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。

hadoopyarn

Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个重要组件，它是一个资源管理器，负责管理Hadoop集群中的资源，并协调作业的运行。YARN的主要作用是将计算框架和资源管理分离，使得Hadoop可以支持更多的计算框架，如MapReduce、Spark、Hive等。通过YARN，用户可以在Hadoop集群上运行各种不同的应用程序，而不仅仅是MapReduce任务。在YARN中，资源管理器（ResourceManager）负责管理集群中的资源，应用程序管理器（ApplicationMaster）负责管理应用程序的运行。用户提交的应用程序会被分配一个ApplicationMaster，由它来协调应用程序的运行。

在Hadoop YARN中，用户可以通过hadoop jar命令提交任务到集群中运行。通过hadoop jar命令提交任务时，可以指定任务所在的队列、任务的优先级等参数。如果不指定队列，则任务会被提交到默认的队列上面。同时，用户还可以通过模拟紧张资源的方式来测试集群的性能，连续提交任务，重复提交多次，以测试集群的负载能力。