Spark基础学习笔记05：搭建Spark Standalone集群

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零、本讲学习目标
搭建Spark Standalone模式的集群
能够启动Spark Standalone模式的集群
学会Spark应用程序的提交
Spark的两种集群运行模式：Spark Standalone模式和Spark On YARN模式。Standalone模式需要启动Spark集群，而Spark On YARN模式不需要启动Spark集群，只需要启动YARN集群即可。先来搭建Spark Standalone模式的集群。

一、Spark Standalone架构
Spark Standalone模式为经典的Master/Slave（主/从）架构，资源调度是Spark自己实现的。在Standalone模式中，根据应用程序提交的方式不同，Driver（主控进程）在集群中的位置也有所不同。应用程序的提交方式主要有两种：client和cluster，默认是client。可以在向Spark集群提交应用程序时使用–deploy-mode参数指定提交方式。
（一）client提交方式
当提交方式为client时，运行架构如下图所示
在这里插入图片描述

集群的主节点称为Master节点，在集群启动时会在主节点启动一个名为Master的守护进程，类似YARN集群的ResourceManager；从节点称为Worker节点，在集群启动时会在各个从节点上启动一个名为Worker的守护进程，类似YARN集群的NodeManager。

Spark在执行应用程序的过程中会启动Driver和Executor两种JVM进程。

Driver为主控进程，负责执行应用程序的main()方法，创建SparkContext对象（负责与Spark集群进行交互），提交Spark作业，并将作业转化为Task（一个作业由多个Task任务组成），然后在各个Executor进程间对Task进行调度和监控。通常用SparkContext代表Driver。在上图的架构中，Spark会在客户端启动一个名为SparkSubmit的进程，Driver程序则运行于该进程。

Executor为应用程序运行在Worker节点上的一个进程，由Worker进程启动，负责执行具体的Task，并存储数据在内存或磁盘上。每个应用程序都有各自独立的一个或多个Executor进程。在Spark Standalone模式和Spark on YARN模式中，Executor进程的名称为CoarseGrainedExecutorBackend，类似运行MapReduce程序所产生的YarnChild进程，并且同时与Worker、Driver都有通信。

（二）cluster提交方式
当提交方式为cluster时，运行架构如下图所示
在这里插入图片描述

Standalone cluster提交方式提交应用程序后，客户端仍然会产生一个名为SparkSubmit的进程，但是该进程会在应用程序提交给集群之后就立即退出。当应用程序运行时，Master会在集群中选择一个Worker进程启动一个名为DriverWrapper的子进程，该子进程即为Driver进程，所起的作用相当于YARN集群的ApplicationMaster角色，类似MapReduce程序运行时所产生的MRAppMaster进程。
二、Spark集群拓扑
（一）集群拓扑
一个主节点，两个从节点
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（二）集群角色分配
Spark Standalone模式的集群搭建需要在集群的每个节点都安装Spark，集群角色分配如下表所示。

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三、搭建三节点集群
（一）在私有云上创建三台虚拟机
创建配置过程，参看本博《在OpenStack私有云上创建与配置虚拟机》
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（二）利用FinalShell登录三台虚拟机
在宿主机win7上启动FinalShell
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1、创建SSH连接
创建三个SSH连接，连接master、slave1和slave2三个节点

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1、登录master虚拟机
单击连接管理器里的master，登录master虚拟机
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2、登录slave1虚拟机
单击连接管理器里的slave1，登录slave1虚拟机
在这里插入图片描述

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3、登录slave2虚拟机
单击连接管理器里的slave2，登录slave2虚拟机
在这里插入图片描述

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（三）查看三台虚拟机主机名
查看master虚拟机主机名
在这里插入图片描述

查看slave1虚拟机主机名
在这里插入图片描述

查看slave2虚拟机主机名
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设置主机名命令：hostnamectl set-hostname <主机名>
（四）配置三台虚拟机IP-主机名映射

在三台虚拟机上安装vim编辑器，执行命令：yum -y install vim
1、配置master虚拟机IP-主机名映射
执行命令：vim /etc/hosts
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查看主机映射配置文件

