Spark从入门到精通3：Spark全分布模式的安装和配置

Spark的安装模式一般分为三种：1.伪分布模式：即在一个节点上模拟一个分布式环境，master和worker共用一个节点，这种模式一般用于开发和测试Spark程序；2.全分布模式：即真正的集群模式，master和worker部署在不同的节点之上，一般至少需要3个节点（1个master和2个worker），这种模式一般用于实际的生产环境；3.HA集群模式：即高可用集群模式，一般至少需要4台机器（1个主master，1个备master，2个worker），这种模式的优点是在主master宕机之后，备master会立即启动担任master的职责，可以保证集群高效稳定的运行，这种模式就是实际生产环境中多采用的模式。本小节来介绍Spark的全分布模式的安装和配置。

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安装介质：

jdk-8u162-linux-x64.tar.gz 提取码：2bh8

hadoop-2.7.3.tar.gz 提取码：d4g2

scala-2.12.6.tgz 提取码：s2ly

spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz 提取码：5kcf

准备3台Linux主机，按照下面的步骤在每台主机上执行一遍，设置成如下结果：

安装Linux操作系统比较简单，这里不再详细。参考：《 Linux从入门到精通1：使用 VMware Workstation 14 Pro 安装 CentOS 7 详细图文教程 》

编辑hosts配置文件：# vi /etc/hosts，追加3行：

测试主机名是否可用：

（1）使用ssh-keygen工具生成秘钥对：

（2）将生成的公钥发给三台主机：master、slave1、slave2：

（3）测试秘钥认证是否成功：

由于各个主机上的时间可能不一致，会导致执行Spark程序出现异常，因此需要同步各个主机的时间。在实际生成环境中，一般使用时间服务器来同步时间，但是搭建时间服务器相对较为复杂。这里介绍一种简单的方法来快速同步每台主机主机的时间。我们知道，使用date命令可以设置主机的时间，因此这里使用putty的插件MTPuTTY来同时向每一台主机发送date命令，以到达同步时间的目的。

（1）使用MTPuTTY工具连接三台主机，点击MTPuTTY工具的Tools菜单下的“Send script…”子菜单，打开发送脚本工具窗口。

（2）输入命令：date -s 2018-05-28，然后回车（注意：一定要回车，否则只发送不执行），在下面服务器列表中选择要同步的主机，然后点击“Send script”，即可将时间同步为2018-05-28 00:00:00。

使用winscp工具将JDK安装包 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz 上传到/root/tools/目录中，该目录是事先创建的。

进入/root/tools/目录，将jdk安装包解压到/root/training/目录中，该目录也是事先创建的。

使用winscp工具将Hadoop安装包 hadoop-2.7.3.tar.gz 上传到master节点的/root/tools/目录中，该目录是事先创建的。

进入/root/tools/目录，将hadoop安装包解压到/root/training/目录中，该目录也是事先创建的。

进入Hadoop配置文件目录：

(1) 配置hadoop-env.sh文件：

(2) 配置hdfs-site.xml文件：

(3) 配置core-site.xml文件：

(4) 配置mapred-site.xml文件：

将模板文件mapred-site.xml.template拷贝一份重命名为mapred-site.xml然后编辑：

(5) 配置yarn-site.xml文件：

(6) 配置slaves文件：

将master上配置好的Hadoop安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。

第一次启动需要输入yes继续。

启动成功后，使用jps命令查看各个节点上开启的进程：

使用命令行查看HDFS的状态：

使用浏览器查看HDFS的状态：

使用浏览器查看YARN的状态：

(1) 在HDFS上创建输入目录/input：

(2) 将本地数据文件data.txt上传至该目录：

(3) 进入到Hadoop的示例程序目录：

(4) 执行示例程序中的Wordcount程序，以HDFS上的/input/data.txt作为输入数据，输出结果存放到HDFS上的/out/wc目录下：

(5) 查看进度和结果：

可以通过终端打印出来的日志信息知道执行进度：

执行结束后可以在HDFS上的/out/wc目录下查看是否有_SUCCESS标志文件来判断是否执行成功。

如果执行成功，可以在输出目录下看到_SUCCESS标志文件，且可以在part-r-00000文件中查看到wordcount程序的结果：

由于Scala只是一个应用软件，只需要安装在master节点即可。

使用winscp工具将Scala安装包上传到master节点的/root/tools目录下：

进入/root/tools目录，将Scala安装包解压到安装目录/root/training/：

将Scala的家目录加入到环境变量PATH中：

使环境变量生效：

输入scala命令，如下进入scala环境，则证明scala安装成功：

我们先在master节点上配置好参数，再分发给两个从节点slave1和slave2。

使用winscp工具将Spark安装包上传到master节点的/root/tools目录下：

进入/root/tools目录，将Spark安装包解压到安装目录/root/training/下：

注意：由于Spark的命令脚本和Hadoop的命令脚本有冲突（比如都有start-all.sh和stop-all.sh等），

所以这里需要注释掉Hadoop的环境变量，添加Spark的环境变量：

按Esc:wq保存退出，使用source命令使配置文件立即生效：

进入Spark的配置文件目录下：

(1) 配置spark-env.sh文件：

(2) 配置slaves文件：

将master上配置好的Spark安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。

启动后查看每个节点上的进程：

使用浏览器监控Spark的状态：

使用spark-shell命令进入SparkContext（即Scala环境）：

启动了spark-shell之后，可以使用4040端口访问其Web控制台页面(注意：如果一台机器上启动了多个spark-shell，即运行了多个SparkContext，那么端口会自动连续递增，如4041,4042,4043等等)：

