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spark第一章#xff1a;环境安装 文章目录系列文章目录前言一、文件准备1.文件上传2.文件解压3.修改配置4.启动环境二、历史服务器1.修改配置2.启动历史服务器总结前言
spark在大数据环境的重要程度就不必细说了#xff0c;直接开始吧。 一、文件准备
1.文件…系列文章目录
spark第一章环境安装 文章目录系列文章目录前言一、文件准备1.文件上传2.文件解压3.修改配置4.启动环境二、历史服务器1.修改配置2.启动历史服务器总结前言
spark在大数据环境的重要程度就不必细说了直接开始吧。 一、文件准备
1.文件上传
spark3.2.3官网下载地址。 本次学习spark使用稳定版3.2.3. spark一般有3种部署模式。 Local一般用于测试。 Standalone用于学习 Yarn生产环境常用部署。 我们直接模拟生产环境。
2.文件解压
tar -xvf spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz -C /opt/module/
cd /opt/module/
mv spark-3.3.2-bin-hadoop3/ spark-yarn3.修改配置
spark是基于hadoop允许的所以我们要修改hadoop的配置文件。
vim /opt/module/hadoop-3.2.3/etc/hadoop/yarn-site.xml!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量如果任务超出分配值则直接将其杀掉默认是 true --
propertynameyarn.nodemanager.pmem-check-enabled/namevaluefalse/value
/property!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量如果任务超出分配值则直接将其杀掉默认是 true --
propertynameyarn.nodemanager.vmem-check-enabled/namevaluefalse/value
/property将这个文件分发到集群
xsync hadoop-3.2.3/etc/hadoop/修改spark的conf文件
mv spark-env.sh.template spark-env.sh在最后边追加两行内容
export JAVA_HOME/opt/module/jdk8u282-b08
YARN_CONF_DIR/opt/module/hadoop-3.2.3/etc/hadoop4.启动环境
先启动hadoop 提交spark任务。
bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode cluster ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.2.jar 10在浏览器查看结果 hadoop103:8088
二、历史服务器
1.修改配置 mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf在文件后边追加。
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:8020/directory在集群上创建需要的目录 hadoop fs -mkdir /directory修改spark-env.sh 在后边追加如下内容
export SPARK_HISTORY_OPTS
-Dspark.history.ui.port18080
-Dspark.history.fs.logDirectoryhdfs://hadoop102:8020/directory
-Dspark.history.retainedApplications30修改 spark-defaults.conf 继续追加
spark.yarn.historyServer.addresshadoop102:18080
spark.history.ui.port180802.启动历史服务器
sbin/start-history-server.sh再次提交应用
bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.2.jar 10继续在hadoop103上查看结果。 最后边点击history 自动跳转到历史服务器。 总结
spark第一章的环境搭建就到这里现在可以将3个虚拟机保存快照。
