大数据平台搭建 Hadoop-2.7.4 + Spark-2.2.0 快速搭建

Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。

Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。

准备工作

环境

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JDK:1.8  
Spark-2.2.0
Hadoop Release:2.7.4
centos:7.3
主机名 ip地址 安装服务
spark-master 192.168.252.121 jdk、hadoop、spark、scala
spark-slave01 192.168.252.122 jdk、hadoop、spark
spark-slave02 192.168.252.123 jdk、hadoop、spark

依赖环境

Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。所有我们安装 Scala

Scala

Scala-2.13.0 安装及配置

Hadoop

Hadoop-2.7.4 集群快速搭建

安装

下载解压

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su hadoop
cd /home/hadoop/
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz
tar -zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz
mv spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 spark-2.2.0

环境变量

如果是对所有的用户都生效就修改vi /etc/profile 文件
如果只针对当前用户生效就修改 vi ~/.bahsrc 文件

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sudo vi /etc/profile
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#spark
export PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH
export SPARK_HOME=/home/hadoop/spark-2.2.0/

使环境变量生效,运行 source /etc/profile使/etc/profile文件生效

修改配置

修改 spark-env.sh

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cd /home/hadoop/spark-2.2.0/conf
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mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vi spark-env.sh
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#java
export JAVA_HOME=/lib/jvm

#Spark主节点的IP
export SPARK_MASTER_IP=192.168.252.121

#Spark主节点的端口号
export SPARK_MASTER_PORT=7077

简单介绍几个变量

  • JAVA_HOME:Java安装目录
  • SCALA_HOME:Scala安装目录
  • HADOOP_HOME:hadoop安装目录
  • HADOOP_CONF_DIR:hadoop集群的配置文件的目录
  • SPARK_MASTER_IP:spark集群的Master节点的ip地址
  • SPARK_WORKER_MEMORY:每个worker节点能够最大分配给exectors的内存大小
  • SPARK_WORKER_CORES:每个worker节点所占有的CPU核数目
  • SPARK_WORKER_INSTANCES:每台机器上开启的worker节点的数目

修改 slaves

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cd /home/hadoop/spark-2.2.0/conf
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mv slaves.template slaves
vi slaves
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node1
node2
node3

配置集群

复制节点

进去 spark 安装目录 ,打包,并发送,到其他节点

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cd cd /home/hadoop/

tar zcvf spark.tar.gz spark-2.2.0

scp spark.tar.gz hadoop@node2:/home/hadoop/
scp spark.tar.gz hadoop@node3:/home/hadoop/

进去 node1,node2 节点 解压

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cd /home/hadoop/

tar -zxvf spark.tar.gz

环境变量

到这里一步 确保你的每一个节点 环境变量够数

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#jdk
export JAVA_HOME=/lib/jvm
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${SPARK_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${JAVA_HOME}/bin:$PATH

#hadoop
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.4/

#scala
export SCALA_HOME=/lib/scala

#spark
export SPARK_HOME=/home/hadoop/spark-2.2.0/

启动集群

关闭防火墙

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systemctl stop firewalld.service

启动 Hadoop

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cd /home/hadoop/hadoop-2.7.4/sbin

./start-all.sh

启动 Spark

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cd /home/hadoop/spark-2.2.0/sbin

./start-all.sh

启动 Spark Shell

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cd /home/hadoop/spark-2.2.0/bin

./spark-shell


作者:搜云库技术团队
出处:https://www.souyunku.com
首发微信公众号:搜云库技术团队,微信号ID:souyunku
版权归原创作者所有,任何形式转载请联系作者

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