linux pyspark yarn

Linux上的PySpark结合YARN使用，主要是利用YARN作为资源管理系统，来分配和管理集群资源，同时使用PySpark作为编程模型来运行分布式数据处理任务。

1. YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop 2.0引入的一个新的资源管理器，它的主要作用是管理集群资源，并将这些资源分配给运行的各种应用程序。YARN允许不同的计算框架在同一个Hadoop集群上运行，而无需对应用程序进行修改。

2. PySpark是Apache Spark的Python API，它允许用户使用Python语言来编写Spark应用程序。Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了强大的数据处理能力，以及多种数据处理工具，包括Spark SQL用于结构化数据处理，Spark Streaming用于流处理，MLlib用于机器学习和GraphX用于图处理。

结合使用Linux、PySpark和YARN，可以进行以下操作：
- 在Linux环境下安装和配置Hadoop和YARN。
- 安装PySpark，并配置其环境以确保能够与YARN进行通信。
- 编写PySpark程序，使用YARN作为资源调度器运行这些程序。
- 利用PySpark的RDD（弹性分布式数据集）和DataFrame等概念进行大规模数据处理。

一般来说，要在YARN上运行PySpark程序，需要配置`spark-env.sh`文件，设置`PYSPARK_PYTHON`环境变量指向Python可执行文件的路径，并配置好与YARN通信所需的Hadoop配置文件。

相关问题

linux上，使用pyspark，如果在从节点上的提交任务命令写成这样的格式：bin/spark-submit --master yarn a.py能够使所有worker一起工作吗

是的，这个命令可以在YARN集群上提交一个PySpark应用程序，并在整个集群上运行。默认情况下，PySpark应用程序会并行运行在YARN集群上的所有可用worker节点上。可以使用`--num-executors`选项来指定运行在集群上的执行器数量，也可以使用`--executor-cores`选项来指定每个执行器的核心数。例如，`bin/spark-submit --master yarn --num-executors 10 --executor-cores 4 a.py`将在10个执行器上运行a.py，并且每个执行器有4个核心。

linux虚拟机安装spark

在Linux上安装Spark，通常需要以下几个步骤：

1. **下载和解压Spark**: 访问Apache Spark官网(https://spark.apache.org/downloads.html)下载最新版本的Spark压缩包。然后，使用`tar`命令解压到你想要的目录，例如 `/opt/spark`。

   wget <spark-downloads-url>
   tar -xvf spark-x.x.x-bin-hadoop.y.z.tgz -C /opt/

2. **配置环境变量**: 需要在`.bashrc`或`.bash_profile`文件中添加Spark的bin路径到系统PATH中，以便于在终端中直接运行Spark命令。

   export SPARK_HOME=/opt/spark
   export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

3. **启动Master和Worker**: 如果你希望集群化工作，可以启动Spark的Master（通常是standalone模式下的`spark-master.sh`），以及Worker节点（通过`spark-worker.sh`）。确保有足够的内存和CPU资源。

4. **验证安装**: 启动Spark Shell或PySpark Shell来测试安装是否成功。你可以输入`spark-shell`或`python -m pyspark`。

5. **配置Hadoop**: 如果Spark将与Hadoop集成，还需要配置`core-site.xml`, `hdfs-site.xml` 和 `yarn-site.xml`等Hadoop配置文件。

6. **安全性**: 对于生产环境，可能需要考虑Spark的安全设置，如kerberos认证、SSL/TLS等。