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1. 系统准备

• 操作系统：推荐使用 CentOS、Ubuntu 等 Linux 发行版。

• Java 环境：安装 JDK 1.8 或以上版本。

• 网络配置：确保集群中各节点网络互通，主机名和 IP 地址已正确配置。

2. 安装 Hadoop

• 下载 Hadoop：从 Apache Hadoop 官网下载合适版本的 Hadoop。

• 解压安装：将 Hadoop 解压到指定目录，例如 /opt/hadoop。

• 配置 Hadoop：

  • 修改 core-site.xml 和 hdfs-site.xml 文件，配置 HDFS。

  • 修改 yarn-site.xml 文件，配置 YARN。

  • 配置 slaves 文件，添加所有从节点的主机名。

• 启动 Hadoop：

   

  start-dfs.sh
  start-yarn.sh

3. 安装 Spark

• 下载 Spark：从 Apache Spark 官网下载预编译好的 Spark 安装包。

• 解压安装：

   

  tar -zxvf spark-<version>-bin-hadoop<version>.tgz -C /opt
  mv /opt/spark-<version>-bin-hadoop<version> /opt/spark

• 配置 Spark：

  • 修改 spark-env.sh 文件：

     

    cp /opt/spark/conf/spark-env.sh.template /opt/spark/conf/spark-env.sh
    vim /opt/spark/conf/spark-env.sh

    添加以下内容：

     

    export JAVA_HOME=/path/to/java
    export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/etc/hadoop
    export YARN_CONF_DIR=/opt/hadoop/etc/hadoop
    export SPARK_DAEMON_MEMORY=1g
    export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://master:9820/spark/eventLogs/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

  • 修改 spark-defaults.conf 文件：

     

    cp /opt/spark/conf/spark-defaults.conf.template /opt/spark/conf/spark-defaults.conf
    vim /opt/spark/conf/spark-defaults.conf

    添加以下内容：

     

    spark.eventLog.enabled           true
    spark.eventLog.dir               hdfs://master:9820/spark/eventLogs
    spark.eventLog.compress          true
    spark.yarn.historyServer.address master:18080
    spark.yarn.jars                  hdfs://master:9820/spark/jars/*

  • 修改 log4j.properties 文件，将日志级别设置为 WARN：

    log4j.rootCategory=WARN, console

4. 配置 YARN

• 修改 Hadoop 的 yarn-site.xml 文件，添加以下内容：

   

  <property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value>
  </property>
  <property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value>
  </property>
  <property><name>yarn.log.server.url</name><value>http://master:19888/jobhistory/logs</value>
  </property>
  <property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name><value>false</value>
  </property>
  <property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value>
  </property>

• 将修改后的 yarn-site.xml 文件分发到所有节点。

5. 分发 Spark 配置

• 将主节点的 Spark 安装目录（例如 /opt/spark）分发到所有从节点：

   

  scp -r /opt/spark root@slave1:/opt/
  scp -r /opt/spark root@slave2:/opt/

• 确保所有节点的环境变量一致，修改 /etc/profile 文件：

   

  export SPARK_HOME=/opt/spark
  export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

6. 上传 Spark JAR 包到 HDFS

• 将 Spark 的 JAR 包上传到 HDFS：

   

  hdfs dfs -mkdir -p /spark/jars/
  hdfs dfs -put /opt/spark/jars/* /spark/jars/

7. 启动相关服务

• 启动 YARN：

   

  start-yarn.sh

• 启动 MapReduce JobHistoryServer：

   

  mapred --daemon start historyserver

• 启动 Spark History Server：

   

  /opt/spark/sbin/start-history-server.sh

8. 测试集群

• 提交一个 Spark 作业测试集群是否正常工作：

  spark-shell --master yarn