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Spark 4种部署模式的另外2种，分别是Yarn、windows模式。
二、 实验准备工作：
1. 三台linux虚拟机
2. spark的压缩包
三、 实验步骤
Spark-yarn
1. 解压缩文件，并重命名为spark-yarn。
tar zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz
mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 spark-yarn
2. 修改配置文件
1） 修改hadoop配置文件/opt/software/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop/yarn-site.xml，并分发给其他节点。
是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是 true
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是 true
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
2） 返回到spark-yarn目录，修改conf/spark-env.sh，添加 JAVA_HOME 和 YARN_CONF_DIR 配置。
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vi spark-env.sh
3） 启动HDFS以及Yarn集群
4） 提交测试应用
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
10
查看node01:8088页面
配置历史服务
由于 spark-shell 停止掉后，集群监控 node01:4040 页面就看不到历史任务的运行情况，所以 开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。
1) 修改 spark-defaults.conf.template 文件名为 spark-defaults.conf
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
2) 修改 spark-default.conf 文件，配置日志存储路径
注意：需要启动 hadoop 集群，HDFS 上的 directory 目录需要提前存在。
hdfs dfs -mkdir /directory
3) 修改 spark-env.sh 文件, 添加日志配置
export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node01:9000/directory
-Dspark.history.retainedApplications=30"
参数含义：
⚫ 参数 1 含义：WEB UI 访问的端口号为 18080
⚫ 参数 2 含义：指定历史服务器日志存储路径
⚫ 参数 3 含义：指定保存 Application 历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。
4) 开启历史服务，并且重新提交应用
sbin/start-history-server.sh
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \
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Windows模式
1） 将文件 spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz 解压缩到无中文无空格的路径中。
2） 启动本地环境
执行解压缩文件路径下 bin 目录中的 spark-shell.cmd 文件，启动 Spark 本地环境
在命令行工具中执行如下代码指令。
sc.textFile("data/word.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect