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一、环境准备

在搭建 Spark on YARN 集群之前，需要确保以下环境已经准备就绪：

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

2. Java 环境：确保安装了 JDK 1.8 或更高版本。

3. Hadoop 集群：已经搭建并运行的 Hadoop 集群，包括 HDFS 和 YARN。

二、安装 Spark

1. 下载 Spark
   从 Apache Spark 官方网站下载适合您 Hadoop 版本的 Spark 安装包。例如，如果您使用的是 Hadoop 3.2，可以下载 spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz。

2. 解压并安装
   将下载的 Spark 安装包解压到指定目录，并创建符号链接以便管理。

   cd /opt/modules/
   tar -zxf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/installs
   cd /opt/installs
   mv spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 spark-yarn
   ln -s /opt/installs/spark-yarn /opt/installs/spark

三、配置 Spark

1. 修改 spark-env.sh 配置文件。
   在 Spark 的 conf 目录中，将 spark-env.sh.template 文件重命名为 spark-env.sh，并编辑该文件。

   cd /opt/installs/spark/conf
   mv spark-env.sh.template spark-env.sh
   vim spark-env.sh

   在文件中添加以下内容：

   export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk
   export HADOOP_CONF_DIR=/opt/installs/hadoop/etc/hadoop
   export YARN_CONF_DIR=/opt/installs/hadoop/etc/hadoop
   export SPARK_DAEMON_MEMORY=1g
   export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://bigdata01:9820/spark/eventLogs/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

2. 修改 spark-defaults.conf 文件。
   将 spark-defaults.conf.template 文件重命名为 spark-defaults.conf，并编辑该文件：

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

   添加以下内容：

   spark.eventLog.enabled           true
   spark.eventLog.dir               hdfs://bigdata01:9820/spark/eventLogs
   spark.eventLog.compress          true
   spark.yarn.historyServer.address bigdata01:18080
   spark.yarn.jars                  hdfs://bigdata01:9820/spark/jars/*

3. 修改 YARN 配置文件
   编辑 Hadoop 的 yarn-site.xml 文件，确保以下配置项正确：

   <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://bigdata01:19888/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>

4. 分发配置文件
   使用工具（如 xsync.sh）将配置文件同步到所有集群节点：

   xsync.sh /opt/installs/spark
   xsync.sh /opt/installs/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

四、启动集群

1. 启动 Hadoop 集群
   确保 HDFS 和 YARN 服务已经启动：

   start-dfs.sh
   start-yarn.sh

2. 启动 Spark History Server
   启动 Spark 的历史服务器：

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

五、测试集群

1. 提交测试作业
   使用 spark-submit 提交一个简单的 Spark 作业：

   spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster examples/src/main/python/pi.py 1000

2. 查看作业运行情况
   在 YARN 的 Web UI 页面（通常是 http://master:8088）中查看作业的运行情况