您的位置:首页 > 大数据 > Hadoop

spark2.0.2基于hadoop2.4搭建分布式集群

2017-01-10 00:21 736 查看

 

 

 

一、Scala安装

因为spark的版本原因,所以Scala我用的2.11.7。

  下载目录http://www.scala-lang.org/download/

拷贝到要安装的地址,我的地址是/usr/local

解压tar zxvf scala-2.11.7.tgz

修改gedit /etc/profile。

export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.11.7
export PATH=/usr/local/scala-2.11.7/bin:$PATH

然后测试

scala -version
Scala code runner version 2.11.7-- Copyright 2002-2013, LAMP/EPFL

二、安装Spark
官网下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html 
需要下载预编译版本

 

(1)、拷贝到要安装的地址,我的地址是/usr/local

解压tar zxvf spark-2.0.2-bin-hadoop2.4.tgz spark

(2)、spark-env.sh

安装后,需要在 /usr/local/spark/conf,执行如下命令拷贝一个配置文件:

cd  /usr/local/spark/conf

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

这样就有了spark-env.sh,否则只有.template。

编辑 gedit spark-env.sh,在最后面加上如下:

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk7
export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.11.7
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_HOST=192.168.1.134          #主节点ip
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)

(3)slaves

然后修改slaves

cd  /usr/local/spark/conf

cp slaves.template slaves

编辑 gedit slaves,我的hadoop是搭建好了的,主节点名为:master,三个子节点分别为:slave1,slave2,slave3,所以在最后面加上如下:

master
slave1
slave2
slave3

(4)spark-defaults.conf

然后修改spark-defaults.conf

cd  /usr/local/spark/conf

cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

编辑 gedit spark-defaults.conf,在最后追加(下面的9000端口是我hadoop配置的hdfs的端口,这样spark才能访问hdfs):

spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDetails -DKey=value -Dnumbers="one two three"
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://master:9000/historyserverforSpark
spark.yarn.historySever.address Master:18080
spark.history.fs.logDirectory hdfs://master:9000/historyserverforSpark

(5)然后将路径/usr/local 下面的spark文件夹拷贝到各个子节点相同的位置上

(6)在hadoop hdfs上创建历史服务器文件夹,否则打不开18080,开启的时候不提示,关闭的时候提示没有historyserver来关闭。hadoop的历史服务器是JHistoryServer,Spark的服务器是HistoryServer。

hdfsdfs -mkdir /historyserverforSpark

配置完成。

三、测试Spark

启动spark前需启动hadoop

启动hadoop

cd $HADOOP_HOME

sbin/start-all.sh

启动spark

cd /usr/local/spark

sbin/start-all.sh

启动spark的服务器

sbin/start-history-server.sh

启动shell客户端

bin/spark-shell

出现scala>时说明成功。

在浏览器中输入192.168.1.134:8080(master ip)时,会看到如下图,有4个worker

在浏览器中输入192.168.10.1:4040(必须先启动spark-shell,否则打不开4040)

出现如图:

说明spark已启动成功!

文件测试,提供思路。

先创建test.txt文件,里面输入内容123123123,然后hadoop上面创建tmp文件,然后将test.txt上传至tmp文件夹。

然后再spark的shell端输入如图:

然后输入y.first()

这里就将test.txt的文件的内容读取出来了,说明能连接hdfs了

四、总结:

1、master内存必须要大点,不然这个配置会卡死,我用的虚拟机开启4个系统搭建的,我的master是2G的内存,其余是1G的内存。

2、指定同一时间最多可打开的文件数一定要大,不然会出现类似

java.io.IOException: All datanodes 127.0.0.1:50010 are bad. Aborting...

这种错误。通过ulimit -n查看当前的数量,一般默认为1024,零时修改可以通过ulimit -n 65535来修改。

 

 

参考:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137367.htm

内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: