【云计算】3台虚拟机完成Spark Yarn集群部署并编写Scala应用程序实现单词计数统计

目录

1.准备环境

         2.安装spark并配置环境

3.安装scala并配置环境

4.安装编辑器idea

5.编写Spark Scala应用程序实现单词计数统计

6.Spark On Yarn配置

1.准备环境

虚拟机：vmware workstation16

linux版本：centOS 7

linux 分布式环境：hadoop 3.1.1

（1）创建三台虚拟机，并准备好linux环境和hadoop，确保hadoop集群能成功运行

hadoop启动成功后，网页DataNode页面如下

主机为master（在网页上不显示），从机1为slave1，从机2为slave2，这是在配置hadoop时为三台机器配置的名字。

（2）准备安装文件

需要的安装文件如下

spark 2.4.0

Scala 2.11.8

到Scala官网下载Scala压缩包https://www.scala-lang.org/download/
 

编辑器，我使用的是idea

打开master，使用xftp传入这些安装包

2.安装spark并配置环境

（1）安装配置spark

在master中安装Spark，执行命令如下

进入spark目录，打开终端，将其复制到/usr/local 目录下，然后解压，放入spark目录

# cp spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz /usr/local
# tar -zxf spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz 
# mv ./spark-2.4.0-bin-without-hadoop ./spark
# chown -R root:root ./spark 

（2）配置环境变量

# vim ~/.bashrc

写入以下配置，然后保存退出

export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
export JAVA_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lib/native

刷新一下

# source ~/.bashrc

配置另一个环境变量

# vim /etc/profile

写入以下内容

export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

别忘了刷新

#  source /etc/profile

（3）配置slaves文件

新建一个终端

[root@master ~]#  cd /usr/local/spark
[root@master spark]# cp ./conf/slaves.template ./conf/slaves
[root@master spark]# vim ./conf/slaves

写入两个从机的名称

进入安装后的spark目录（/usr/local下的）运行以下命令来 配置spark-env.sh

[root@master spark]# cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh
[root@master spark]# vim ./conf/spark-env.sh

 写入以下内容

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=192.168.50.194
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-amd64
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export SPARK_WORKER_MEMORY=1024m
export SPARK_WORKER_CORES=1

注意：第三行export SPARK_MASTER_IP=192.168.50.194 这里的ip填自己主机（master）的ip

（4）配置slave节点

将master上的spark传输到从机上，先在master终端上运行以下命令

[root@master spark]# cd /usr/local/
[root@master local]# tar -zcf ~/spark.master.tar.gz ./spark
[root@master local]# cd ~
[root@master ~]# scp ./spark.master.tar.gz slave1:/home/spark.master.tar.gz
[root@master ~]# scp ./spark.master.tar.gz slave2:/home/spark.master.tar.gz

执行scp命令时，要注意，slave1和slave2改为自己的从机名字

然后进入虚拟机slave1，打开终端，执行以下语句

[root@slave1 ~]# rm -rf /usr/loal/spark
[root@slave1 ~]# tar -zxf /home/spark.master.tar.gz -C /usr/local
[root@slave1 ~]# chown -R root /usr/local/spark

这样，我们就把master上配置好的spark传输到了slave1上

同样在slave2上运行相同命令

[root@slave2 ~]# rm -rf /usr/loal/spark
[root@slave2 ~]# tar -zxf /home/spark.master.tar.gz -C /usr/local
[root@slave2 ~]# chown -R root /usr/local/spark

（5）启动spark集群

首先先启动hadoop

[root@master ~]# start-all.sh
[root@master ~]# jps

运行结果

25136 SecondaryNameNode
25525 ResourceManager
25687 Jps
17434 -- process information unavailable
24844 NameNode

启动成功

然后启动Spark集群

启动master结点

[root@master ~]# cd /usr/local/spark
[root@master spark]# sbin/start-master.sh
[root@master spark]# jps

运行结果

25136 SecondaryNameNode
26161 Master
26225 Jps
25525 ResourceManager
17434 -- process information unavailable
24844 NameNode

