Spark on Yarn集群详细搭建指南

"Spark on Yarn集群搭建手册旨在详述如何在Yarn上构建Spark集群，以优化大数据处理。本文档适用于对Spark和Hadoop有基础认知的学习者，特别是使用Ubuntu 16.04 LTS和CentOS 7操作系统的环境。搭建过程中涉及的主要软件版本包括Scala 2.10.6、Hadoop 2.7.2、Spark 1.6.1-bin-hadoop2.6以及Java 1.8.0_77。硬件环境包括一个Master节点和两个Slave节点，具有相似的配置。" Spark on Yarn集群的搭建流程： 1. **软件环境准备**： 在所有节点上安装相同版本的软件，包括Ubuntu或CentOS操作系统、Scala、Hadoop、Spark以及Java。确保所有软件版本与Hadoop的版本兼容，因为Spark需要与Hadoop共同运行。 2. **配置hosts文件**： 更新每台机器的`/etc/hosts`文件，添加所有节点的IP地址和主机名映射。这有助于集群内的节点间通信。如果配置错误，可能导致集群启动失败。 3. **设置SSH免密码登录**： 安装SSH服务器（如OpenSSH）并在所有节点上生成SSH密钥对。通过`ssh-keygen -t rsa`命令生成公钥和私钥，然后使用`scp`命令将公钥传输到Master节点。在Master节点上，将所有节点的公钥合并到`~/.ssh/authorized_keys`文件中，以便无需密码即可在节点间进行SSH访问。 4. **安装Hadoop**： 首先安装Hadoop并配置HDFS和YARN。在所有节点上配置`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`yarn-site.xml`和`mapred-site.xml`等配置文件。这些配置文件会定义Hadoop集群的存储和计算策略。 5. **配置Spark**： 下载Spark并解压到指定目录。修改Spark的配置文件`spark-defaults.conf`，设置`spark.master`为`yarn-client`或`yarn-cluster`，表明Spark将运行在Yarn之上。同时，根据Hadoop的安装路径调整`spark.yarn.jar`等参数。 6. **启动和验证**： 启动Hadoop的NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager服务。然后，在Spark的bin目录下，使用`spark-submit`命令提交一个简单的Spark程序，测试Spark on Yarn集群是否正常运行。 7. **监控和维护**： 通过Hadoop的Web UI监控HDFS和YARN的状态，通过Spark的Web UI监控Spark作业的执行情况。定期检查日志文件，以确保没有错误或警告信息。 8. **故障排查**： 如果遇到问题，首先检查配置文件是否有误，如hosts文件、SSH设置、Hadoop和Spark的配置。其次，查看日志文件定位错误，根据错误信息进行相应的解决。 在实践中，搭建Spark on Yarn集群可能需要根据具体环境和需求进行调整。理解每个组件的作用和配置选项是成功部署的关键。此外，保持软件更新和安全是运维中的重要环节，定期升级和修补漏洞能确保集群的稳定性和安全性。