Python搭建Spark分布式集群环境

前言

Apache Spark 是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark 最大的特点就是快，可比 Hadoop MapReduce 的处理速度快 100 倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群，而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。

本教程采用Spark2.0以上版本（比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等）搭建集群，同样适用于搭建Spark1.6.2集群。

安装Hadoop并搭建好Hadoop集群环境

Spark分布式集群的安装环境，需要事先配置好Hadoop的分布式集群环境。

安装Spark

这里采用3台机器（节点）作为实例来演示如何搭建Spark集群，其中1台机器（节点）作为Master节点，另外两台机器（节点）作为Slave节点（即作为Worker节点），主机名分别为Slave01和Slave02。

在Master节点机器上，访问Spark官方下载地址，按照如下图下载。

下载完成后，执行如下命令：

配置环境变量

在Mster节点主机的终端中执行如下命令：

在.bashrc添加如下配置：

执行如下命令使得配置立即生效：

Spark配置

在Master节点主机上进行如下操作：

配置slaves文件

将 slaves.template 拷贝到 slaves

slaves文件设置Worker节点。编辑slaves内容,把默认内容localhost替换成如下内容：

配置spark-env.sh文件

将 spark-env.sh.template 拷贝到 spark-env.sh

编辑spark-env.sh,添加如下内容：

SPARK_MASTER_IP 指定 Spark 集群 Master 节点的 IP 地址；

配置好后，将Master主机上的/usr/local/spark文件夹复制到各个节点上。在Master主机上执行如下命令：

在slave01,slave02节点上分别执行下面同样的操作：

启动Spark集群

启动Hadoop集群

启动Spark集群前，要先启动Hadoop集群。在Master节点主机上运行如下命令：

启动Spark集群

1.启动Master节点

在Master节点主机上运行如下命令：

在Master节点上运行jps命令，可以看到多了个Master进程：

2.启动所有Slave节点

在Master节点主机上运行如下命令：

分别在slave01、slave02节点上运行jps命令，可以看到多了个Worker进程

3.在浏览器上查看Spark独立集群管理器的集群信息

在master主机上打开浏览器，访问http://master:8080,如下图：

关闭Spark集群

1.关闭Master节点

2.关闭Worker节点

3.关闭Hadoop集群

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：https://www.cnblogs.com/Yesi/p/10483565.html