Spark环境部署-创新互联

==> Spark 集群体系结构

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==> Spark安装与部署

Spark 的安装部署有四种模式：Standalone, YARN, Mesos, Amazon EC2, 这里主要讲解Standalone 方式

---> 环境部署准备工作：（此处不作详细讲解）

---- 四台 Linux 主机（虚拟机）

---- 修改主机名

---- 免密码登陆

---- 安装 JDK 环境

---> Spark Standalone 伪分布的部署

wget  
tar zxf spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /app
cd /app/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
cp slaves.template slaves
-----------------------------------------------------------------------------------
vim spark-env.sh
    export JAVA_HOME=/app/java/jdk1.8.0_102
    export SPARK_MASTER_HOST=bigdata0
    export SPARK_MASTER_PORT=7077
-----------------------------------------------------------------------------------
vim slaves
    bigdata0

   ---> Spark Standalone 全分布的部署
        ---- 环境架构：
Master bigdata1

Worker bigdata2 bigdata3 bigdata4

        ---- 主节点部署：
wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.1/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz tar zxf spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /app cd /app/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/conf cp spark-env.sh.template spark-env.sh cp slaves.template slaves ----------------------------------------------------------------------------------- vim spark-env.sh     export JAVA_HOME=/app/java/jdk1.8.0_102     export SPARK_MASTER_HOST=bigdata0     export SPARK_MASTER_PORT=7077 ----------------------------------------------------------------------------------- vim slaves     bigdata2     bigdata3     bigdata4

        ---- 将主节点的安装目录 cp 到其它从节点上即可
scp -r spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/ bigdata2:/app & scp -r spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/ bigdata3:/app & scp -r spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/ bigdata4:/app &

        ---- 启动
start-all.sh

==> Spark HA 的实现

            Spark HA 有两种实现方式：
    ---> 基于文件系统的单点故障恢复：只有一个主节点、只能用于开发测试
        ---- 特点：把 Spark 的运行信息入到一个本地的恢复目录，如果Master死掉，恢复 master 的时候从恢复目录上读取之前的信息
    ---- 配置：在 standalone 的基础上修改 spark-env.sh 文件，文件内容为：
vim  spark-env.sh     export JAVA_HOME=/app/java/jdk1.8.0_102     export SPARK_MASTER_HOST=bigdata0     export SPARK_MASTER_PORT=7077     export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=FILESYSTEM -Dspark.deploy.recoveryDirectory=/data/spark_recovery"

    ---- 参数讲解：
            ---spark.deploy.recoveryMode
              =>此参数默认值为：None ，
                =>基于文件系统的单点故障修复:FILESYSTEM
        => 基于 Zookeeper 实现 Standby 的 Master: ZOOKEEPER
            ---spark.deploy.recoveryDirectory 指定恢复目录
    ---- 测试：bin/spark-shell --master spark://bigdata1:7077
   --->基于 ZooKeeper 实现 Standby 的 Master
    ---- 特点：
Zookeeper 提供了一个 Leader Election 机制，利用这个机制可以保证虽然集群存在多个 Master，但是只有一个是Active 的，其他的都是 Standby ，当 Active 的 Master 出现故障时，另外的一个 Standby Master 会被选举出来。由于集群的信息包括 Worker, Driver 和 Application 的信息都已经持久化到 Zookeeper ，因此在切换的过程中只会影响新的 Job 的提交，对于正在进行 Job 没有任何的影响
    ---- 配置：在 standalone 的基础上修改 spark-env.sh 文件，文件内空为：
vim  spark-env.sh     export JAVA_HOME=/app/java/jdk1.8.0_102     export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=bigdata2:2181,bigdata3:2181,bigdata4:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
    ---- 测试：
bigdata1: sbin/start-all.sh bigdata2: sbin/start-master.sh

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