2.3 Standalone模式

Standalone模式是Spark自带的资源调度引擎，构建一个由Master + Worker构成的Spark集群，Spark运行在集群中。
这个Standalone区别于Hadoop的。这里的Standalone是指只用Spark来搭建一个集群，不需要借助其他框架。

2.3.1集群角色之资源管理

Master和Worker集群资源管理

Master和Worker是Spark的守护进程(常驻后台进程)、集群资源管理者，即Spark在特定模式(Standalone)下正常运行必须要有的后台常驻进程。

Driver和Executor是临时程序，当有具体任务提交到Spark集群才会开启的程序。
Standalone是Spark自带的资源调度引擎，构建一个由Master + Worker构成的Spark集群，Spark运行在集群中。

2.3.2 安装使用

1）集群规划

2）再解压一份Spark安装包，并修改解压后的文件夹名称为spark-standalone

[aa@hadoop102 sorfware]$ tar -zxvf spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/
[aa@hadoop102 module]$ mv spark-3.1.3-bin-hadoop3.2 spark-standalone

3）进入Spark的配置目录/opt/module/spark-standalone/conf

[aa@hadoop102 spark-standalone]$ cd conf

4）重命名conf/workers.template文件为conf/workers，并修改works文件内容，添加work节点：

[aa@hadoop102 conf]$ mv workers.template workers
[aa@hadoop102 conf]$ vim workers

```dart
hadoop102
hadoop103
hadoop104

5）修改重命名文件conf/spark-env.sh.template为conf/spark-env.sh文件，添加master节点

```dart
[aa@hadoop102 conf]$ mv spark-env.sh.template spark-env.sh
[aa@hadoop102 conf]$ vim spark-env.sh
SPARK_MASTER_HOST=hadoop102
SPARK_MASTER_PORT=7077

6）分发spark-standalone包

[aa@hadoop102 module]$ xsync spark-standalone/

7）启动spark集群

[aa@hadoop102 spark-standalone]$ sbin/start-all.sh

查看三台服务器运行进程（xcall.sh是以前采集项目里面讲的脚本）。

[aa@hadoop102 spark-standalone]$ xcall.sh
=============== hadoop102 ===============
10341 Worker
11061 Jps
10231 Master
=============== hadoop103 ===============
7800 Worker
8266 Jps
=============== hadoop104 ===============
13601 Jps
13293 Worker

注意：如果遇到 “JAVA_HOME not set” 异常，可以在sbin目录下的spark-config.sh 文件中加入如下配置。

export JAVA_HOME=XXXX

8）网页查看：hadoop102:8080（master web的端口，相当于yarn的8088端口）
目前还看不到任何任务的执行信息。
9）官方求PI案例

[aa@hadoop102 spark-standalone]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop102:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.3.jar \
10

参数：–master spark://hadoop102:7077指定要连接的集群的master（配置文件中所配置的信息一致）。
10）页面查看http://hadoop102:8080/
默认采用三台服务器节点的总核数24核，每个节点内存1024M
·8080：master的webUI
·4040：application的webUI的端口号

2.3.3 参数说明

我们当然也可以根据实际任务需求指定使用资源
1）配置Executor可用内存为2G，使用CPU核数为2个

[aa@hadoop102 spark-standalone]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop102:7077 \
--executor-memory 2G \
--total-executor-cores 2 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.3.jar \
10

2）页面查看http://hadoop102:8080/

3）基本语法
bin/spark-submit
–class
–master
… # other options

[application-arguments]
4）参数说明

2.3.4 配置历史服务

由于spark-shell停止掉后，hadoop102:4040页面就看不到历史任务的运行情况，所以我们需要历史服务器任务日志。
1）修改spark-default.conf.template名称

[aa@hadoop102 conf]$ mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

2）修改spark-default.conf文件，配置日志存储路径（写）

[aa@hadoop102 conf]$ vim spark-defaults.conf
spark.eventLog.enabled          true
spark.eventLog.dir              hdfs://hadoop102:8020/directory

注意：需要启动Hadoop集群，HDFS上的目录需要提前存在(因为历史任务日志数据存储在HDFS上)。

[aa@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop.sh start
[aa@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hadoop fs -mkdir /directory

3）修改spark-env.sh文件，添加如下配置：

[aa@hadoop102 conf]$ vim spark-env.sh

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

参数1含义：WEBUI访问的端口号为18080
参数2含义：指定历史服务器日志存储路径（读）
参数3含义：指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。
4）分发配置文件

[aa@hadoop102 conf]$ xsync spark-defaults.conf 
[aa@hadoop102 conf]$ xsync spark-env.sh 

5）启动历史服务

[aa@hadoop102 spark-standalone]$ sbin/start-history-server.sh

6）再次执行任务

[aa@hadoop102 spark-standalone]$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop102:7077 \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.3.jar \
10

7）查看Spark历史服务地址：hadoop102:18080