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Spark是分布式计算平台，主要承担实验引擎发送过来的计算任务，包含Master和Worker两部分，其中Worker实例可以横向扩展。

1、系统环境准备

注意

注意：如果服务部署集群，集群内所有服务器均需设置系统环境。

1.1防火墙配置

为了便于安装，建议在安装前关闭防火墙。使用过程中，为了系统安全可以选择启用防火墙，但必须启用服务相关端口。

1.关闭防火墙

临时关闭防火墙

代码块
linenumberstrue
systemctl stop firewalld

永久关闭防火墙

代码块
linenumberstrue
systemctl disable firewalld

查看防火墙状态

代码块
linenumberstrue
systemctl status firewalld

2.开启防火墙

相关服务及端口对照表：

服务名需要开放端口
Spark

8080，8081，7077，[30000-65535]

如果确实需要打开防火墙安装，需要给防火墙放开以下需要使用到的端口
开启端口：8080，8081，7077，[30000-65535]

代码块
linenumberstrue
firewall-cmd --zone=public --add-port=8080tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=8081/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=7077/tcp --permanent
firewall-cmd --zone=public --add-port=30000-65535/tcp --permanent

配置完以后重新加载firewalld，使配置生效

代码块
linenumberstrue
firewall-cmd --reload

查看防火墙的配置信息

代码块
linenumberstrue
firewall-cmd --list-all

3.关闭selinux

临时关闭selinux，立即生效，不需要重启服务器。

代码块
linenumberstrue
setenforce 0

永久关闭selinux，修改完配置后需要重启服务器才能生效

代码块
linenumberstrue
sed -i 's/=enforcing/=disabled/g'  /etc/selinux/config

1.2 安装Java环境

 安装包解压到/opt目录

代码块
linenumberstrue
tar -zxvf jdk8.0.202-linux_x64.tar.gz -C /opt

配置java环境变量
①在/etc/profile 文件末尾添加，并保存

代码块
linenumberstrue
export  JAVA_HOME=/opt/jdk8.0.202-linux_x64
export  JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export  CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/jre/lib:$CLASSPATH
export  PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH

②使配置生效

代码块
linenumberstrue
source /etc/profile

③查看java版本信息

代码块
linenumberstrue
java -version

2、Spark单机部署

1.修改主机名-添加映射关系

根据部署实际环境，各个服务器主机名不同即可不修改主机名，如需修改，可参考下面的修改方式：

代码块
linenumberstrue
hostnamectl set-hostname 主机名

PS：主机名不能使用下划线

配置主机名和IP的映射关系

代码块
linenumberstrue
vi /etc/hosts

内容设置，例如:

代码块
linenumberstrue
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
10.10.17.186 smartbi-spark

2.设置系统免密登陆

生成密钥

代码块
linenumberstrue
ssh-keygen

输入ssh-keygen后，连续按三次回车，不用输入其它信息
复制公钥

代码块
linenumberstrue
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

测试是否设置成功，例如:

代码块
linenumberstrue
ssh root@smartbi-spark

如果不用输入密码，表示成功。

3.安装Spark

解压spark安装包到指定目录

代码块
linenumberstrue
tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt

4.启动Spark

①启动Spark master

代码块
linenumberstrue
cd /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin
./start-master.sh -h 主机名

例如：主机名为smartbi-spark，则执行：

代码块
linenumberstrue
./start-master.sh -h smartbi-spark

②启动Spark work

注意:参数 -c 为分配给spark work 节点的cpu核数，-m 为分配给spark work节点内存值

代码块
linenumberstrue
cd /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin
./start-slave.sh spark://master节点的主机名:7077 -c 配置的cpu数 -m xg 配置得的内存数(g为单位)


注意

Work 节点最低配置为 1 核 8G 内存。 cpu 和内存比值建议为 1:8 ，即一个 cpu 配置 8G 的内存

例如：worker节点为8核，64G内存的配置，master的主机名为smartbi-spark，2核16G留给系统跟hadoop，剩下的资源留给spark。则执行:

代码块
linenumberstrue
./start-slave.sh spark://smartbi-spark:7077 -c 6 -m 48g 

5.检查Spark

在浏览器中输入：http://master节点的ip:8080，查看集群状态

在master节点提交任务，执行以下命令(注意将”节点的IP”替换对应的IP或主机名)

