这篇文章主要介绍“Spark集群搭建步骤”，在日常操作中，相信很多人在Spark集群搭建步骤问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Spark集群搭建步骤”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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Spark是专为大规模数据处理而设计的，基于内存快速通用,可扩展的集群计算引擎，实现了高效的DAG执行引擎,可以通过基于内存来高效处理数据流，运算速度相比于MapReduce得到了显著的提高。
Driver
运行Spark的Applicaion中main()函数，会创建SparkContext，SparkContext负责和Cluster-Manager进行通信，并负责申请资源、任务分配和监控等。
ClusterManager
负责申请和管理在WorkerNode上运行应用所需的资源，可以高效地在一个计算节点到数千个计算节点之间伸缩计算，目前包括Spark原生的ClusterManager、ApacheMesos和HadoopYARN。
Executor
Application运行在WorkerNode上的一个进程，作为工作节点负责运行Task任务，并且负责将数据存在内存或者磁盘上，每个 Application都有各自独立的一批Executor，任务间相互独立。
安装包管理
[root@hop01 opt]# tar -zxvf scala-2.12.2.tgz [root@hop01 opt]# mv scala-2.12.2 scala2.12
配置变量
[root@hop01 opt]# vim /etc/profile export SCALA_HOME=/opt/scala2.12 export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin [root@hop01 opt]# source /etc/profile
版本查看
[root@hop01 opt]# scala -version
Scala环境需要部署在Spark运行的相关服务节点上。
安装包管理
[root@hop01 opt]# tar -zxvf spark-2.1.1-bin-hadoop2.7.tgz [root@hop01 opt]# mv spark-2.1.1-bin-hadoop2.7 spark2.1
配置变量
[root@hop01 opt]# vim /etc/profile export SPARK_HOME=/opt/spark2.1 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin [root@hop01 opt]# source /etc/profile
版本查看
[root@hop01 opt]# spark-shell
服务节点
[root@hop01 opt]# cd /opt/spark2.1/conf/ [root@hop01 conf]# cp slaves.template slaves [root@hop01 conf]# vim slaves hop01 hop02 hop03
环境配置
[root@hop01 conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh [root@hop01 conf]# vim spark-env.sh export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8 export SCALA_HOME=/opt/scala2.12 export SPARK_MASTER_IP=hop01 export SPARK_LOCAL_IP=安装节点IP export SPARK_WORKER_MEMORY=1g export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop2.7/etc/hadoop
注意SPARK_LOCAL_IP的配置。
依赖Hadoop相关环境，所以要先启动。
启动：/opt/spark2.1/sbin/start-all.sh 停止：/opt/spark2.1/sbin/stop-all.sh
这里在主节点会启动两个进程：Master和Worker，其他节点只启动一个Worker进程。
默认端口是：8080。
http://hop01:8080/
运行基础案例：
[root@hop01 spark2.1]# cd /opt/spark2.1/ [root@hop01 spark2.1]# bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar 运行结果：Pi is roughly 3.1455357276786384
依赖Spark2.1.1版本：
org.apache.spark spark-core_2.11 2.1.1
引入Scala编译插件：
net.alchim31.maven scala-maven-plugin 3.2.2 compile testCompile
读取指定位置的文件，并输出文件内容单词统计结果。
重庆分公司
重庆分公司
@RestController
public class WordWeb implements Serializable {
@GetMapping("/word/web")
public String getWeb (){
// 1、创建Spark的配置对象
SparkConf sparkConf = new SparkConf().setAppName("LocalCount")
.setMaster("local[*]");
// 2、创建SparkContext对象
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(sparkConf);
sc.setLogLevel("WARN");
// 3、读取测试文件
JavaRDD lineRdd = sc.textFile("/var/spark/test/word.txt");
// 4、行内容进行切分
JavaRDD wordsRdd = lineRdd.flatMap(new FlatMapFunction() {
@Override
public Iterator call(Object obj) throws Exception {
String value = String.valueOf(obj);
String[] words = value.split(",");
return Arrays.asList(words).iterator();
}
});
// 5、切分的单词进行标注
JavaPairRDD wordAndOneRdd = wordsRdd.mapToPair(new PairFunction() {
@Override
public Tuple2 call(Object obj) throws Exception {
//将单词进行标记：
return new Tuple2(String.valueOf(obj), 1);
}
});
// 6、统计单词出现次数
JavaPairRDD wordAndCountRdd = wordAndOneRdd.reduceByKey(new Function2() {
@Override
public Object call(Object obj1, Object obj2) throws Exception {
return Integer.parseInt(obj1.toString()) + Integer.parseInt(obj2.toString());
}
});
// 7、排序
JavaPairRDD sortedRdd = wordAndCountRdd.sortByKey();
List finalResult = sortedRdd.collect();
// 8、结果打印
for (Tuple2 tuple2 : finalResult) {
System.out.println(tuple2._1 + " ===> " + tuple2._2);
}
// 9、保存统计结果
sortedRdd.saveAsTextFile("/var/spark/output");
sc.stop();
return "success" ;
}
} 打包执行结果：
查看文件输出：
[root@hop01 output]# vim /var/spark/output/part-00000
GitHub·地址 https://github.com/cicadasmile/big-data-parent GitEE·地址 https://gitee.com/cicadasmile/big-data-parent
到此，关于“Spark集群搭建步骤”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
