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.template为spark-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.template为slaves，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或~/.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 ~/.bashrc 或 source ~/.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。