环境说明

• 准备三台服务器，分别为：bigdata141（hadoop 主节点）、bigdata142、bigdata143
• 确保 hadoop 集群先启动好，我这边的 hadoop 版本为 3.2.0
• 另准备一台服务器，bigdata144，作为 hadoop 客户端节点，也是作为spark的客户端节点

下载安装包 

下载链接：Index of /dist/spark

注意版本对应，这边 spark 选择版本为 3.2.0

下载完后，上传到作为客户端的服务器，我这边上传到 bigdata144 的 /data/soft/ 目录下

解压并配置

解压

解压，而后进入

[root@bigdata144 soft]# tar -zxvf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz
[root@bigdata144 soft]# cd spark-3.2.0-bin-hadoop3.2
[root@bigdata144 spark-3.2.0-bin-hadoop3.2]# ll

配置

1、进入 conf/ 目录，复制一份 spark-env.sh.template

[root@bigdata144 spark-3.2.0-bin-hadoop3.2]# cd conf/
[root@bigdata144 conf]# ll
[root@bigdata144 conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh
[root@bigdata144 conf]# vi spark-env.sh

2、编辑 spark-env.sh，在文件末尾添加 JAVA_HOME 和 hadoop 配置文件目录：

export JAVA_HOME=/data/soft/jdk1.8
export HADOOP_CONF_DIR=/data/soft/hadoop-3.2.0/etc/hadoop

启动Spark

 此部署方式不用启动 spark 任何进程

提交任务

1、查看 examples/jars 目录下的包，然后尝试提交任务：

[root@bigdata144 spark-3.2.0-bin-hadoop3.2]# ll examples/jars
[root@bigdata144 spark-3.2.0-bin-hadoop3.2]# bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.0.jar

 2、到 yarn 的界面上查看提交的 spark 任务信息，这样就可以在 yarn 上执行 spark 任务了