安装spark集群hadoop yarn

要安装Spark集群，需要遵循以下步骤：

1. 将Spark安装包上传到已经安装了YARN的机器上，并解压缩。
2. 进入安装目录的conf目录，将spark-env.sh.template文件重命名为spark-env.sh。
3. 在spark-env.sh文件中设置必要的环境变量，例如指定Spark的主节点为YARN。
4. 确保配置文件中的环境变量已经设置正确。这些配置包括YARN集群和Hadoop的配置。
5. 启动Spark集群，使用bin目录下的pyspark命令，并指定YARN为主节点。
示例命令如下：

   pyspark --master yarn

在安装Spark集群之前，确保满足以下条件：
1. 已经安装了YARN集群。
2. 已经安装了Spark客户端工具，例如spark-submit，以便将Spark程序提交到YARN中。
3. 准备好要提交的代码程序，例如示例程序pi.py，或自己开发的Spark任务。

请按照以上步骤进行安装和配置，就可以成功安装Spark集群并与Hadoop以及YARN集成。

相关问题

spark集群跟yarn有什么关系

Spark是一种分布式计算框架，而YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop的资源管理器，用于管理集群中的资源分配和任务调度。在Spark集群中，YARN可以作为资源管理器来管理计算资源，并且可以通过YARN来提交Spark作业。Spark可以与YARN无缝集成，以便在YARN管理的Hadoop集群上运行Spark应用程序。因此，Spark集群和YARN是密切相关的。

Hadoop yarn

Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一个组件，用于集群管理和资源调度。它是Hadoop 2.0中引入的新特性，是一种通用的资源管理系统，可以管理Hadoop集群中的计算和存储资源，为各种应用程序提供统一的资源调度和管理。

YARN的主要功能是将计算和存储分离，使得Hadoop集群可以同时运行多种不同类型的应用程序，例如MapReduce、Spark、Storm等。YARN通过将计算框架和资源管理分离，可以提高集群的利用率和灵活性，使得用户可以更加方便地开发和部署分布式应用程序。

YARN的核心组件包括ResourceManager和NodeManager。ResourceManager负责整个集群的资源管理和调度，而NodeManager则负责单个节点的资源管理和任务执行。 YARN还提供了一些API和工具，用于管理和监控集群的资源使用情况，如YARN REST API、YARN Timeline Service、YARN Application History Service等。