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Spark on Yarn集群搭建详细过程

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Fang2016
2016.11.22 10:52* 字数 1555

由于最近学习大数据开发,spark作为分布式内存计算框架,当前十分火热,因此作为首选学习技术之一。Spark官方提供了三种集群部署方案: Standalone, Mesos, Yarn。其中 Standalone 为Spark本身提供的集群模式,搭建过程可以参考官网,本文介绍Spark on Yarn集群部署过程。使用3台普通机器搭建Spark集群。


  • 软件环境

Ubuntu 16.04 LTS
Scala-2.10.6
Hadoop-2.7.2
spark-1.6.1-bin-hadoop2.6
Java-1.8.0_77

  • 硬件环境:

一个Master节点,一个Slave节点
Intel® Core™ i5-2310 CPU @ 2.90GHz × 4
4G内存
500G硬盘
一个Slave节点
Intel® Core™ i3-2100 CPU @ 3.10GHz × 4
4G内存
500G硬盘

一、配置/etc/hosts及免密码登录

本文下载安装的软件都放在 home 目录下。

  1. 主机hosts文件配置
    在每台主机上修改host文件


    1.png
    sudo vim /etc/hosts
    218.199.92.225 fang-ubuntu(Master)
    218.199.92.226 fei-ubuntu(Slave)
    218.199.92.227  kun-ubuntu(Slave)
    127.0.0.1 localhost
    127.0.1.1 localhost
    

** 注:若此地未配置,或者未配置正确会导致集群启动不正常或者失败(nodemanager did not stop gracefully after 5 seconds )**
配置之后ping一下各机器名称检查是否生效,例如ssh hadoop@fei-ubuntu

  1. 配置SSH 免密码登录
  • 如果没有安装ssh,需要安装Openssh server,命令为:

      sudo apt-get install openssh-server。
    
  • 在所有机器上都生成私钥和公钥

      ssh-keygen -t rsa  #一路回车
    
  • 需要让机器间都能相互访问,就把每个机子上的id_rsa.pub发给master节点,传输公钥可以用scp来传输。

      scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@fang-ubuntu:~/.ssh/id_rsa.pub.slave1
    
  • 在master上,将所有公钥加到用于认证的公钥文件authorized_keys中

      cat ~/.ssh/id_rsa.pub* >> ~/.ssh/authorized_keys
    
  • 将公钥文件authorized_keys分发给每台slave

      scp ~/.ssh/authorized_keys hadoop@kun-ubuntu:~/.ssh/
    
  • 在每台机子上验证SSH无密码登录
    在终端中输入登录命令,例如:ssh hadoop@fang-ubuntu 如果直接登录成功而不需要登录密码,则表示设置正确;如果登录不成功,即仍然需要登录密码,则可能需要修改文件authorized_keys的权限。
    注:.ssh 文件夹的权限必须为700,authorized_keys文件权限必须为600
    使用如下命令改变文件夹权限:chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

二、安装 Java

从官网下载最新版 Java,Spark官方说明 Java 只要是6以上的版本都可以,本文使用的是 jdk-8u91-linux-x64.tar.gz。

在下载目录下直接解压tar -zcvf jdk-8u91-linux-x64.tar.gz并复制文件到/usr/lib/jvm中,命令如下:

    sudo cp -r jdk1.8.0_77 /usr/lib/jvm(如果没有jvm文件夹,则手动创建一个)

修改环境变量 /etc/profile,添加下列内容:

  export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_77
  export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
  export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH
  export CLASSPATH=$CLASSPATH:.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib

然后使环境变量生效,并验证 Java 是否安装成功

    $ source /etc/profile  #生效环境变量
    $ java -version   #如果打印出如下版本信息,则说明安装成功
3.png

三、安装 Scala

Spark官方要求 Scala 版本为 2.10.x,注意不要下错版本,我这里下了 2.10.6同样我们在~/中解压

    tar -zcvf scala-2.10.6.tar.gz

再次修改环境变量sudo vim /etc/profile,添加以下内容:

    export SCALA_HOME=/home/hadoop/scala-2.10.6
    export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

同样的方法使环境变量生效,并验证 scala 是否安装成功

    $ source /etc/profile  #生效环境变量
    $ scala -version        #如果打印出如下版本信息,则说明安装成功。
4.png

四、安装配置 Hadoop YARN

从官网下载 hadoop2.7.2版本,在用户根目录解压tar -zcvf hadoop-2.7.2.tar.gz
再次修改环境变量sudo vim /etc/profile,添加以下内容:

    export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.2
    export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
    export YARN_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.2
    export YARN_CONF_DIR=${YARN_HOME}/etc/hadoop

