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搭建spark yarn模式集群

ai 2025/5/8 4:07:58

如何搭建 Spark Yarn 模式集群

1. 前置条件准备

在开始搭建 Spark YARN 集群之前，需要确保 Hadoop 和 YARN 已经正常部署并运行。可以通过执行 start-dfs.sh 和 start-yarn.sh 来启动 HDFS 和 YARN。

2. 解压 SPARK 安装包

下载适合版本的 Spark 并将其解压至指定目录。例如，在 /opt/modules/ 下完成解压操作：

tar -zxf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/installs/

此步骤完成后，需确认 Spark 文件夹路径已正确设置。

3. 修改 SPARK 环境配置文件

进入 Spark 的配置目录，编辑 spark-env.sh 文件以适配当前环境需求。保存更改后，可通过以下命令使新配置生效：

source spark-env.sh

该步骤对于定义诸如内存分配、日志级别等参数至关重要。

4. 分发配置文件到所有节点
为了保持一致性，建议使用自定义脚本（如 xsync.sh）同步配置文件到整个集群中的各个节点。以下是两个重要 XML 文件及其用途说明：

core-site.xml: 设置默认 FS URI。
yarn-site.xml: 控制 ResourceManager 地址及其他高级选项5。
5. 提交第一个 SPARK 应用程序
验证集群状态良好之后，可以尝试提交一个简单的 Spark Pi 示例作业给 YARN 调度器管理。具体命令如下所示：

bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar

注意这里指定了 master 参数为 “yarn”，意味着采用的是 YARN 模式的资源调度；而 deploy-mode 则选择了 cluster 方式，即驱动程序将在远程 ApplicationMaster 中运行3。