Spark Standalone与HDFS集成配置全攻略
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更新于2023-03-16
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"Spark Standalone模式集成HDFS配置清单,详细指导如何在CentOS 7 64位系统上配置Spark与HDFS的整合,适用于初学者,其中涉及了系统环境、硬件需求、用户创建、网络配置、JDK、Scala的安装以及Hadoop和Spark的相关配置。"
在Spark Standalone模式下集成HDFS,首先要确保你的系统环境是CentOS 7 64位,并且具备适当的硬件资源,例如文中提到的双核四线程CPU。在开始配置之前,你需要完成以下前置步骤:
1. 创建一个新的Linux用户,例如`z1`,以隔离不同服务的运行环境。
2. 配置静态路由地址,确保各节点间的通信畅通。
3. 在`/etc/hosts`文件中添加所有主机的IP地址和主机名映射,如示例中的os1、os2和os3。
4. 安装Java开发工具包(JDK),这里是JDK 1.8.0_181。
5. 安装Scala,这里使用的是版本2.12.4。
6. 更新环境变量`PATH`和`CLASSPATH`,将JDK、Hadoop、Scala和Spark的路径添加进去。
接下来,我们进入Hadoop的配置阶段:
1. 下载对应版本的Hadoop二进制包,解压并安装到指定目录,例如`/home/z1/hadoop/hadoop-2.8.5`。
2. 修改`$HADOOP_HOME/etc/hadoop`目录下的配置文件:
- `hadoop-env.sh`:设置`JAVA_HOME`指向你的JDK安装路径。
- `slaves`:列出集群中的从节点,例如os2和os3。
- `core-site.xml`:配置默认文件系统(`fs.defaultFS`)为HDFS,端口号为9000,以及临时文件目录(`hadoop.tmp.dir`)。
然后是Spark的配置:
1. 解压缩Spark安装包到指定目录,如`/home/z1/hadoop/spark/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7`。
2. 更新`PATH`环境变量,包含Spark的可执行文件路径。
为了使Spark能够访问HDFS,还需要进行一些额外的配置:
- 在`spark-env.sh`中设置`HADOOP_CONF_DIR`为Hadoop的配置目录,这样Spark就可以找到HDFS的相关配置。
- 如果使用的是Hadoop的YARN资源管理器,还需要配置`yarn-site.xml`和`mapred-site.xml`,但在这个Standalone模式下,通常不需要这一步。
最后,启动Hadoop和Spark服务。对于Hadoop,先启动DataNode和NameNode,然后启动ResourceManager(在Standalone模式中没有此步骤)。对于Spark,启动Master和Worker。
注意,如果Linux防火墙开启,需要配置相应的端口开放策略,或者暂时关闭防火墙以简化测试环境。通常,Spark Standalone需要开放7077(Master的RPC端口)和8080(Web UI端口),而HDFS则需要9000(Namenode的RPC端口)和50070(Web UI端口)等。
以上就是Spark Standalone模式集成HDFS的基本配置流程,完成后,你就可以在Spark应用程序中使用HDFS作为数据存储了。记得在实际生产环境中,还需要考虑安全性、性能优化和其他高可用性设置。
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