Spark安装教程：Standalone、HA模式与YARN集成

Spark是一款开源的大数据处理框架，本文主要介绍了如何在不同的模式下安装Spark，包括Standalone模式、高可用模式以及基于YARN的模式。以下是各部分的主要知识点： 1. Spark的Standalone模式安装： - 安装流程分为几个步骤：首先，从官方网站下载spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz文件并将其上传至`/usr/local/spark/`，然后解压。接着，进入conf目录，确保配置文件名称添加`.sh`后缀以实现脚本执行。接下来，编辑`spark-env.sh`文件，配置master和slave节点信息，如slaves列表。将配置文件复制到其他虚拟机，并在`etc/profile`中添加环境变量。在sbin目录下修改启动命令，最后启动Spark服务，并通过检查JPS命令确认进程数量。 2. 检测安装成功： - 在浏览器访问Spark的WebUI（默认8080端口），确保无误。同时注意避免与Tomcat端口冲突。执行Spark程序，比如PI计算，来验证Spark是否正常运行。 3. Spark高可用模式安装： - 高可用模式需先停用Standalone模式，然后在配置文件中添加高可用相关设置，如指定worker节点。在主节点(node1)上修改slaves配置，并将配置文件复制到其他节点。启动master和worker节点分别使用`sbin/start-all.sh`和`sbin/start-master.sh`脚本。 4. Spark高可用启动及任务提交： - 在高可用模式下，启动Zookeeper以支持集群管理。通过提交任务到Spark集群，可以使用`spark-shell –master yarn-client`或`yarn-cluster`模式来测试YARN集成。运行pi计算示例，验证集群功能。 5. Spark基于YARN模式安装： - 安装流程涉及配置Hadoop环境变量，尤其是YARN-site.xml中的相关参数。通过运行jar包并在Spark Shell中使用`yarn-client`或`yarn-cluster`模式测试YARN集成。执行pi计算以确认安装正确。 6. Shell界面操作： - 不论何种模式，都能通过Spark的shell界面操作，如提交作业、查看日志和执行SQL等，这是Spark交互式开发的核心。 总结，本文详细介绍了Spark在Standalone、高可用和YARN模式下的安装过程、配置要点以及测试方法，对于理解和部署Spark集群具有实际指导价值。