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spark第一章：环境安装

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前言

spark在大数据环境的重要程度就不必细说了，直接开始吧。

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一、文件准备

1.文件上传

spark3.2.3官网下载地址。

本次学习spark使用稳定版3.2.3.
spark一般有3种部署模式。
Local一般用于测试。
Standalone用于学习
Yarn生产环境常用部署。
我们直接模拟生产环境。

2.文件解压

tar -xvf spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz -C /opt/module/
cd /opt/module/
mv spark-3.3.2-bin-hadoop3/ spark-yarn

3.修改配置

spark是基于hadoop允许的，所以我们要修改hadoop的配置文件。

vim /opt/module/hadoop-3.2.3/etc/hadoop/yarn-site.xml

<!--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>

将这个文件分发到集群

xsync hadoop-3.2.3/etc/hadoop/

修改spark的conf文件

mv spark-env.sh.template spark-env.sh

在最后边追加两行内容

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk8u282-b08
YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-3.2.3/etc/hadoop

4.启动环境

先启动hadoop

提交spark任务。

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.2.jar 10

在浏览器查看结果
hadoop103:8088

二、历史服务器

1.修改配置

mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

在文件后边追加。

spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:8020/directory

在集群上创建需要的目录

 hadoop fs -mkdir /directory

修改spark-env.sh
在后边追加如下内容

export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080 
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop102:8020/directory 
-Dspark.history.retainedApplications=30"

修改 spark-defaults.conf
继续追加

spark.yarn.historyServer.address=hadoop102:18080
spark.history.ui.port=18080

2.启动历史服务器

sbin/start-history-server.sh

再次提交应用

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.2.jar 10

继续在hadoop103上查看结果。

最后边点击history

自动跳转到历史服务器。

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总结

spark第一章的环境搭建就到这里，现在可以将3个虚拟机保存快照。