Spark on Yarn模式部署指南

"Spark on Yarn模式部署文档详细介绍了如何在Hadoop集群中配置和运行Spark。文档涵盖了从基础环境设置到Spark配置的所有关键步骤，旨在确保Spark作业可以在YARN资源管理器的协调下顺利执行。" 在分布式计算环境中，Spark on Yarn模式允许Spark应用程序利用Hadoop的YARN (Yet Another Resource Negotiator) 来管理和调度资源，提供了一个统一的管理和监控平台。以下是按照文档中的步骤详细解释每个环节： 1. **修改主机名和IP地址映射**： 这是集群环境的基本配置，确保节点间可以正确通信。在Ubuntu系统中，编辑`/etc/hostname`来设置主机名，然后在`/etc/hosts`中添加主机名与IP地址的对应关系，确保网络连通性。 2. **配置免密码登录**： 使用SSH密钥对实现主机间的无密码登录，提高管理效率。在master节点生成公钥并将其复制到其他节点的authorized_keys文件中，确保master节点能无密码访问所有节点，反之亦然。 3. **安装和配置JDK8**： JDK是运行Spark所必需的，因为Spark是用Java编写的。从Oracle官网下载JDK8的Linux版本，通过SCP传输到master节点，解压缩后将其路径添加到系统环境变量`JAVA_HOME`，同时更新`JRE_HOME`、`CLASSPATH`和`PATH`。通过`java -version`命令验证安装成功。 4. **配置Hadoop**： 要在YARN上运行Spark，需要确保Hadoop已经正确配置并启动。这包括设置Hadoop的相关环境变量，如`HADOOP_CONF_DIR`，以及启动HDFS和YARN服务。 5. **配置Spark**： Spark的配置文件通常位于`conf`目录下，主要涉及`spark-defaults.conf`和`spark-env.sh`。在`spark-defaults.conf`中设置Spark应用的全局属性，如内存分配、日志级别等。而在`spark-env.sh`中，配置与Hadoop相关的环境变量，如`HADOOP_CONF_DIR`，以及Spark的工作模式（此处为`yarn-client`或`yarn-cluster`）。 6. **启动和测试Spark on Yarn**： 在完成以上步骤后，启动Spark的YARN客户端，提交一个简单的Spark作业，如WordCount，以验证Spark是否能在YARN上正确运行。在YARN的ResourceManager界面上，可以观察作业的进度和资源使用情况。 通过这些步骤，你可以成功地在Hadoop YARN环境中部署Spark，使其能够充分利用集群资源，高效执行大数据处理任务。务必注意，每个步骤都需要仔细执行，确保配置正确无误，以避免后续可能出现的问题。