启动所有Slave节点

[root@master spark]#  sbin/start-slaves.sh
[root@slave1 spark]# jps

23664 Worker
23777 Jps
23234 NodeManager
23094 DataNode

查看集群信息

打开linux内置浏览器，输入http://master:8080

看到如下页面说明启动成功

 配置开机启动Spark

[root@master spark]# vim /etc/rc.local

su - root -c /usr/local/hadoop/sbin/start-all.sh
su - root -c /usr/local/spark/sbin/start-master.sh
su - root -c /usr/local/spark/sbin/start-slaves.sh

关闭Spark集群

[root@master spark]# cd /usr/local/spark
[root@master spark]# sbin/stop-master.sh
[root@master spark]# sbin/stop-slaves.sh
[root@master spark]# stop.sh

3.安装scala并配置环境

此操作需要在主机和从机上都进行

和安装spark一样，复制到/usr/local/下解压

# cp scala-2.11.8.tgz /usr/local
# tar -zxf scala-2.11.8.tgz
# mv ./scala-2.11.8 ./scala
# chown -R root:root ./scala

 配置环境变量

# vim ~/.bash_profile

export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export PATH=${SCALA_HOME}/bin:$PATH

刷新环境变量

source ~/.bash_profile 

验证安装

[root@master6564 master6564]# scala

安装成功

从机步骤完全相同

4.安装编辑器idea

在jetbrains官网上下载idea Ultimate linux版

Download IntelliJ IDEA: The Capable & Ergonomic Java IDE by JetBrainsDownload the latest version of IntelliJ IDEA for Windows, macOS or Linux.https://www.jetbrains.com/idea/download/#section=linux

在master新建一个idea命名为idea，用xftp传输到文件夹中，解压

tar -zxvf  ideaIU-2021.2.tar.gz

进入bin目录

在bin目录中打开终端，输入以下指令来启动idea

./idea.sh

成功启动idea

创建桌面图标后续会介绍

推荐购买正版，不想购买请自行想办法

5.编写Spark Scala应用程序实现单词计数统计

（1）配置idea Scala环境

在idea的设置中，安装scala插件，如果需要汉化就安装Chinese插件

下面来配置一下idea的maven环境

 这里请选择自己的maven路径和配置文件，本地仓库我使用的是默认的

 然后点击项目配置

在libraries中选择scala SDK配置 

添加我们本地的scala

在library中显示，添加成功 

新建maven项目，archetype选择scala-archetype-simple

创建好后，修改pom.xml，这里是根据我的scala和spark版本来配置的，注意，spark对scala的版本极其敏感

<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <groupId>org.example</groupId>
  <artifactId>wordcount</artifactId>
  <version>1.0-SNAPSHOT</version>
  <inceptionYear>2008</inceptionYear>
  <properties>
    <scala.version>2.11.8</scala.version>
  </properties>

  <repositories>
    <repository>
      <id>scala-tools.org</id>
      <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>
      <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>
    </repository>
  </repositories>

  <pluginRepositories>
    <pluginRepository>
      <id>scala-tools.org</id>
      <name>Scala-Tools Maven2 Repository</name>
      <url>http://scala-tools.org/repo-releases</url>
    </pluginRepository>
  </pluginRepositories>

  <dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
      <version>2.4.0</version>
    </dependency>

    <!-- spark -->




<!--    <dependency>-->
<!--      <groupId>org.apache.spark</groupId>-->
<!--      <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId>-->
<!--      <version>2.1.1</version>-->
<!--      <scope>provided</scope>-->
<!--    </dependency>-->


<!--    <dependency>-->
<!--      <groupId>org.apache.spark</groupId>-->
<!--      <artifactId>spark-streaming_2.11</artifactId>-->
<!--      <version>2.1.1</version>-->
<!--    </dependency>-->


