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制作网页的网站费用属于资本性支出吗会展平面设计主要做什么

wzjs 2025/9/7 9:45:40
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目录

安装模式介绍

下载Spark

安装Local模式

前提条件

解压安装包

简单使用

安装Standalone模式

前提条件

集群规划

解压安装包

配置Spark

配置Spark-env.sh

配置workers

分发到其他机器

启动集群

简单使用

关闭集群

安装YARN模式

前提条件

解压安装包

配置Spark

配置spark-env.sh

配置历史服务器

配置spark-env.sh

启动服务

简单使用

关闭服务

安装模式介绍

Spark常见的部署模式

（1）Local模式：在本地部署单个Spark服务，使用本地资源调度。（测试用）

（2）Standalone模式：构建一个由Master + Worker构成的Spark集群，使用Spark自带的资源调度执行任务，不需要借助Yarn或Mesos等其他框架资源。（不常用）

（3）YARN模式：Spark作为客户端，Spark直接使用Hadoop的YARN组件进行资源与任务调度。（常用）

（4）Mesos模式：和YARN模式类似。Spark直接使用Mesos进行资源与任务调度。

（5）K8S模式：和YARN模式类似。Spark直接使用K8S进行资源与任务调度。

这里介绍前面三种模式，安装模式对比如下

模式Spark安装机器数需启动的进程
Local模式1无
Standalone模式3Master、Worker
YARN模式1YARN、HDFS

下载Spark

下载Spark

https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.3.1/spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz

上传安装包到Linux /opt/software目录下

安装Local模式

解压安装包就完成Local模式安装，不需要任何配置，也不需要启动任何进程。

在node2机器操作。

前提条件

Linux机器安装好Java，可参考：openEuler24.03 LTS下安装Hadoop3完全分布式-安装Java

解压安装包

[liang@node2 ~]$ cd /opt/software
[liang@node2 sorfware]$ tar -zxvf spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz -C /opt/module
[liang@node2 sorfware]$ cd /opt/module
[liang@node2 sorfware]$ mv spark-3.3.1-bin-hadoop3 spark-local

简单使用

使用Local模式计算pi

$ cd spark-local$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[2] \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.1.jar \
10

命令参数介绍

--class 表示要执行程序的主类
--master 表示使用本地的多少核线程来计算
xxx.jar 表示程序所在的jar包
10 表示程序计算的次数

命令行查看结果

Web UI监控执行过程，浏览器访问如下地址

node2:4040

如果Web UI看不到，调大计算次数，再次查看Web UI

$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[2] \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.1.jar \
100

安装Standalone模式

前提条件

有三台Linux机器，都安装好Java，可参考：openEuler24.03 LTS下安装Hadoop3完全分布式-安装Java

集群规划

Spark Standalone集群规划

node2node3node4
Master
WokerWorkerWorker

解压安装包

解压安装包及重命名

[liang@node2 sorfware]$ cd /opt/software
[liang@node2 sorfware]$ tar -zxvf spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz -C /opt/module
[liang@node2 sorfware]$ cd /opt/module
[liang@node2 sorfware]$ mv spark-3.3.1-bin-hadoop3 spark-standalone

配置Spark

进入Spark配置目录

[liang@node2 conf]$ cd spark-standalone/conf
[liang@node2 conf]$ ls
fairscheduler.xml.template  metrics.properties.template   spark-env.sh.template
log4j2.properties.template  spark-defaults.conf.template  workers.template

配置Spark-env.sh
$ mv spark-env.sh.template spark-env.sh
$ vim spark-env.sh

添加以下内容

export SPARK_MASTER_HOST=node2

配置workers
[liang@node2 conf]$ mv workers.template workers
[liang@node2 conf]$ vim workers

删除原有localhost，添加如下内容

node2
node3
node4

分发到其他机器

$ xsync /opt/module/spark-standalone

启动集群

启动集群

[liang@node2 conf]$ cd /opt/module/spark-standalone
[liang@node2 spark-standalone]$ sbin/start-all.sh

执行输出

[liang@node2 spark-standalone]$ sbin/start-all.sh
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /opt/module/spark-standalone/logs/spark-liang-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-node2.out
node2: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-standalone/logs/spark-liang-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node2.out
node3: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-standalone/logs/spark-liang-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node3.out
node4: starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/module/spark-standalone/logs/spark-liang-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node4.out

jps查看进程

$ jpsall

执行输出

[liang@node2 spark-standalone]$ jpsall
=============== node2 ===============
2839 Worker
2921 Jps
2701 Master
=============== node3 ===============
2092 Jps
2030 Worker
=============== node4 ===============
2096 Jps
2034 Worker

