Spark集群搭建（local、standalone、yarn）

Spark集群搭建

local本地模式

下载安装包解压即可使用，测试（2.2版本）
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar 100

local[1]：1代表线程数
100：spark类中需要的一个参数，越大计算的越准

集群搭建过程中，基本上是哪台机器上有datanode，就在哪台机器上装一个spark，为了维持数据本地性

standalone集群模式

spark提供的模式
主：master
从：worker
worker的作用是在机器上启动executor进程
1. 配置slaves
# A Spark Worker will be started on each of the machines listed below.
bigdata1
bigdata2
2. 配置master
bigdata3
3. 配置spark-env.sh
###jdk dir
export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.7/jdk1.7.0_51
###scala dir
export SCALA_HOME=/home/hadoop/scala
###the ip of master node of spark
export SPARK_MASTER_IP=bigdata3
export SPARK_MASTER_PORT=7077
###the max memory size of worker
export SPARK_WORKER_CORES=1 一个线程
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1 一个物理节点只有一个worker进程
export SPARK_WORKER_MEMORY=2048m
启动
./sbin/start-all.sh
http://192.168.1.113:8080

任务测试
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://bigdata3:7077 --executor-memory 512m --total-executor-cores 1 ./lib/spark-examples-1.5.1-hadoop2.6.0.jar 100
这两个选项可以不用配，默认
--executor-memory：执行任务所需内存
--total-executor-cores：整个application占几核，如果为1的话只能同步执行一个executor

一个application可以切分为多个job，根据action来切分，一个application对应一个driver，driver是用来分配task到worker中执行
client模式：结果可以直接在命令行可见，提交程序的客户端，driver也在该台机器
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://bigdata3:7077 --executor-memory 512m --total-executor-cores 1 ./lib/spark-examples-1.5.1-hadoop2.6.0.jar 100
--deploy-mode默认是client
cluster模式：结果在提交客户端看不到，driver扔到worker所在的节点去执行，想看结果得找driver所在的worker节点。
./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://bigdata3:7077 --deploy-mode cluster --executor-memory 512m --total-executor-cores 1 ./lib/spark-examples-1.5.1-hadoop2.6.0.jar 100

standalone做HA
可以使用zookeeper做热备，master挂了另一个自动接管
可以使用本地文件系统做冷备，如果master挂了，需要手动启动另一个master且手动读取本地文件系统的元数据信息。

配置spark-env.sh
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=bigdata1:2181,bigdata2:2181,bigdata3:2181"

启动zookeeper
重启spark集群
配置热备master
将备用节点的spark-env.sh中的export SPARK_MASTER_IP=bigdata2改为本节点名
启动备用master
bigdata2节点上 ./sbin/start-master.sh
此时bigdata3上的master状态为alive，bigdata2上的master状态为standby
节点接管时间1-2分钟，在这段时间内无法提交新的应用程序，正在跑的应用不影响

相当于运行了一个spark应用程序，在bigdata3:8080页面可看到
./spark-shell --master spark://bigdata3:7077
自动创建一个应用程序，并且提供了sparkcontext，可以直接使用

Spark_Yarn集群模式搭建

配置spark-env.sh
###jdk dir
export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.7/jdk1.7.0_51
###scala dir
export SCALA_HOME=/home/hadoop/scala

###the ip of master node of spark
export SPARK_MASTER_IP=bigdata3
export SPARK_MASTER_PORT=7077
###the max memory size of worker
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=2048m
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=bigdata1:2181,bigdata2:2181,bigdata3:2181"
###hadoop configuration file dir
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.6.0
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export SPARK_HOME=/home/hadoop/spark/
export SPARK_JAR=$SPARK_HOME/lib/spark-assembly-1.5.1-hadoop2.6.0.jar
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

此时不能./sbin/start-all.sh了，start-all.sh会启动master，和yarn冲突，产生资源争抢
此时环境已经准备好了，跑任务试试
./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client --executor-memory 1G --num-executors 1 ./../lib/spark-examples-1.5.1-hadoop2.6.0.jar 100
写yarn-client会自动的找active的resourcemanager

执行过程
yarn如何run spark
会将代码example jar包、assembly jar包提交到HDFS中去，driver驱动程序会在本地运行example jar，example中是spark代码，提交上去需要一个spark的环境，然后找到spark的一些相关信息

master和resourcemanager是分配资源的
driver是分配task的

yarn模式下，resourcemanager分配资源，指定spark任务跑在哪几个节点，然后在这几个节点上会有对应的nodemanager创建container，container中跑的任务就是由driver来指定的。

driver找resourcemanager申请资源，resourcemanager给driver分配资源，driver向对应的节点再次申请资源，找nodemanager，nodemanager创建container来跑任务， driver将task任务发送到container中执行，task任务执行完后会将结果返回给driver，当所有task任务跑完后，driver会告诉resourcemanager，自己的任务跑完了，resourcemanager就会通知nodemanager销毁container回收资源。

在yarn环境中，driver叫做application master
yarn
resourcemanager
nodemanager
applicationmaster
container

yarn-cluster
./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-cluster --executor-memory 1G --num-executors 1 ./../lib/spark-examples-1.5.1-hadoop2.6.0.jar 100

client和cluster的区别：driver所在的位置不一样
client模式：driver在执行任务的客户端
cluster模式：driver会放在集群中某个从节点执行，任务名：package包+类名

在http://192.168.1.111:8088中点击任务进去点击logs可以看到任务执行结果。