2、配置slave1虚拟机IP-主机名映射
执行命令：vim /etc/hosts
在这里插入图片描述

查看主机映射配置文件

3、配置slave2虚拟机IP-主机名映射
执行命令：vim /etc/hosts
在这里插入图片描述

查看主机映射配置文件

（五）关闭与禁用防火墙
1、了解相关命令
（1）关闭防火墙命令
systemctl stop firewalld
（2）禁用防火墙命令
systemctl disable firewalld
（3）查看防火墙状态
systemctl status firewalld
2、关闭与禁用防火墙
（1）关闭与禁用master虚拟机防火墙
关闭防火墙
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禁用防火墙
在这里插入图片描述

查看防火墙状态
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（2）关闭与禁用slave1虚拟机防火墙
关闭防火墙

禁用防火墙

查看防火墙状态

（3）关闭与禁用slave2虚拟机防火墙
关闭防火墙

禁用防火墙

查看防火墙状态

（六）关闭SeLinux安全机制
安全增强型 Linux（Security-Enhanced Linux）简称 SELinux，它是一个 Linux 内核模块，也是 Linux 的一个安全子系统。
SELinux 主要作用就是最大限度地减小系统中服务进程可访问的资源（最小权限原则）。
SELinux 有三种工作模式，分别是enforcing：强制模式；permissive：宽容模式；disabled：关闭 SELinux。
/etc/sysconfig/selinux 文件里SELINUX=enforcing，将enforcing改成disabled，就可以关闭SeLinux安全机制
1、在master虚拟机上关闭SeLinux安全机制
执行命令：vim /etc/sysconfig/selinux
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2、在slave1虚拟机上关闭SeLinux安全机制
执行命令：vim /etc/sysconfig/selinux
在这里插入图片描述

3、在slave2虚拟机上关闭SeLinux安全机制
执行命令：vim /etc/sysconfig/selinux
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（七）设置三台虚拟机免密登录
1、master虚拟机免密登录master
执行命令：ssh-keygen，生成密钥对
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执行命令：ssh-copy-id root@master，将公钥拷贝到master
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测试master节点是否免密登录自己
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2、master虚拟机免密登录slave1
执行命令：ssh-copy-id root@slave1，将公钥拷贝到slave1
在这里插入图片描述

测试master节点是否免密登录slave1
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3、master虚拟机免密登录slave2
执行命令：ssh-copy-id root@slave2，将公钥拷贝到slave2
在这里插入图片描述

测试master节点是否免密登录slave2
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（八）上传大数据相关软件到虚拟机
在win7虚拟机上查看相关软件
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上传到master虚拟机/opt目录
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（九）在三台虚拟机上安装配置JDK
1、在master虚拟机上安装配置JDK
进入/opt目录
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执行命令：tar -zxvf jdk-8u162-linux-x64.tar.gz -C /usr/local，将Java安装包解压到指定目录
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执行命令：ll /usr/local/jdk1.8.0_162，查看解压之后的jdk1.8.0_162目录
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执行命令：vim /etc/profile，配置环境变量
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存盘退出，执行命令：source /etc/profile，让配置生效
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查看JDK版本
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编写一个Java程序 - HelloWorld.java
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存盘退出后，执行命令：javac HelloWorld.java，编译成字节码文件

执行命令：java HelloWorld

2、将master虚拟机上安装的JDK分发到slave1和slave2虚拟机
执行命令：scp -r $JAVA_HOME root@slave1:$ JAVA_HOME (-r recursive - 递归)
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在slave1虚拟机上查看JDK是否拷贝成功
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执行命令：scp -r $JAVA_HOME root@slave2:$ JAVA_HOME (-r recursive - 递归)
在这里插入图片描述

在slave2虚拟机上查看JDK是否拷贝成功
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3、将master虚拟机上环境配置文件分发到slave1和slave2虚拟机
执行命令：scp /etc/profile root@slave1:/etc
在这里插入图片描述

