Spark三种分布式部署方式比较

目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN，详情参考。

Spark standalone模式分布式部署

环境介绍

说明

• 依赖scala：

  Note that support for Java 7, Python 2.6 and old Hadoop versions before 2.6.5 were removed as of Spark 2.2.0. Support for Scala 2.10 was removed as of 2.3.0. Support for Scala 2.11 is deprecated as of Spark 2.4.1 and will be removed in Spark 3.0.

• zookeeper： Master结点存在单点故障，所以要借助zookeeper，至少启动两台Master结点来实现高可用，配置方案比较简单。

安装scala

由上面的说明可知，spark对scala版本依赖较为严格，spark-2.4.5依赖scala-2.12.x，所以首先要安装scala-2.12.x，在此选用scala-2.12.10。使用二进制安装：

• 下载安装包
• 解压即用。

$ wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.10/scala-2.12.10.tgz
$ tar zxvf scala-2.12.10.tgz -C /path/to/scala_install_dir

如果系统环境也要使用相同版本的scala，可以将其加入到用户环境变量(.bashrc或.bash_profile)。

安装spark

• 打通三台spark机器的work用户ssh通道；
• 现在安装包到master机器：tvm13；
• 下载地址
• 注意提示信息，及Hadoop版本（与已有环境匹配，如果不匹配则选非预编译的版本自己编译）。

• 解压到安装目录即可。

配置spark

spark服务配置文件主要有两个：spark-env.sh和slaves。

• spark-evn.sh：配置spark运行相关环境变量
• slaves：指定worker服务器

配置spark-env.sh：cp spark-env.sh.template spark-env.sh

export JAVA_HOME=/data/template/j/java/jdk1.8.0_201 export SCALA_HOME=/data/template/s/scala/scala-2.12.10 export SPARK_WORKER_MEMORY=2048m export SPARK_WORKER_CORES=2 export SPARK_WORKER_INSTANCES=2 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=tvm11:2181,tvm12:2181,tvm13:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/data/template/s/spark" # 关于 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS 参数含义： # -Dspark.deploy.recoverMode=ZOOKEEPER #代表发生故障使用zookeeper服务 # -Dspark.depoly.zookeeper.url=master.hadoop,slave1.hadoop,slave1.hadoop #主机名的名字 # -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark #spark要在zookeeper上写数据时的保存目录 # 其他参数含义：https://blog.csdn.net/u010199356/article/details/89056304 

配置slaves：cp slaves.template slaves

# A Spark Worker will be started on each of the machines listed below. tvm13
tvm14
tvm15

配置 spark-default.sh ，主要用于spark执行任务（可以命令行动态指定）：

# http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html#configuring-logging # spark-defaults.sh spark.app.name                                YunTuSpark
spark.driver.cores                            2
spark.driver.memory                           2g
spark.master                                  spark://tvm13:7077,tvm14:7077
spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir                            hdfs://cluster01/tmp/event/logs 
spark.serializer                              org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.serializer.objectStreamReset            100
spark.executor.logs.rolling.time.interval     daily
spark.executor.logs.rolling.maxRetainedFiles  30
spark.ui.enabled true spark.ui.killEnabled true spark.ui.liveUpdate.period                    100ms
spark.ui.liveUpdate.minFlushPeriod            3s
spark.ui.port                                 4040
spark.history.ui.port                         18080
spark.ui.retainedJobs                         100
spark.ui.retainedStages                       100
spark.ui.retainedTasks                        1000
spark.ui.showConsoleProgress true spark.worker.ui.retainedExecutors             100
spark.worker.ui.retainedDrivers               100
spark.sql.ui.retainedExecutions               100
spark.streaming.ui.retainedBatches            100
spark.ui.retainedDeadExecutors                100 # spark.executor.extraJavaOptions  -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three" 

hdfs资源准备

因为 spark.eventLog.dir 指定为hdfs存储，所以需要在hdfs预先创建相应的目录文件：

hdfs dfs -mkdir -p hdfs://cluster01/tmp/event/logs

配置系统环境变量

编辑 ~/.bashrc ：

export SPARK_HOME=/data/template/s/spark/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 export PATH=$SPARK_HOME/bin/:$PATH 

分发

以上配置完成后，将 /path/to/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 分发至各个slave节点，并配置各个节点的环境变量。

启动

• 先在master节点启动所有服务：./sbin/start-all.sh
• 然后在backup节点单独启动master服务：./sbin/start-master.sh

查看状态

启动完成后到web去查看：

• master（8081端口）：Status: ALIVE 
• backup（8080端口）：Status: STANDBY 

完成！

原文链接：https://my.oschina.net/adailinux/blog/3185242