spark on yarn安装

为了在YARN上安装Spark，您需要遵循以下步骤:
1. 在带有Spark安装包的节点上上传安装包。
2. 编辑Spark配置文件spark-defaults.conf，将以下内容添加到文件中：

   spark.yarn.jars hdfs://<yarn-master>:<port>/tmp/spark/lib_jars/*.jar
   spark.shuffle.service.enabled true
   spark.shuffle.service.port <port>

3. 在Spark安装目录下，使用以下命令提交作业：

   bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --driver-memory <memory> --num-executors <num_executors> --executor-cores <executor_cores> --executor-memory <executor_memory> --class <main_class> <application_jar>

其中，<memory>是用于驱动程序的内存，<num_executors>是执行器的数量，<executor_cores>是每个执行器的内核数，<executor_memory>是每个执行器的内存，<main_class>是主要类，<application_jar>是您开发的应用程序的jar包路径。

相关问题

Spark on Yarn安装配置

好的，关于Spark on Yarn的安装配置，可以参考以下步骤：

1. 首先确保已经安装好Hadoop和Yarn，并且已经在Yarn上配置好了Hadoop集群。

2. 下载Spark源码，并进行编译。可以参考Spark官网上的文档进行编译。

3. 将编译好的Spark压缩包上传到Hadoop集群的某个节点上，并解压。

4. 在Spark的conf目录下复制模板文件spark-env.sh.template，并将其命名为spark-env.sh。

5. 修改spark-env.sh文件中的一些配置项，例如JAVA_HOME、SPARK_MASTER_HOST等等。具体的配置项可以参考Spark官网上的文档。

6. 在Spark的bin目录下执行./start-all.sh命令，启动Spark集群。

7. 如果需要在Yarn上运行Spark应用程序，可以使用命令./bin/spark-submit --class [class name] --master yarn --deploy-mode [deploy mode] [application jar] [application arguments]。

希望以上步骤可以帮助到你。

spark on yarn 和spark on hive

Spark on YARN和Spark on Hive都是Apache Spark在大规模集群环境下运行的不同模式。

1. **Spark on YARN (Yet Another Resource Negotiator)**：Spark在YARN之上运行，利用了Hadoop YARN作为资源管理器。Spark应用程序通过YARN的Application Master将任务分割成可以在集群上独立运行的小作业，并提交给Node Manager处理。这种方式提供了一个统一的调度框架，可以与其他Hadoop生态系统组件协同工作，如HDFS存储数据，而YARN保证了资源的公平分配和隔离。

2. **Spark on Hive**：这是一种将Spark SQL集成到Hive的模式，允许用户像查询Hive表一样查询Spark数据源。实际上，Spark SQL使用了Hive Metastore来获取元数据信息，但是底层的数据处理则是由Spark进行。这种方式使得拥有Hive经验的用户能够轻松地迁移到Spark环境，同时也利用了Spark的强大计算能力。

**相关问题--:**
1. Spark on YARN相比直接运行在每个节点上的Spark有何优势？
2. 在哪种场景下更适合选择Spark on Hive而不是直接使用Spark SQL？
3. Spark如何与Hive元数据服务交互以支持SQL查询？