Spark on YARN集群部署指南

"Spark集群部署文档，主要涵盖了Spark在Standalone、Mesos和YARN三种部署模式中的使用，重点讲述了在Hadoop YARN模式下的部署。文档还提到了相关软件版本，如VirtualBox、CentOS、Windows、Spark、XShell和FileZilla，并列出了操作步骤，包括下载Spark、安装和配置等环节。" 在Spark的部署中，有三种常见的集群模式：Standalone、Mesos和YARN。Standalone模式是Spark自带的集群管理器，适合在没有其他资源管理框架的环境中快速搭建集群。Mesos则是一个通用的分布式资源管理框架，可以支持多种计算框架，但在此文档中并未详述其部署方法。YARN（Hadoop Yet Another Resource Negotiator）模式是Hadoop的资源调度器，能够统一管理集群资源，支持多种计算框架，如MapReduce和Storm。 文档指出，实际生产环境中，大多数采用的是Hadoop YARN作为集群管理器，因此重点讲解了在YARN上的Spark部署。在这种模式下，Spark程序作为客户端提交到YARN运行，无需单独部署Spark集群。只需在Hadoop的Master节点上部署Spark，即可利用YARN的资源进行任务调度。 在部署过程中，首先需要从Spark官网下载对应版本的Spark，考虑到与已部署的Hadoop CDH5.7（hadoop2.6）兼容性，可能需要下载源码并重新编译。然后，通过SFTP工具将Spark安装包上传到Master节点，使用`tar`命令解压缩到指定目录。接着，进入Spark的配置文件夹`conf`，编辑`spark-env.sh`文件，对环境变量进行必要的设置，以适应集群环境。 在配置阶段，可能需要调整的参数包括但不限于`SPARK_MASTER_IP`（Spark Master的IP地址）、`HADOOP_CONF_DIR`（指向Hadoop配置文件的路径）以及JVM相关的内存设置（如`SPARK_EXECUTOR_MEMORY`和`SPARK_DRIVER_MEMORY`）。确保这些配置符合集群的硬件资源和性能需求。 完成配置后，启动Spark Master和Worker节点，通常通过执行脚本`start-all.sh`或`start-master.sh`、`start-slave.sh`来启动服务。然后，就可以在YARN上提交Spark应用程序，利用YARN的资源管理和调度功能执行Spark作业。 Spark在YARN上的部署涉及下载、安装、配置和启动等多个步骤，需要理解不同部署模式的特点，根据实际环境调整配置，确保Spark能有效地与YARN集成，实现高效的数据处理。