spark on yarn 集群部署

对于Spark on YARN的集群部署，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装和配置好Hadoop和YARN集群。确保YARN ResourceManager和NodeManager正在运行，并且集群配置正确。

2. 下载Spark二进制文件并解压缩到每个节点上。确保在所有节点上使用相同的Spark版本。

3. 在Spark的conf目录中，创建一个名为spark-env.sh的文件，并设置以下参数：

   export HADOOP_CONF_DIR=<Hadoop配置目录>
   export YARN_CONF_DIR=<YARN配置目录>

将 `<Hadoop配置目录>` 替换为Hadoop配置文件所在的目录路径，将 `<YARN配置目录>` 替换为YARN配置文件所在的目录路径。

4. 在Spark的conf目录中，打开spark-defaults.conf文件，并添加以下参数：

   spark.master    yarn
   spark.submit.deployMode    cluster

5. 根据您的需求，可以根据集群规模和资源分配需求，调整以下参数：

   spark.executor.memory
   spark.executor.cores
   spark.executor.instances

6. 您还可以根据需要设置其他Spark和YARN相关的参数，如队列设置、日志级别等。

7. 在启动Spark应用程序之前，确保您的环境变量中包含Spark和Hadoop的bin目录。您可以将这些目录添加到PATH环境变量中。

8. 使用以下命令提交Spark应用程序：

   ./bin/spark-submit --class <main-class> --master yarn --deploy-mode cluster <application-jar> [application-arguments]

将 `<main-class>` 替换为您的应用程序的主类，将 `<application-jar>` 替换为您的应用程序的JAR文件路径。

9. Spark提交应用程序后，YARN将为您的应用程序启动相应的Executor，并将资源分配给它们。您可以使用YARN的Web界面或命令行工具来监视和管理Spark应用程序。

请注意，这只是Spark on YARN集群部署的基本步骤，您可能需要根据您的特定环境和需求进行一些调整和配置。