注意：由于我们将Hadoop从环境变量中注释掉了，这时只能手动进入到Hadoop的sbin目录停止Hadoop：

Spark中常用的端口总结：

Linux里面spark作用是什么？

Spark是通用数据处理引擎，适用于多种情况。 应用程序开发人员和数据科学家将Spark集成到他们的应用程序中，以快速地大规模查询，分析和转换数据。 与Spark最频繁相关的任务包括跨大型数据集的交互式查询，来自传感器或金融系统的流数据处理以及机器学习任务。

Spark于2009年开始运作，最初是加州大学伯克利分校AMPLab内部的一个项目。 更具体地说，它是出于证明Mesos概念的需要而诞生的，Mesos概念也是在AMPLab中创建的。 在Mesos白皮书《 Mesos：数据中心中的细粒度资源共享平台》中首次讨论了Spark，其中最著名的作者是Benjamin Hindman和Matei Zaharia。

2013年，Spark成为Apache Software Foundation的孵化项目，并于2014年初被提升为该基金会的顶级项目之一。 Spark是基金会管理的最活跃的项目之一，围绕该项目成长的社区包括多产的个人贡献者和资金雄厚的企业支持者，例如Databricks，IBM和中国的华为。

从一开始，Spark就被优化为在内存中运行。 它比Hadoop的MapReduce等替代方法更快地处理数据，后者倾向于在处理的每个阶段之间向计算机硬盘写入数据或从计算机硬盘写入数据。 Spark的支持者声称，Spark在内存中的运行速度可以比Hadoop MapReduce快100倍，并且在以类似于Hadoop MapReduce本身的方式处理基于磁盘的数据时也可以快10倍。 这种比较并不完全公平，这不仅是因为原始速度对Spark的典型用例而言比对批处理更为重要，在这种情况下，类似于MapReduce的解决方案仍然很出色。

在linux下怎么安装spark

在windows下安装软件大家都觉得很容易，只要双击setup或是install的图标，然后跟着向导一步一步的按提示做就可以了，但是在linux下安装软件就不像windows下那样容易了，有时你找到的是没有编译过的软件源码，那就更加的麻烦了，这里就介绍一下如何安装linux的软件啦！ linux下的软件一般都是经过压缩的，主要的格式有这几种：rpm、tar、tar.gz、tgz等。所以首先拿到软件后第一件事就是解压缩。 一、在xwindow下以rpm格式的软件安装比较容易，只要在把鼠标移到文件上单击右键，在弹出的菜单里会有专门的三项（只有在右键单击rpm文件才会出现）show info，upgrade和install，这三项的意思大家都很清楚了，我就不多说了。rpm格式说了，接着就是tar，tar.gz，tgz等，在xwindow下双击这些格式的文件就会自动解压缩的，是解压缩而不是像rpm那样有install选项的，install文件会在你解压缩后才出现，不过这里我要先说一下，在你双击install前建议先好好看一下readme，因为你所要安装这些软件可能是没有编译的，所以看一下会比较好。 二、说完了xwindow下的安装和解压缩，接着说在文本模式下如何解压缩和安装，还有编译源码了。首先说rpm的，以root身份登陆后（用其他的身份登陆也可以但有些软件就不能被安装）键入rpm －i你所要解压缩的文件＋扩展名（当然是rpm）也不是很难吧，这里我要说的是“－i”意思是install，如果你想要卸载或是要执行其他的指令就打rpm －－help，看电脑给你的提示吧，为了照顾那些E文不太好的人我这里就写几个常用的参数：－e：卸载相关的应用程序，－U（注意是大写）：升级软件包， －pql：列出rpm软件包的相关信息，－qf：查找指定文件属于哪个软件包。至于那些其他格式的软件则可以用gunzip，gzip，tar和unzip等指令来解压缩，然后再运行install。通过解包后会得到一些文件，然后进入刚才解压缩后文件目录用“ls －F －color”指令看一下所得到的文件，一般有两种情况：第一种是文件为已经编译好的程序（无须再编译了）用上面的察看文件命令会以带“＊”标记的亮绿色显示；第二种则是需要由你自己编译的源代码。得到的是源代码的话，就需要我们自己编译来得到可运行的程序。编译源代码听到编译是不是就吓到你了呢，其实说穿了也就加上几句话而已，对初学者是有些困难想用好的操作系统就需要学习嘛，等你学会了在MM前露一手的时候想想吧……，在编译之前先要认真的阅读一下readme文档，老鸟们就不需要了吧，等你阅读完了以后就执行 ./configure make make install（只有Root身份才能执行此命令），编译完成之后便会在当前目录或src子目录下得到软件的可执行程序。 介绍完了，大家是不是觉的RPM的软件安装比较容易一点呢，但我个人意见初学者还是多选择RPM格式以外的软件，因为通过编译软件的源码可以为你以后编译内核打下一定的基础。

本文题目：spark命令linux spark命令行参数
URL标题：http://lswzjz.com/article/hpppss.html