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一.引言
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是 Hadoop 的资源管理系统。将 Spark 运行在 YARN 模式下，可以充分利用 YARN 强大的资源管理和调度能力，实现资源的高效利用和任务的灵活分配。本文将详细介绍如何搭建 Spark YARN 模式的集群，让你轻松上手大数据处理环境的搭建。
二、环境准备
在开始搭建集群之前，需要确保以下环境已准备就绪：
操作系统：建议使用 Linux 系统（如 CentOS、Ubuntu），本文以 CentOS 7 为例。
JDK：安装 Java Development Kit 8 或更高版本，确保 JAVA_HOME 环境变量已正确配置。
Hadoop：安装 Hadoop 集群（版本建议 2.7 及以上），并确保 HDFS 和 YARN 服务正常运行。
SSH 无密码登录：配置集群节点之间的 SSH 无密码登录，方便节点间通信。
三、下载与安装 Spark
- 下载 Spark：访问 Apache Spark 官网，选择合适的版本（建议选择与 Hadoop 版本兼容的版本），下载预编译的二进制包。例如，下载 spark-3.3.2-bin-hadoop3.2.tgz 。
wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.3.2/spark-3.3.2-bin-hadoop3.2.tgz
解压安装：将下载的压缩包解压到指定目录，并设置执行权限。
tar -zxvf spark-3.3.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/
cd /opt
mv spark-3.3.2-bin-hadoop3.2 spark
chmod -R 755 spark
配置环境变量：在 ~/.bashrc 文件中添加以下内容，然后执行 source ~/.bashrc 使配置生效。
export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$PATH
四、配置 Spark
- 复制配置文件：进入 Spark 安装目录的 conf 文件夹，复制配置文件模板。
- 配置 spark-env.sh ：编辑 spark-env.sh 文件
- 配置 slaves ：编辑 slaves 文件，指定集群中的工作节点（Worker Node），每一行一个节点主机名或 IP 地址。
五、分发 Spark 到集群节点
- 将配置好的 Spark 目录分发到集群的其他节点上，使用 scp 命令：
scp -r /opt/spark root@worker1:/opt/
scp -r /opt/spark root@worker2:/opt/
scp -r /opt/spark root@worker3:/opt/
在每个节点上，同样设置 SPARK_HOME 和 PATH 环境变量。
六、启动集群
- 启动 Hadoop 集群：确保 Hadoop 的 HDFS 和 YARN 服务已启动。
start-dfs.sh
start-yarn.sh
- 启动 Spark 集群：在主节点上启动 Spark 集群。
start-slaves.sh
可以通过访问 YARN 的 Web 界面（默认地址： http://<master_ip>:8088 ）查看集群资源使用情况和 Spark 任务运行状态。
七、测试集群
运行一个简单的 Spark 示例程序，验证集群是否搭建成功。
如果程序正常运行并输出计算结果，则说明 Spark YARN 模式集群搭建成功。