代码块
linenumberstrue
cd /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/bin
./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://节点的ip:7077 /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.0.jar 100

运行得出圆周率Pi的近似值3.14即部署成功。

6.运维操作

停止Spark

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin
./stop-all.sh

启动Spark master

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin
./start-master.sh -h 主机名

启动Spark worke

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin
./start-slave.sh spark://master节点的主机名:7077 -c 配置的cpu数 -m xg 配置得的内存数(g为单位)

查看日志
Spark的日志路径：/opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/logs
安装部署或者使用中有问题，可能需要根据日志来分析解决。

3、Spark集群部署

部署服务器：

IP地址主机名角色

10.10.17.186

smartbi-spark

Spark master,Spark work

10.10.17.127

smartbi-spark2

Spark work

10.10.17.39

smartbi-spark3

Spark work

1.修改主机名-添加映射关系

根据部署实际环境，各个服务器主机名不同即可不修改主机名，如需修改，可参考下面的修改方式：

代码块
languagebash
linenumberstrue
hostnamectl set-hostname 主机名

PS：主机名不能使用下划线

配置主机名和IP的映射关系

代码块
languagebash
linenumberstrue
vi /etc/hosts

内容设置，例如:

代码块
languagebash
linenumberstrue
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
10.10.17.186 smartbi-spark
10.10.17.127 smartbi-spark2
10.10.17.39  smartbi-spark3

2.设置系统免密登陆

生成密钥

代码块
languagebash
linenumberstrue
ssh-keygen

输入ssh-keygen后，连续按三次回车，不用输入其它信息
复制公钥

代码块
languagebash
linenumberstrue
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@smartbi-spark
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@smartbi-spark2
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@smartbi-spark3

如果以上命令执行失败，可以手动把每个节点 ~/.ssh/id_rsa.pub的数据追加到其它节点的~/.ssh/authorized_keys文件中, 如果~/.ssh/authorized_keys不存在，可以新建一个.

测试是否设置成功，例如:

代码块
languagebash
linenumberstrue
ssh root@smartbi-spark
ssh root@smartbi-spark2
ssh root@smartbi-spark3

如果不用输入密码，表示成功。

3.Spark master节点安装Spark

①解压spark安装包到指定目录

代码块
linenumberstrue
tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt

②配置Spark从节点列表

代码块
linenumberstrue
cd /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/conf
cp slaves.template slaves
vi slaves

把所有spark worker节点的机器名加到slaves文件中，例如slaves文件内容设置如下:

代码块
linenumberstrue
smartbi-spark
smartbi-spark2
smartbi-spark3

③配置Spark-env

代码块
linenumberstrue
cd /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh

例如：worker节点为6核，48g内存，把2核16G留给操作系统

内容设置如下：

代码块
linenumberstrue
JAVA_HOME=/opt/jdk8.0.202-linux_x64
SPARK_MASTER_IP=smartbi-spark
SPARK_MASTER_PORT=7077
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
SPARK_WORKER_CORES=6
SPARK_WORKER_MEMORY=48g


注意
titleSpark-env 配置项说明

JAVA_HOME=java安装路径

SPARK_MASTER_IP=spark的管理节点主机名或ip

SPARK_MASTER_PORT=7077 #spark master监听端口

SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080 #sparkmaster web监听端口

SPARK_WORKER_CORES=worker进程cpu数量(视现场服务器配置而定)

SPARK_WORKER_MEMORY=worker进程可支配内存(视现场服务器配置而定,单位:G, 例如:2G )

4.Spark安装包分发到集群其他节点

将Spark安装包分发到其他节点：

代码块
languagebash
linenumberstrue
scp -r /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 root@smartbi-spark2:/opt
scp -r /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 root@smartbi-spark3:/opt

5.启动Spark集群

登陆Spark master主机节点启动Spark集群

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin/
./start-all.sh

6.检查spark集群

在浏览器中输入：http://master节点的ip:8080，查看集群状态

显示Spark集群中的所有work节点，表示spark集群安装完成。

7.运维操作

停止Spark集群，登陆Spark master节点操作：

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin
#./stop-all.sh

启动Spark集群，登陆Spark master节点操作：

代码块
languagebash
linenumberstrue
cd /opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/sbin/
./start-all.sh

查看日志
Spark的日志路径：/opt/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/logs
安装部署或者使用中有问题，可能需要根据日志来分析解决。

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