<!--    <dependency>-->
<!--      <groupId>org.apache.spark</groupId>-->
<!--      <artifactId>spark-streaming-kafka-0-10_2.11</artifactId>-->
<!--      <version>2.1.1</version>-->
<!--    </dependency>-->


    <dependency>
      <groupId>org.scala-lang</groupId>
      <artifactId>scala-library</artifactId>
      <version>${scala.version}</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>junit</groupId>
      <artifactId>junit</artifactId>
      <version>4.4</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.specs</groupId>
      <artifactId>specs</artifactId>
      <version>1.2.5</version>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.scala-tools</groupId>
      <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
      <version>2.12</version>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
      <artifactId>maven-eclipse-plugin</artifactId>
      <version>2.5.1</version>
    </dependency>

  </dependencies>

  <build>
    <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
    <testSourceDirectory>src/test/scala</testSourceDirectory>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.scala-tools</groupId>
        <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
        <executions>
          <execution>
            <goals>
              <goal>compile</goal>
              <goal>testCompile</goal>
            </goals>
          </execution>
        </executions>
        <configuration>
          <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
          <args>
            <arg>-target:jvm-1.5</arg>
          </args>
        </configuration>
      </plugin>
      <plugin>
        <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
        <artifactId>maven-eclipse-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <downloadSources>true</downloadSources>
          <buildcommands>
            <buildcommand>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalabuilder</buildcommand>
          </buildcommands>
          <additionalProjectnatures>
            <projectnature>ch.epfl.lamp.sdt.core.scalanature</projectnature>
          </additionalProjectnatures>
          <classpathContainers>
            <classpathContainer>org.eclipse.jdt.launching.JRE_CONTAINER</classpathContainer>
            <classpathContainer>ch.epfl.lamp.sdt.launching.SCALA_CONTAINER</classpathContainer>
          </classpathContainers>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>
  <reporting>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.scala-tools</groupId>
        <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
        <configuration>
          <scalaVersion>${scala.version}</scalaVersion>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
  </reporting>
</project>

 保存之后，刷新maven

在src下新建scala类

 写入代码

package org.example
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object wordcount {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("wordcount")
    conf.setMaster("local[2]")
    val sc = new SparkContext(conf)

    val rdd = sc.textFile("hdfs://master6564:9000/wordcount/word.txt")
      .flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
    rdd.saveAsTextFile("hdfs://master6564:9000/wordcount/result")
  }

}

 这里的master6564:9000要改为你的master名称和对应的hdfs端口号

（2）准备hdfs输入文件

在本地新建一个txt，输入一些单词，保存 

启动hadoop和spark

启动hadoop
# cd /usr/local/hadoop
# sbin/start-all.sh


启动spark
# cd /usr/local/spark
# sbin/start-master.sh

# sbin/start-slaves.sh

启动后，先在hdfs中新建一个文件夹，wordcount

[root@master6564 ~]# hadoop fs -mkdir /wordcount
[root@master6564 ~]# hadoop fs -chmod -R 777 /wordcount

上传输入文件word.txt 

# hadoop fs -put word.txt /wordcount

回idea跑一下代码

 运行成功

查看结果

有result，然后在终端查看result

hdfs dfs -text /wordcount/result/part*

 完成

6.Spark On Yarn配置

修改主机和从机的配置文件

首先是修改hadoop配置文件yarn-site.xml,添加如下内容：

    <property>
            <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
            <value>false</value>
    </property>
   
    <property>
            <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
            <value>false</value>
    </property>

然后修改spark-env.sh，进入spark目录，添加如下配置：

[root@master conf]$ vi spark-env.sh

YARN_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop

一定要在主机从机上都修改，（可以用前面的scp方法传）

运行spark-shell

[root@master6564 spark]# ./bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client --total-executor-cores 3 --num-executors 3 --executor-memory 4g --executor-cores 1

配置成功

参考资料：

（1） spark on yarn模式安装部署_乖乖猪001的博客-CSDN博客_spark yarn 部署

（2）CentOS下安装配置Scala_可乐小钢炮的博客-CSDN博客_centos配置scala文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-413620.html

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