【图书介绍】《Spark SQL大数据分析快速上手》-CSDN博客

《Spark SQL大数据分析快速上手》【摘要 书评 试读】- 京东图书

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Hadoop完全分布式环境搭建步骤-CSDN博客,前置环境安装参看此博文

伪分布模式也是在一台主机上运行，我们直接使用2.2节配置好的CentOS7-201虚拟机。伪分布模式需要启动Spark的两个进程，分别是Master和Worker。启动后，可以通过8080端口查看Spark的运行状态。伪分布模式安装需要修改一个配置文件SPARK_HOME/conf/workers，添加一个worker节点，然后通过SPARK_HOME/sbin目录下的start-all.sh启动Spark集群。完整的Spark伪分布模式安装的操作步骤如下：

   步骤（1）配置SSH免密码登录。

                 由于启动Spark需要远程启动Worker进程，因此需要配置从start-all.sh的主机到worker节点的SSH免密码登录（如果之前已经配置过此项，那么可以不用重复配置）：

$ ssh-keygen -t rsa
$ ssh-copy-id server201

  步骤（2）修改配置文件。

                 在spark-env.sh文件中添加JAVA_HOME环境变量（在最前面添加即可）：

$ vim /app/spark-3.3.1/sbin/spark-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0-361

                 修改workers配置文件：

$ vim /app/spark-3.3.1/conf/workers
server201

 步骤（3） 执行start-all.sh启动Spark：

$ /app/spark-3.3.1/sbin/start-all.sh

                 启动完成以后，会有两个进程，分别是Master和Worker：

[hadoop@server201 sbin]$ jps
2128 Worker
2228 Jps
2044 Master

                 查看启动日志可知，可以通过访问8080端口查看Web界面：

$ cat /app/spark-3.3.1/logs/spark-hadoop-org.apache.spark. deploy.master.Master-1-server201.out
21/03/22 22:03:47 INFO Utils: Successfully started service 'sparkMaster' on port 7077.
21/03/22 22:03:47 INFO Master: Starting Spark master at spark://server201:7077
21/03/22 22:03:47 INFO Master: Running Spark version 3.3.1
21/03/22 22:03:47 INFO Utils: Successfully started service 'MasterUI' on port 8080.
21/03/22 22:03:47 INFO MasterWebUI: Bound MasterWebUI to 0.0.0.0, and started at http://server201:8080
21/03/22 22:03:47 INFO Master: I have been elected leader! New state: ALIVE
21/03/22 22:03:50 INFO Master: Registering worker 192.168.56.201:34907 with 2 cores, 2.7 GiB RAM

步骤（4）再次通过netstat命令查看端口的使用情况：

[hadoop@server201 sbin]$ netstat -nap | grep java
(Not all processes could be identified, non-owned process info
 will not be shown, you would have to be root to see it all.)
tcp6       0      0 :::8080                    :::*         	  LISTEN      2044/java
tcp6       0      0 :::8081                    :::*         	  LISTEN      2128/java
tcp6       0      0 192.168.56.201:34907    :::*            LISTEN      2128/java
tcp6       0      0 192.168.56.201:7077     :::*          	  LISTEN      2044/java
tcp6       0      0 192.168.56.201:53630    192.168.56.201:7077     ESTABLISHED 2128/java
tcp6       0      0 192.168.56.201:7077     192.168.56.201:53630    ESTABLISHED 2044/java
unix  2      [ ]         STREAM     CONNECTED     53247    2044/java
unix  2      [ ]         STREAM     CONNECTED     55327    2128/java
unix  2      [ ]         STREAM     CONNECTED     54703    2044/java
unix  2      [ ]         STREAM     CONNECTED     54699    2128/java
[hadoop@server201 sbin]$ jps
2128 Worker
2243 Jps
2044 Master

可以发现一共有两个端口被占用，它们分别是7077和8080。

  步骤（5）查看8080端口。

                 在宿主机浏览器中直接输入http://192.168.56.201:8080查看Spark的运行状态，如图2-7所示。

图2-7  Spark的运行状态

 步骤（6） 测试集群是否运行。

                 依然使用Spark Shell，通过--master指定spark://server201:7077的地址即可使用这个集群：

$ spark-shell --master spark://server201:7077

然后我们可以再做一次2.4.1节的WordCount测试。

（1）读取文件：

scala> val file = sc.textFile("file:///app/hadoop-3.2.3/NOTICE.txt");
file: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///app/hadoop-3.2.3/NOTICE.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:1

（2）根据空格符和回车符将字符节分为一个一个的单词：

scala> val words = file.flatMap(_.split("\\s+"));
words: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[2] at flatMap at <console>:1

（3）统计单词，每一个单词初始统计为1：

scala> val kv = words.map((_,1));

kv: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[3] at map at <console>:1

（4）根据key进行统计计算：

scala> val worldCount = kv.reduceByKey(_+_);

worldCount: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[4] at reduceByKey at <console>:1

（5）输出结果并在每一行中添加一个制表符：

scala> worldCount.collect.foreach(kv=>println(kv._1+"\t"+kv._2));
this    2
is      1
how     1
into    2
something       1
hive.   2
file    1
And     1
process 1
you     2
about   1
wordcount       1

如果在运行时查看后台进程，将会发现多出以下两个进程：

[hadoop@server201 ~]# jps
12897 Worker
13811 SparkSubmit
13896 CoarseGrainedExecutorBackend
12825 Master
14108 Jps

SparkSubmit为一个客户端，与Running Application对应；CoarseGrainedExecutorBackend用于接收任务。