简单使用

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://node2:7077 \
--deploy-mode client \
--driver-memory 1G \
--executor-memory 1G \
--total-executor-cores 2 \
--executor-cores 1 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.1.jar \
10

查看Web UI

node2:8080

delploy-mode 为client运行，结果直接在客户端显示

deploy-mode 可以改为 cluster ，测试看看效果，运行结果需要登录Web页面的driver 日志查看。

[liang@node2 spark-standalone]$ bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://node2:7077 --deploy-mode cluster --driver-memory 1G --executor-memory 1G --total-executor-cores 2 --executor-cores 1 ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.1.jar 10

如果访问速度较块，可以看到并点击Running Drivers下Worker的超链接

如果运行完成，过一定的时间后，可以在Completed Drivers的Worker去找结果

 

 

关闭集群

关闭集群

./sbin/stop-all.sh

jps查看进程

jpsall

操作过程

[liang@node2 spark-standalone]$ sbin/stop-all.sh
node3: stopping org.apache.spark.deploy.worker.Worker
node2: stopping org.apache.spark.deploy.worker.Worker
node4: stopping org.apache.spark.deploy.worker.Worker
stopping org.apache.spark.deploy.master.Master
[liang@node2 spark-standalone]$ jpsall
=============== node2 ===============
3404 Jps
=============== node3 ===============
2365 Jps
=============== node4 ===============
2371 Jps

安装YARN模式

在node2机器操作

前提条件

安装好Hadoop完全分布式集群， 可参考：openEuler24.03 LTS下安装Hadoop3完全分布式

解压安装包

[liang@node2 ~]$ cd /opt/software
[liang@node2 sorfware]$ tar -zxvf spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz -C /opt/module
[liang@node2 sorfware]$ cd /opt/module
[liang@node2 sorfware]$ mv spark-3.3.1-bin-hadoop3 spark-yarn

配置Spark

进入Spark配置目录

[liang@node2 conf]$ cd spark-yarn/conf
[liang@node2 conf]$ ls
fairscheduler.xml.template  metrics.properties.template   spark-env.sh.template
log4j2.properties.template  spark-defaults.conf.template  workers.template

配置spark-env.sh
$ mv spark-env.sh.template spark-env.sh
$ vim spark-env.sh

添加如下内容

YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-3.3.4/etc/hadoop

配置含义：告诉Spark yarn的配置哪里，yarn-site.xml配置了yarn相关信息。

配置历史服务器

配置spark-defaults.conf

$ mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
$ vim spark-defaults.conf

末尾添加如下内容

# 打开记录事件日志
spark.eventLog.enabled          true
# 事件记录保存地址，需要提前手动创建
spark.eventLog.dir              hdfs://node2:8020/spark-evenlog-directory
# yarn关联跳转到spark历史服务器地址
spark.yarn.historyServer.address=node2:18080
# spark历史服务器地址
spark.history.ui.port=18080

配置spark-env.sh
$ vim spark-env.sh

添加如下内容

export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080 
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node2:8020/spark-evenlog-directory
-Dspark.history.retainedApplications=30"

启动服务

启动Hadoop

$ hdp.sh start

创建历史服务的存储目录

$ hdfs dfs -mkdir /spark-evenlog-directory

启动Spark历史服务

$ cd ../
$ sbin/start-history-server.sh

jps查看进程

[liang@node2 spark-yarn]$ jpsall
=============== node2 ===============
4706 NameNode
5650 JobHistoryServer
4916 DataNode
5349 NodeManager
6070 Jps
5997 HistoryServer
=============== node3 ===============
3888 Jps
3016 DataNode
3275 ResourceManager
3420 NodeManager
=============== node4 ===============
3203 SecondaryNameNode
3654 Jps
3415 NodeManager
3032 DataNode

在node2能看到Spark的HistoryServer进程

简单使用

使用Spark YARN模式计算pi

$ bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.1.jar \
10

计算完成后，控制台结果如下

Web UI查看日志

node3:8088

点击具体作业的History 跳转到了Spark的历史服务node2:18080

点击Description下的链接

 

点击需要查看的日志，例如：查看最后一次Index的stdout日志

关闭服务

$ sbin/stop-history-server.sh 
$ hdp.sh stop

jps查看进程

[liang@node2 spark-yarn]$ jpsall
=============== node2 ===============
24703 Jps
=============== node3 ===============
16513 Jps
=============== node4 ===============
14598 Jps

如有需要，可点击查看：配套视频教程

完成！enjoy it!


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