Spark on YARN 环境搭建

Spark on YARN 环境搭建详细步骤:

  1. 环境准备

    • 确保已经安装好Hadoop YARN集群。
    • 下载并解压Spark安装包。
  2. 配置Spark

    • 进入Spark安装目录下的conf文件夹。
    • 复制spark-defaults.conf.templatespark-defaults.conf,并编辑该文件,添加以下配置(根据实际需求调整):

      spark.master                     yarn
      spark.executor.memory            1g
      spark.executor.cores             1
      spark.executor.instances         2
      spark.driver.memory              1g
    • 复制slaves.templateslaves,并编辑该文件,列出所有工作节点的主机名或IP地址。
  3. 配置环境变量

    • 在每个节点的~/.bashrc~/.bash_profile中添加Spark的环境变量,例如:

      export SPARK_HOME=/path/to/spark
      export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
    • 使环境变量生效:source ~/.bashrcsource ~/.bash_profile
  4. 分发配置

    • 使用scp或其他工具将配置好的Spark目录分发到其他节点上。
  5. 启动Spark on YARN

    • 在YARN的ResourceManager节点上,使用以下命令提交Spark作业:

      spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster /path/to/spark/examples/jars/spark-examples*.jar 1000

      这个命令会运行Spark的Pi示例程序,计算π的值。

  6. 验证

    • 在YARN的ResourceManager UI中查看Spark作业的运行状态。
    • 在Spark的History Server UI中查看作业的历史记录(如果已启用)。

请注意,这些步骤是一个基本的指南,具体配置可能会根据您的集群环境和需求有所不同。务必参考官方文档以获取更详细的信息和最佳实践。

最后修改于:2024年08月04日 19:04

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