Spark on Yarn分布式集群搭建教程详解

本文档详细介绍了Spark On Yarn在完全分布式集群环境中的搭建过程，适用于大数据处理场景。整个搭建分为五个关键步骤： 1. **环境准备** - 软件和版本选择：文档推荐使用Java JDK 8u211、Scala 2.12.11、Zookeeper 3.4.7、Hadoop 2.7.7以及Spark 2.4.5版本，这些是构建Spark On Yarn的基础组件。 - 服务器架构：搭建涉及六台服务器，分别为Zookeeper、Hadoop（HDFS、Hadoop JN和Yarn）、和Spark集群，每种服务都有明确的角色划分，例如Zookeeper负责集群管理，Hadoop的HDFS和Yarn分别有主备节点，Spark集群也包含NodeManager和Spark Worker。 2. **Zookeeper集群搭建** - Zookeeper作为分布式系统协调服务，用于集群间通信和配置管理。首先在三台服务器上安装和配置Zookeeper。 3. **Hadoop集群搭建** - Hadoop包括HDFS（分布式文件系统）和YARN（资源调度器）的搭建。HDFS有两主三从节点，而YARN则有两主三从的资源管理器和NodeManager。Hadoop的配置需要考虑高可用性和负载均衡。 4. **Spark On Yarn搭建** - 在Hadoop集群基础上，文档讲解如何将Spark与YARN集成，Spark在Yarn模式下运行可以利用YARN的资源管理和调度，实现更高效的并行计算。 5. **集群启动与配置** - 提供了关于服务器设置的具体指导，如关闭防火墙（尽管这可能不是最佳实践，但为了简化搭建过程），并配置必要的网络和服务。 最后，文章还提供了下载最新视频教程的百度网盘链接和提取码，以帮助读者更好地理解和实践Spark On Yarn的搭建过程。对于希望在大数据处理中利用Spark进行分布式计算的开发者或管理员来说，这是一个非常实用且详尽的指南。