同样的方法使环境变量生效

    $ source /etc/profile  #生效环境变量

注:有时候修改了/etc/profile文件,执行命令source之后还是不能达到正常的效果,则需要重新机器,看问题是否能解决。

配置 Hadoop,cd ~/hadoop-2.7.2/etc/hadoop进入hadoop配置目录,需要配置有以下7个文件:
hadoop-env.sh,yarn-env.sh,slaves,core-site.xml,hdfs-site.xml,maprd-site.xml,yarn-site.xml。

在hadoop-env.sh中配置JAVA_HOME

    # The java implementation to use.
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_77

在yarn-env.sh中配置JAVA_HOME

    # some Java parameters
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_77

在slaves中配置slave节点的ip或者host,

    fei-ubuntu
    kun-ubuntu

修改core-site.xml

    <configuration>
        <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://fang-ubuntu:9000/</value>
        </property>
        <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.2/tmp</value>
        </property>
    </configuration>

修改hdfs-site.xml

    <configuration>
        <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>fang-ubuntu:9001</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.2/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.2/dfs/data</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
        </property>
    </configuration>

修改mapred-site.xml

    <configuration>
        <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
        </property>
    </configuration>

修改yarn-site.xml

    <configuration>
        <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>fang-ubuntu:8032</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>fang-ubuntu:8030</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>fang-ubuntu:8035</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>fang-ubuntu:8033</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>fang-ubuntu:8088</value>
        </property>
    </configuration>

将配置好的hadoop-2.7.2文件夹分发给所有slaves节点

    scp -r ~/hadoop-2.6.0 hadoop@fei-ubuntu:~/

启动 Hadoop
在 master节点上执行以下操作,就可以启动 hadoop 了。
cd ~/hadoop-2.7.2 #进入hadoop目录

    bin/hadoop namenode -format    #格式化namenode

注:若格式化之后重新修改了配置文件,重新格式化之前需要删除tmp,dfs,logs文件夹。

    sbin/start-dfs.sh              #启动dfs 
    sbin/start-yarn.sh              #启动yarn

验证 Hadoop 是否安装成功,可以通过jps命令查看各个节点启动的进程是否正常。

在 master 上应该有以下几个进程:

5.png

在每个slave上应该有以下几个进程:

6.png

在浏览器中输入 http://fang-ubuntu:8088 ,可以看到hadoop 的管理界面。

7.png

五、Spark安装

下载解压,进入官方下载地址下载最新版 Spark。我下载的是 spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tar.gz。
在~/目录下解压

    tar -zcvf spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tar.gz

配置 Spark

    cd ~spark-1.6.1-bin-hadoop2.6/conf    #进入spark配置目录
    cp spark-env.sh.template spark-env.sh  #从配置模板复制
    vim spark-env.sh    #添加配置内容
    在spark-env.sh末尾添加以下内容(这是我的配置,你可以自行修改):
    export SPARK_HOME=/home/hadoop/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6
    export SCALA_HOME=/home/hadoop/scala-2.10.6
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_77
    export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.2
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SCALA_HOME/bin
    export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
    export YARN_CONF_DIR=$YARN_HOME/etc/hadoop
    export SPARK_MASTER_IP=218.199.92.227
    SPARK_LOCAL_DIRS=/home/haodop/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6
    SPARK_DRIVER_MEMORY=1G
    export SPARK_LIBARY_PATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$HADOOP_HOME/lib/native

注:在设置Worker进程的CPU个数和内存大小,要注意机器的实际硬件条件,如果配置的超过当前Worker节点的硬件条件,Worker进程会启动失败。

vim slaves在slaves文件下填上slave主机名:

    fei-ubuntu
    kun-ubuntu

将配置好的spark-1.6.1-bin-hadoop2.6文件夹分发给所有slaves吧

    scp -r ~/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6 hadoop@kun-ubuntu:~/

启动Spark

    sbin/start-all.sh

验证 Spark 是否安装成功

主节点上启动了Master进程:

8.png

在 slave 上启动了Worker进程:

9.png

进入Spark的Web管理页面:http://fang-ubuntu:8080

10.png

六、运行示例

本例以集群模式运行SparkPi实例程序(deploy-mode 设置为cluster)

./bin/spark-submit 
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
 --master yarn --deploy-mode cluster 
--driver-memory 1G --executor-memory 1G 
--executor-cores 1 lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar 40
11.png

任务提交时web界面

12.png

作业运行完成web界面

13.png

注意 Spark on YARN 支持两种运行模式,分别为yarn-cluster和yarn-client,yarn-cluster适用于生产环境;而yarn-client适用于交互和调试,因为能在客户端终端看到程序输出。客户端模式实例和上面集群模式运行过程类似,在此不在赘述。


The End

日记本
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