执行命令：scp /etc/profile root@slave2:/etc
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在slave1与slave2节点上执行命令：source /etc/profile，让环境配置生效

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四、配置完全分布式Hadoop
（一）在master虚拟机上安装配置hadoop
1、将hadoop安装包解压到指定位置
执行命令：tar -zxvf hadoop-2.7.7.tar.gz -C /usr/local
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查看解压之后的hadoop目录（bin: 可执行文件；etc/hadoop: 配置目录；sbin: 启动关闭系统的命令）
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2、配置hadoop环境变量
执行命令：vim /etc/profile
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存盘退出，执行命令：source /etc/profile，让配置生效

3、编辑Hadoop环境配置文件 - hadoop-env.sh
执行命令：cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop，进入hadoop配置目录
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执行命令：vim hadoop-env.sh

在这里插入图片描述

存盘退出后，执行命令source hadoop-env.sh，让配置生效

查看三个配置的三个环境变量

4、编辑Hadoop核心配置文件 - core-site.xml
执行命令：vim core-site.xml
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由于配置了IP地址主机名映射，因此配置HDFS老大节点可用hdfs://master:9000，否则必须用IP地址hdfs://192.168.1.101:9000

5、编辑HDFS配置文件 - hdfs-site.xml
执行命令：vim hdfs-site.xml
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6、编辑MapReduce配置文件 - mapred-site.xml
基于模板生成配置文件，执行命令：cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
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执行命令：vim mapred-site.xml
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7、编辑yarn配置文件 - yarn-site.xml
执行命令：vim yarn-site.xml
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说明：在hadoop-3.0.0的配置中，yarn.nodemanager.aux-services项的默认值是“mapreduce.shuffle”，但如果在hadoop-2.7 中继续使用这个值，NodeManager 会启动失败，必须改成“mapreduce_shuffle”。
补充：大数据组件的老大和小弟
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8、编辑slaves文件（定名分）
通过slaves文件定义从节点，有两个：slave1与slave2
执行命令：vim slaves
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如此配置，数据节点在slave1和slave2上，master上就不会有数据节点
（二）在slave1虚拟机上安装配置hadoop
1、将master虚拟机上的hadoop分发到slave1虚拟机
执行命令：scp -r $HADOOP_HOME root@slave1:$ HADOOP_HOME
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在slave1节点上查看分发的hadoop
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2、将master虚拟机上环境配置文件分发到slave1虚拟机
执行命令：scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile
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3、在slave1虚拟机上让环境配置生效
切换到slave1虚拟机，执行命令：source /etc/profile
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（三）在slave2虚拟机上安装配置hadoop
1、将master虚拟机上的hadoop分发到slave2虚拟机
执行命令：scp -r $HADOOP_HOME root@slave2:$ HADOOP_HOME
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在slave2节点上查看分发的hadoop
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2、将master虚拟机上环境配置文件分发到slave2虚拟机
执行命令：scp /etc/profile root@slave2:/etc/profile

3、在slave2虚拟机上让环境配置生效
切换到slave2虚拟机，执行命令：source /etc/profile

（四）在master虚拟机上格式化名称节点
在master虚拟机上，执行命令：hdfs namenode -format
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看到22/04/27 00:41:52 INFO common.Storage: Storage directory /usr/local/hadoop-2.7.7/tmp/namenode has been successfully formatted. ，表明名称节点格式化成功。
（五）启动Hadoop集群
1、在master虚拟机上启动hadoop集群
执行命令：start-dfs.sh，启动hdfs服务
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一个名称节点（namenode）——老大，在master虚拟机上；两个数据节点（datanode）——小弟，在slave1与slave2虚拟机上。辅助名称节点（secondarynamenode）的地址是master，因为在hdfs-site.xml文件里配置了辅助名称节点。
在这里插入图片描述

此时查看三个虚拟机的进程

执行命令：start-yarn.sh，启动YARN服务

启动了YARN守护进程；一个资源管理器（resourcemanager）在master虚拟机上，两个节点管理器（nodemanager）在slave1与slave2虚拟机上

