2021年大数据Spark（十）：环境搭建集群模式 Spark on YARN
【摘要】
目录
环境搭建-Spark on YARN
注意事项
Spark On Yarn的本质?
Spark On Yarn需要啥?
总结:
修改配置
修改spark-env.sh
整合历史服务器并关闭资源检查
整合Yarn历史服务器并关闭资源检查
配置spark历史服务器
修改spark-env.sh
设置日志级别
...
目录
环境搭建-Spark on YARN
Spark运行在YARN上是有2个模式的， 1个叫 Client模式 一个叫Cluster模式
Spark On Yarn - Cluster模式
Spark On Yarn - Client模式
Yarn是一个成熟稳定且强大的资源管理和任务调度的大数据框架,在企业中市场占有率很高,意味着有很多公司都在用Yarn,将公司的资源交给Yarn做统一的管理!并支持对任务做多种模式的调度,如FIFO/Capacity/Fair等多种调度模式!
所以很多计算框架,都主动支持将计算任务放在Yarn上运行,如Spark/Flink
企业中也都是将Spark Application提交运行在YANR上，文档： http://spark.apache.org/docs/2.4.5/running-on-yarn.html#launching-spark-on-yarn
注意事项
Spark On Yarn的本质?
将Spark任务的class字节码文件打成jar包,提交到Yarn的JVM中去运行
Spark On Yarn需要啥?
1.需要Yarn集群:已经安装了
2.需要提交工具:spark-submit命令--在spark/bin目录
3.需要被提交的jar:Spark任务的jar包(如spark/example/jars中有示例程序,或我们后续自己开发的Spark任务)
4.需要其他依赖jar:Yarn的JVM运行Spark的字节码需要Spark的jar包支持!Spark安装目录中有jar包,在spark/jars/中
总结:
SparkOnYarn
不需要搭建Spark集群
只需要:Yarn+单机版Spark(里面有提交命令,依赖jar,示例jar)
当然还要一些配置
修改配置
当Spark Application运行到YARN上时，在提交应用时指定master为yarn即可，同时需要告知YARN集群配置信息（比如ResourceManager地址信息），此外需要监控Spark Application，配置历史服务器相关属性。
修改spark-env.sh
cd /export/server/spark/conf
vim /export/server/spark/conf/spark-env.sh
添加内容
## HADOOP软件配置文件目录，读取HDFS上文件和运行YARN集群
HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
同步
cd /export/server/spark/conf
scp -r spark-env.sh root@node2:$PWD
scp -r spark-env.sh root@node3:$PWD
整合历史服务器并关闭资源检查
整合Yarn历史服务器并关闭资源检查
在【$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml】配置文件中，指定MRHistoryServer地址信息，添加如下内容，
在node1上修改
cd /export/server/hadoop/etc/hadoop
vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
添加内容
<configuration>
<!-- 配置yarn主节点的位置 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 设置yarn集群的内存分配方案 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>20480</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>2048</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>2.1</value>
</property>
<!-- 开启日志聚合功能 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 设置聚合日志在hdfs上的保存时间 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>
<!-- 设置yarn历史服务器地址 -->
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 关闭yarn内存检查 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
由于使用虚拟机运行服务，默认情况下YARN检查机器内存，当内存不足时，提交的应用无法运行，可以设置不检查资源
在yarn-site.xml 中添加proxyserver的配置，可以让点击applicationmaster的时候跳转到spark的WEBUI上。
<property>
<name>yarn.web-proxy.address</name>
<value>node1:8089</value>
</property>
同步
cd /export/server/hadoop/etc/hadoop
scp -r yarn-site.xml root@node2:$PWD
scp -r yarn-site.xml root@node3:$PWD
配置spark历史服务器
进入配置目录
cd /export/server/spark/conf
修改配置文件名称
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
vim spark-defaults.conf
添加内容：
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://node1:8020/sparklog/
spark.eventLog.compress true
spark.yarn.historyServer.address node1:18080
修改spark-env.sh
进入配置目录
cd /export/server/spark/conf
修改配置文件
vim spark-env.sh
增加如下内容：
## 配置spark历史服务器地址
SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node1:8020/sparklog/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"
注意:sparklog需要手动创建
hadoop fs -mkdir -p /sparklog
设置日志级别
进入目录
cd /export/server/spark/conf
修改日志属性配置文件名称
mv log4j.properties.template log4j.properties
改变日志级别
vim log4j.properties
修改内容如下：
同步
cd /export/server/spark/conf
scp -r spark-env.sh root@node2:$PWD
scp -r spark-env.sh root@node3:$PWD
scp -r spark-defaults.conf root@node2:$PWD
scp -r spark-defaults.conf root@node3:$PWD
scp -r log4j.properties root@node2:$PWD
scp -r log4j.properties root@node3:$PWD
配置依赖Spark Jar包
当Spark Application应用提交运行在YARN上时，默认情况下，每次提交应用都需要将依赖Spark相关jar包上传到YARN 集群中，为了节省提交时间和存储空间，将Spark相关jar包上传到HDFS目录中，设置属性告知Spark Application应用。
## hdfs上创建存储spark相关jar包目录
hadoop fs -mkdir -p /spark/jars/
## 上传$SPARK_HOME/jars所有jar包
hadoop fs -put /export/server/spark/jars/* /spark/jars/
在spark-defaults.conf中增加Spark相关jar包位置信息：
在node1上操作
vim /export/server/spark/conf/spark-defaults.conf
添加内容
spark.yarn.jars hdfs://node1:8020/spark/jars/*
同步
cd /export/server/spark/conf
scp -r spark-defaults.conf root@node2:$PWD
scp -r spark-defaults.conf root@node3:$PWD
启动服务
Spark Application运行在YARN上时，上述配置完成
启动服务：HDFS、YARN、MRHistoryServer和Spark HistoryServer，命令如下：
## 启动HDFS和YARN服务，在node1执行命令
start-dfs.sh
start-yarn.sh
或
start-all.sh
## 启动MRHistoryServer服务，在node1执行命令
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
## 启动Spark HistoryServer服务，，在node1执行命令
/export/server/spark/sbin/start-history-server.sh
## 启动Yarn的ProxyServer服务
/export/server/hadoop/sbin/yarn-deamon.sh start proxyserver
Spark HistoryServer服务WEB UI页面地址：
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原文链接：lansonli.blog.csdn.net/article/details/115587523
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