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在大数据处理中，Spark是一个强大的分布式计算框架。但当Spark服务重启后，之前的运行记录就会消失，给我们排查问题和分析任务执行情况带来不便。这时，配置Spark历史服务器就显得尤为重要，它能帮助我们保存和查看历史任务记录。下面就来详细介绍如何配置Spark历史服务器。

一、准备工作

在开始配置之前，需要确保HDFS服务处于开启状态，因为我们会把历史任务的记录保存在HDFS集群文件中。

二、具体配置步骤

         1. 停止Spark集群

                进入`/opt/module/spark - standalone/sbin`目录，运行命令`./stop - all.sh`，停止当前正在运行的Spark集群。这一步是为了在后续修改配置文件时，避免出现冲突。

         2. 修改spark - default.conf文件

                找到`/opt/module/spark - standalone/conf/spark - default.conf.template`文件，将其名称修改为`spark - default.conf` 。

                然后在文件中补充以下两个设置： ``` spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://hadoop100:8020/directory ```

                这里`spark.eventLog.enabled`设置为`true`，表示启用事件日志记录功能；`spark.eventLog.dir`指定了历史任务相关信息的保存目录，是HDFS上的`/directory`文件夹 。

                需要注意的是，要确保这个目录存在，并且HDFS服务正常运行。

         3. 启动HDFS服务并创建目录

                运行`start - dfs.sh`启动Hadoop的HDFS服务。

                可以通过命令行（如`hdfs dfs - mkdir - p hdfs://hadoop100:8020/directory` ）或者在`hadoop100:9870`的Web页面操作来创建`directory`目录。 

         4. 修改spark - env.sh文件

                在`spark - env.sh`文件中添加以下配置： ``` export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop100:8020/directory" ``` 这一步是为历史服务器指定日志存储目录，使其能够正确读取和展示任务历史记录。

         5. 分发配置文件

                使用`xsync /opt/module/spark - standalone/conf/`命令，将修改后的配置文件分发到集群中的其他机器上，保证整个集群配置的一致性。 

         6. 重新启动Spark集群

                在`/opt/module/spark - standalone/sbin`目录下，运行`./start - all.sh`命令，重新启动Spark集群。

         7. 启动历史服务器

                在相同目录下，运行`./start - history - server.sh`命令，启动Spark历史服务器。启动后，可以检查`spark - standalone/logs`目录下的日志，查看历史服务器的启动情况是否正常。

         8. 查看效果

                此时，通过浏览器访问`hadoop100:18080`端口，正常情况下应该暂时看不到任务记录，因为还没有提交新的任务。

         9. 验证配置

                重新提交一个新的Spark任务，然后再次回到`hadoop100:18080`端口对应的页面，这时就应该能够看到刚刚提交的任务记录了。 

三、总结

通过以上一系列步骤，我们成功配置了Spark历史服务器。这样在后续的工作中，无论是排查任务执行失败的原因，还是分析任务的运行效率，都可以方便地通过历史服务器查看相关记录，大大提高了工作效率，也让我们对Spark任务的管理更加得心应手。