执行命令jps查看master虚拟机的进程，只有NameNode、SecondaryNameNode和ResourceManager

查看slave1和slave2上的进程，只有NodeManager和DataNode

2、查看hadoop集群HDFS的WebUI界面
在win7虚拟机上浏览器访问http://master:50070
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不能通过主机名master加端口50070的方式，原因在于没有在hosts文件里IP与主机名的映射，现在可以访问http://192.168.1.101:50070
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修改宿主机的C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件

在这里插入图片描述

此时，访问http://master:50070

查看数据节点信息

点开【Utilities】下拉菜单，选择【Browse the file system】

在HDFS上创建一个目录BigData，执行命令：hdfs dfs -mkdir /BigData

在Hadoop WebUI界面查看刚才创建的目录

3、查看hadoop集群Yarn的WebUI界面
访问http://master:8088/cluster
在这里插入图片描述

单击[About]链接
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（六）停止Hadoop集群
在master虚拟机上执行命令：stop-all.sh（相当于同时执行了stop-dfs.sh与stop-yarn.sh）
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提示：This script is Deprecated. Instead use stop-dfs.sh and stop-yarn.sh，说明stop-all.sh脚本已经被废弃掉了，让我们最好分开使用stop-dfs.sh与stop-yarn.sh。
再次启动Hadoop服务后，采用分开方式停止Hadoop集群
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五、配置Spark Standalone集群
（一）在master虚拟机上安装配置Spark
1、进入/opt目录，查看spark安装包
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2、将spark安装包解压到指定目录
执行命令：tar -zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local
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3、配置spark环境变量
执行命令：vim /etc/profile
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存盘退出后，执行命令：source /etc/profile，让配置生效

查看spark安装目录（bin、sbin和conf三个目录很重要）

4、编辑spark环境配置文件 - spark-env.sh
进入spark配置目录后，执行命令：cp spark-env.sh.template spark-env.sh与vim spark-env.sh
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JAVA_HOME：指定JAVA_HOME的路径。若集群中每个节点在/etc/profile文件中都配置了JAVA_HOME，则该选项可以省略，Spark集群启动时会自动读取。为了防止出错，建议此处将该选项配置上。
SPARK_MASTER_HOST：指定集群主节点（master）的主机名，此处为master。
SPARK_MASTER_PORT：指定Master节点的访问端口，默认为7077。
存盘退出，执行命令：source spark-env.sh，让配置生效

5、创建slaves文件，添加从节点
执行命令：vim slaves，添加两个从节点主机名

（二）在slave1虚拟机上安装配置Spark
1、把master虚拟机上安装的spark分发给slave1虚拟机
执
行命令：scp -r $SPARK_HOME root@slave1:$ SPARK_HOME 在这里插入图片描述

2、将master虚拟机上环境变量配置文件分发到slave1虚拟机
在master虚拟机上，执行命令：scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile
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在slave1虚拟机上，执行命令：source /etc/profile，让环境配置生效
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3、在slave1虚拟机上让spark环境配置文件生效
在slave1虚拟机上，进入spark配置目录，执行命令：source spark-env.sh

（三）在slave2虚拟机上安装配置Spark
1、把master虚拟机上安装的spark分发给slave2虚拟机
执行命令：scp -r $SPARK_HOME root@slave2:$ SPARK_HOME
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2、将master虚拟机上环境变量配置文件分发到slave2虚拟机
在master虚拟机上，执行命令：scp /etc/profile root@slave2:/etc/profile
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在slave2虚拟机上，执行命令：source /etc/profile，让环境配置生效
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3、在slave2虚拟机上让spark环境配置文件生效
在slave2虚拟机上，进入spark配置目录，执行命令：source spark-env.sh
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六、启动Spark Standalone集群
Spark Standalone集群使用Spark自带的资源调度框架，但一般我们把数据保存在HDFS上，用HDFS做数据持久化，所以Hadoop还是需要配置，但是可以只配置HDFS相关的，而Hadoop YARN不需要配置。启动Spark Standalone集群，不需要启动YARN服务，因为Spark会使用自带的资源调度框架。
（一）启动hadoop的dfs服务
在master虚拟机上执行命令：start-dfs.sh
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（二）启动Spark集群
执行命令：start-all.sh
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查看start-all.sh的源码启动Master与Worker的命令

