一文读懂spark yarn集群搭建

文是超简单的spark yarn配置教程:

yarn是hadoop的一个子项目，目的是用于管理分布式计算资源，在yarn上面搭建spark集群需要配置好hadoop和spark。我在搭建集群的时候有3台虚拟机，都是centos系统的。下面就开始一步一步地进行集群搭建。

一、配置hosts文件

　　hosts文件是主机名到ip的映射，目的是为了方便地查找主机，而不用去记各个主机的IP地址，比如配置master 10.218.20.210 就是为10.218.20.210地址取名为master,在以后的url中就可以用master代替10.218.20.210。

这里我们为了在配置文件中更方便地写url，所以需要在这里配置各个节点的host-ip映射。

10.217.2.240 master
10.217.2.241 slave1
10.217.2.242 slave2

　　这里我的三个节点分别对应master slave1 slave2.

二、配置ssh

　　启动hdfs和spark的时候各个节点需要相互访问，所以要配置好ssh秘钥。可以为每个主机生成各自的rsa秘钥也可以只生成一个rsa秘钥，并发送到所有主机。

三、安装JAVA

　　spark是基于java写的，这里把java解压到某目录然后配置环境变量,修改/etc/profile

  export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_77
  export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
  export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH
  export CLASSPATH=$CLASSPATH:.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib

四、安装scala

　　使用spark最好还是用scala语言，解压后配置环境变量,修改/etc/profile

    export SCALA_HOME=/home/hadoop/scala-2.10.6
    export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

五、安装配置HADOOP和YARN

　　yarn的包是包含在hadoop里面的，解压hadoop压缩包，tar -zcvf hadoop-2.7.5.tar.gz，配置环境变量,

    export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.5
    export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
    export YARN_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.5
    export YARN_CONF_DIR=${YARN_HOME}/etc/hadoop

　　环境变量配置完了，现在要配置hadoop自身的配置文件，目录在hadoop目录下的etc/hadoop文件夹，里面有很多配置文件.我们需要配置七个：hadoop-env.sh，yarn-env.sh，slaves，core-site.xml，hdfs-site.xml，maprd-site.xml，yarn-site.xml。

hadoop-env.sh：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_77

　　yarn-env.sh：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_77

　　slaves：

slave1
slave2

　　core-site.xml:

<configuration>
        <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000/</value>
        </property>
        <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.2/tmp</value>
        </property>
</configuration>

　　hdfs-site.xml:

<configuration>
        <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>master:9001</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.5/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.5/dfs/data</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
        </property>
</configuration>

　mapred-site.xml:

<configuration>
        <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
        </property>
</configuration>

　　yarn-site.xml:

<configuration>
        <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>fang-ubuntu:8032</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>master:8030</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>master:8035</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>master:8033</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>master:8088</value>
        </property>
</configuration>

　配置好了以后，需要调用hadoop namenode 格式化，配置改变以后就需要格式化namenode，其实就是创建一些目录，增添一些文件，以后配置不变的话就不需要再格式化。如果配置变了就需要删除tmp，dfs，logs文件夹，再进行格式化。

bin/hadoop namenode -format    #格式化namenode

　　现在就可以启动hdfs系统和yarn系统了:

 sbin/start-dfs.sh              #启动dfs 
 sbin/start-yarn.sh              #启动yarn

　　启动成功后可以使用jps命令查看各个节点上是否启动了对应进程。

master节点上:

[root@CTUGT240X sbin]# jps
23809 SecondaryNameNode
23971 ResourceManager
24071 NodeManager
23512 NameNode
23644 DataNode
24173 Jps

slave节点上:

[root@CTUGT241X hadoop]# jps
31536 Jps
31351 DataNode
31454 NodeManager

六、安装配置spark：

解压spark压缩包

 tar -zcvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tar

配置spark配置文件:

    cd ~spark-2.2.0-bin-hadoop2.7/conf    #进入spark配置目录
    cp spark-env.sh.template spark-env.sh  #从配置模板复制
    vim spark-env.sh    #添加配置内容
    在spark-env.sh末尾添加以下内容（这是我的配置，你可以自行修改）：
    export SPARK_HOME=/home/hadoop/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
    export SCALA_HOME=/home/hadoop/scala-2.11.12
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_77
    export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.5
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SCALA_HOME/bin
    export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
    export YARN_CONF_DIR=$YARN_HOME/etc/hadoop
    export SPARK_MASTER_IP=20.2.217.123
    SPARK_LOCAL_DIRS=/home/haodop/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
    SPARK_DRIVER_MEMORY=1G
    export SPARK_LIBARY_PATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$HADOOP_HOME/lib/native

　　上述的版本那些根据个人的进行修改，还有运行内存那些要根据硬件配置来，太大了启动spark会失败。

slaves文件: