来后8G内存是不够用的 非常耗内存
# 资源在经过虚拟机后会有比较大的损耗
d. 使用ssh链接data1,data2 并创建spark目录
sudo mkdir /usr/local/spark
sudo chown hduser:hduser /usr/local/spark
# 对data1 和data2执行上面的操作
e. 将master的spark复制到data1,data2上
sudo scp -r /usr/local/spark hduser@data1:/usr/local
sudo scp -r /usr/local/spark hduser@data2:/usr/local
f. 编辑slaves文件
sudo gedit /usr/local/spark/conf/slaves
data1
data2
9. 在Spark Standalone运行spark-shell
a. 启动Spark Standalone Cluster
/usr/local/spark/sbin/start-all.sh
b. 运行
spark-shell --master spark://master:7077
c. 查看Spark Standalone Web UI界面
http://master:8080/
d. 停止Spark Standalone Cluster
/usr/local/spark/sbin/stop-all.sh
10. 命令参考
152 scala
153 jps
154 wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.4.0-bin-hadoop2.6.tgz
155 ping www.baidu.com
156 ssh data3
157 ssh data2
158 ssh data1
159 jps
160 start-all.sh
161 jps
162 spark-shell
163 spark-shell --master local[4]
164 SPARK_JAR=/usr/local/spark/lib/spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0.jar HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop MASTER=yarn-client /usr/local/spark/bin/spark-shell
165 ssh data2
166 ssh data1
167 cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
168 ll
169 sudo gedit masters
170 sudo gedit slaves
171 sudo gedit /etc/hosts
172 sudo gedit hdfs-site.xml
173 sudo rm -rf /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs
174 mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode
175 sudo chown -R hduser:hduser /usr/local/hadoop
176 hadoop namenode -format
177 start-all.sh
178 jps
179 spark-shell
180 SPARK_JAR=/usr/local/spark/lib/spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0.jar HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop MASTER=yarn-client /usr/local/spark/bin/spark-shell
181 ssh data1
182 ssh data2
183 ssh data1
184 start-all.sh
185 jps
186 cp /usr/local/spark/conf/spark-env.sh.template /usr/local/spark/conf/spark-env.sh
187 sudo gedit /usr/local/spark/conf/spark-env.sh
188 sudo scp -r /usr/local/spark hduser@data1:/usr/local
189 sudo scp -r /usr/local/spark hduser@data2:/usr/local
190 sudo gedit /usr/local/spark/conf/slaves
191 /usr/local/spark/sbin/start-all.sh
192 spark-shell --master spark://master:7077
193 /usr/local/spark/sbin/stop-all.sh
194 jps
195 stop-all.sh
196 history以上是“如何在hadoop YARN上运行spark-shell”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道！
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