可以看到，当执行start-all.sh命令时，会分别执行start-master.sh命令启动Master，执行start-slaves.sh命令启动Worker。
注意，若spark-evn.sh中配置了SPARK_MASTER_HOST属性，则必须在该属性指定的主机上启动Spark集群，否则会启动不成功；若没有配置SPARK_MASTER_HOST属性，则可以在任意节点上启动Spark集群，当前执行启动命令的节点即为Master节点。
启动完毕后，分别在各节点执行jps命令，查看启动的进程。若在master节点存在Master进程，slave1节点存在Worker进程，slave2节点存在Worker进程，则说明集群启动成功。
查看master节点进程

查看slave1节点进程

查看slave2节点进程

（三）访问Spark的WebUI
在宿主机上，访问http://master:8080

查看Wokers

七、使用Spark Standalone集群
（一）启动Scala版Spark Shell
执行命令：spark-shell --master spark://master:7077
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在/opt目录里执行命令：vim test.txt
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在HDFS上创建park目录，将test.txt上传到HDFS的/park目录
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在其它虚拟机上也可以查看到该文件
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读取HDFS上的文件，创建RDD，执行命令：val rdd = sc.textFile(“hdfs://master:9000/park/test.txt”)
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收集rdd的数据，执行命令：rdd.collect

进行词频统计，按单词个数降序排列，执行命令：val wordcount = rdd.flatMap(.split(" ")).map((, 1)).reduceByKey(_ + ).sortBy(._2, false)与wordcount.collect.foreach(println)

（二）提交Spark应用程序
1、提交语法格式
Spark提供了一个客户端应用程序提交工具spark-submit，使用该工具可以将编写好的Spark应用程序提交到Spark集群。
spark-submit的使用格式如下：$ bin/spark-submit [options] [app options]
options表示传递给spark-submit的控制参数；
app jar表示提交的程序JAR包（或Python脚本文件）所在位置；
app options表示jar程序需要传递的参数，例如main()方法中需要传递的参数。
2、spark-submit常用参数
除了–master参数外，spark-submit还提供了一些控制资源使用和运行时环境的参数。

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3、案例演示 - 提交Spark自带的圆周率计算程序
进入Spark安装目录
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（1）Standalone模式，采用client提交方式
执行下述命令，将Spark自带的求圆周率的程序提交到集群
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查看运行结果

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上述命令中的–master参数指定了Master节点的连接地址。该参数根据不同的Spark集群模式，其取值也有所不同，常用取值如下表所示。
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取值描述
spark://host:port Standalone模式下的Master节点的连接地址，默认端口为7077
yarn 连接到YARN集群。若YARN中没有指定ResourceManager的启动地址，则需要在ResourceManager所在的节点上进行应用程序的提交，否则将因找不到ResourceManager而提交失败
local 运行本地模式，使用1个CPU核心
local [N] 运行本地模式，使用N个CPU核心。例如，local[2]表示使用两个CPU核心运行程序
local[] 运行本地模式，尽可能使用最多的CPU核心
若不添加–master参数，则默认使用本地模式local[]运行。
（2）Standalone模式，采用cluster提交方式
在Standalone模式下，将Spark自带的圆周率计算程序提交到集群，并且设置Driver进程使用内存为512MB，每个Executor进程使用内存为1GB，每个Executor进程所使用的CPU核心数为2，提交方式为cluster（Driver进程运行在集群的工作节点中），执行命令如下：
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运行会有警告信息
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在Spark WebUI界面上查看运行结果，访问http://master:8080
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单击圈红的Worder超链接

单击stdout超链接
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（三）停止Spark集群服务
在master节点执行命令：stop-all.sh
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原文链接：https://blog.csdn.net/lwmzl00/article/details/125327384