[b0006] Spark 2.0.1 伪分布式搭建练手
环境:
已经安装好:
hadoop 2.6.4 yarn
准备:
spark-2.0.1-bin-hadoop2.6.tgz 下载地址: http://spark.apache.org/downloads.html
说明:
- 官方说 2.0 后的spark 自带scala,所以接下来不用额外安装
- 安装spark 不一定要装hadoop,可以直接跑在linux系统上
- 以下所有操作都是用hadoop安装用户进行,权限不够就sudo
1. 获得安装包
迅雷下载,上传到linux,解压
hadoop@ssmaster:~$ tar zxvf spark-2.0.-bin-hadoop2..tgz
hadoop@ssmaster:~$ sudo mv spark-2.0.-bin-hadoop2. /opt/
2.配置spark
2.1 SPARK_HOME 环境变量
hadoop@ssmaster:/opt$ sudo vi /etc/profile
添加
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.0.-bin-hadoop2.
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.6.
export JAVA_HOME=/home/szb/hadoop/jdk1..0_80
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SPARK_HOME/bin
export CLASSPATH=./:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
保存、使生效并测试
hadoop@ssmaster:/opt$ source /etc/profile
hadoop@ssmaster:/opt$ echo $SPARK_HOME
/opt/spark-2.0.-bin-hadoop2.
2.2 参数配置
修改 spark-env.sh
hadoop@ssmaster:/opt/spark-2.0.-bin-hadoop2./conf$ pwd
/opt/spark-2.0.-bin-hadoop2./conf
hadoop@ssmaster:/opt/spark-2.0.-bin-hadoop2./conf$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh
hadoop@ssmaster:/opt/spark-2.0.-bin-hadoop2./conf$ vi spark-env.sh
在 spark-env.sh中添加以下参数,含义很好理解
###jdk dir export JAVA_HOME=/home/szb/hadoop/jdk1..0_80 ###the ip of master node of spark export SPARK_MASTER_IP=192.168.249.144 ###the max memory size of worker export SPARK_WORKER_MEMORY=1024m ###hadoop configuration file dir export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.6./etc/hadoop/
2.3 指定spark slave节点
hadoop@ssmaster:/opt/spark-2.0.-bin-hadoop2./conf$ cp slaves.template slaves
hadoop@ssmaster:/opt/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6/conf$ vi slaves
修改内容为 ssmaster。
至此,配置都完成了
3 启动spark
3.1 先启动 hadoop ,依次执行 start-dfs.sh,start-yarn.sh, jps查看后没问题
3.2 启动spark 所有节点
hadoop@ssmaster:/opt/spark-2.0.-bin-hadoop2.$ sbin/start-all.sh
hadoop@ssmaster:/opt/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6$ jps
5859 ResourceManager
5979 NodeManager
5690 SecondaryNameNode
5361 NameNode
7014 Jps
5479 DataNode
6866 Master
6955 Worker
3.3 启动scala
hadoop@ssmaster:/opt/spark-2.0.-bin-hadoop2.$ bin/spark-shell
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel).
// :: WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
// :: WARN spark.SparkContext: Use an existing SparkContext, some configuration may not take effect.
Spark context Web UI available at http://192.168.249.144:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.0.
/_/ Using Scala version 2.11. (Java HotSpot(TM) -Bit Server VM, Java 1.7.0_80)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information. scala> print("hello world")
hello world
备注:
停止spark sbin/stop-all.sh
停止scala ctrl-c
启动python入口 bin/pyspark
能打开以下页面,说明spark 安装成功
http://ssmaster:8080/
http://ssmaster:4040/
Z 总结:
hadoop2.6上的spark伪分布式搭建成功
后续:
- 重点学习使用它做一些实际的事情
- 有空研究分布式spark搭建
- 有空研究spark各个参数的功能
- spark的用户与hadoop用户同一个,如何不同,怎么安装[遗留研究]
C 参考:
Hadoop2.6.0上的spark1.5.2集群搭建
http://www.open-open.com/lib/view/open1453950039980.html
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