大数据 Spark3.3集群安装部署

提示：配置参数信息（路径、名称）可根据自身环境不同，自行调整。

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前言一、spark简介二、安装部署1.下载安装包2.配置环境变量3.修改配置文件4.功能测试

总结

前言

spark从1.0版本发布至今，已经更新到3.5版本，目前生态发展非常成熟，无论是kafka、hive、还是数据湖格式（hudi、iceberg、delta）都对spark有做兼容适配，提供的API也是非常之多，由于实时场景的增加，spark计算引擎已经逐步替代mapreduce引擎，成为离线批处理的首选，而且spark提供了非常多的算数转子用于处理复杂计算，并且这些转化操作都是惰性求值，不用像mapreduce那样每一步操作需指定落在哪里，在流式处理方面，随意structed streaming的推出，spark能够将数据处理延长精确到秒级别，在个性化推荐和广告推送方面，有着很强的适用性。

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、spark简介

apache spark是用于大规模数据处理的一种计算引擎，借鉴了mapreduce的思想发展而来，保留了分布式并行计算的优点，也改进了其明细的缺点，让中间数据保存在内存提高了运行速度，并提供了丰富的API接口提升了开发速度，关于spark的介绍，网上有非常多好的文章，这里就不具体的讲解了。

二、安装部署

1.下载安装包

登录apache spark官网地址https://spark.apache.org/downloads.html，选择3.3版本，点击spark-3.3.3-bin-hadoop3.tgz下载，下载完成后，执行以下命令解压

tar -zxvf spark-3.3.3-bin-hadoop3.tgz

可通过以下命令，将文件名修改为spark3，方便路径标识

mv spark-3.3.3-bin-hadoop3 spark3.3

2.配置环境变量

vim /etc/profile.d/my_env.sh打开并编辑环境变量配置文件，输入以下内容 提示：安装目录可根据自身环境不同，进行调整

export SPARK_HOME=/application/soft/spark3.3

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

完成后保存，执行source /etc/profle使环境变量生效。

3.修改配置文件

spark有几种部署模式，分别是local、standalone、yarn模式，虽然spark本身也带有资源调度管理的能力，但spark只是作为计算引擎中的一环，在资源调度管理这块还是yarn具有更换的兼容和协调能力，所以此篇内容将围绕yarn模式部署展开。 首选需要关闭yarn虚拟内存检查，进入hadoop安装路径下etc/hadoop目录中，vim yarn-site.xml，打开并编辑文件内容，添加以下内容

yarn.nodemanager.pmem-check-enabled

false

yarn.nodemanager.vmem-check-enabled

false

文件保存后，进入resoucemanager节点，我这边定义的是cdp2节点，执行以下命令以重启yarn

/application/soft/hadoop-3.3.3/sbin/stop-yarn.sh

/application/soft/hadoop-3.3.3/sbin/start-yarn.sh

进入spark安装目录，修改conf/spark-env.sh，添加JAVA_HOME和YARN_CONF_DIR配置 提示：安装目录conf目录下自带的文件名称为spark-env.sh.template，可将末尾的.template去掉 vim conf/spark-env.sh打开并编辑配置文件，输入以下内容

export JAVA_HOME=/application/soft/jdk1.8.0_333

YARN_CONF_DIR=/application/soft/hadoop-3.3.3/etc/hadoop

4.功能测试

在测试前，需保证hdfs集群和yarn资源管理器已启动，可在spark安装目录下，执行以下命令 提示：以下执行的程序为spark自带的一个样例jar包，用于计算pi的值

bin/spark-submit \

--class org.apache.spark.examples.SparkPi \

--master yarn \

--deploy-mode client \

./examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.0.jar \

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提示：deploy-mode为client模式方便排除程序出错的原因，此处会出现File does not exist: hdfs://cdp1:8020/spark的错误，执行hdfs dfs -mkdir /spark命令，可以在hdfs目录下创建对应的spark目录 再次执行程序，在控制台中出现以下内容，则证明运行成功。

总结

至此，spark环境就已经部署完成，由于篇幅有限，spark一些具体功能就不继续展开了，后续会结合一些案例做详细的介绍，本篇内容旨在安装一个测试环境，为编写spark程序准备一个预处理的环境，相当于编写java程序就得首选安装jdk一样，虽然集群的环境的运维配置都是由专门的运维人员来复杂，但作为开发人员也需要一些基本的配置了解，方便后续对问题的排查定位等，好了，就先写到这里，后续会持续更新，欢迎大家一起探讨。

参考阅读

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