【Spark】使用Spark集群搭建Yarn模式

以下是使用 YARN 作为资源管理器搭建 Spark 集群的详细步骤：

1. 环境准备

1.1 集群规划

假设已有 Hadoop YARN 集群（至少包含 NameNode、ResourceManager、NodeManager）：

• 主节点：hadoop-master (192.168.1.100)
  • 运行 NameNode、ResourceManager
• 从节点：hadoop-worker1 (192.168.1.101)、hadoop-worker2 (192.168.1.102)
  • 运行 DataNode、NodeManager

1.2 系统要求

• 所有节点安装 Hadoop 3.x 并正常运行 YARN
• 所有节点安装 Java 8+（推荐 OpenJDK 11）
• 所有节点安装 Spark 3.x（版本需与 Hadoop 兼容）

2. 安装 Spark

2.1 下载并解压 Spark

在所有节点执行：

bash

wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.3.2/spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz
tar -zxvf spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz
mv spark-3.3.2-bin-hadoop3 /opt/spark

2.2 配置环境变量

在所有节点的 ~/.bashrc 中添加：

bash

export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf  # Hadoop 配置目录

使环境变量生效：

bash

source ~/.bashrc

3. 配置 Spark 与 YARN 集成

3.1 修改 Spark 配置文件

在 所有节点 的 $SPARK_HOME/conf 目录下：

3.1.1 spark-env.sh

复制模板并编辑：

bash

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

添加以下内容：

bash

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64  # 根据实际路径修改
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)
export SPARK_EXECUTOR_CORES=2
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2g
export SPARK_DRIVER_MEMORY=1g

3.1.2 spark-defaults.conf

复制模板并编辑：

bash

cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

添加以下内容：

properties

spark.master                     yarn
spark.submit.deployMode          cluster
spark.yarn.am.memory             1g
spark.yarn.am.cores              1

4. 验证 Hadoop YARN 集群

确保 YARN 集群正常运行：

bash

# 在主节点检查 HDFS
hdfs dfsadmin -safemode leave
hdfs dfs -ls /# 在主节点检查 YARN
yarn resourcemanager -format-state-store
yarn node -list

访问 YARN Web UI (http://hadoop-master:8088) 确认所有 NodeManager 正常注册。

5. 提交 Spark 应用到 YARN

5.1 测试 Spark Pi 示例

在任意节点执行：

bash

spark-submit \--class org.apache.spark.examples.SparkPi \--master yarn \--deploy-mode cluster \$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.3.2.jar \100

参数说明：

• --master yarn：指定 YARN 作为资源管理器
• --deploy-mode cluster：Driver 运行在 YARN 集群中
• --deploy-mode client：Driver 运行在提交命令的客户端

5.2 查看应用状态

• 通过 YARN Web UI (http://hadoop-master:8088) 查看应用运行状态
• 通过 Spark History Server (http://hadoop-master:18080) 查看历史应用日志

6. 高级配置（可选）

6.1 启用 Spark History Server

在 spark-defaults.conf 中添加：

properties

spark.eventLog.enabled           true
spark.eventLog.dir               hdfs:///spark-logs
spark.history.fs.logDirectory    hdfs:///spark-logs

创建 HDFS 目录并启动服务：

bash

hdfs dfs -mkdir -p /spark-logs
hdfs dfs -chmod 777 /spark-logs
start-history-server.sh

6.2 调整资源分配

根据集群规模调整以下参数（spark-defaults.conf）：

properties

spark.executor.memory            4g
spark.executor.cores             4
spark.dynamicAllocation.enabled  true
spark.shuffle.service.enabled    true

7. 故障排查

• 应用无法提交：
  • 检查 YARN 集群是否正常运行 (yarn node -list)
  • 确认 HADOOP_CONF_DIR 指向正确的 Hadoop 配置目录
• 内存不足错误：
  • 调整 spark.executor.memory 和 spark.driver.memory
  • 检查 YARN 内存总量 (yarn-site.xml 中的 yarn.nodemanager.resource.memory-mb)
• 历史服务器无法访问：
  • 确保 HDFS 目录 /spark-logs 存在且权限正确
  • 检查 History Server 日志 ($SPARK_HOME/logs)

8. 常用命令

bash

# 启动 Spark Shell (YARN 模式)
spark-shell --master yarn --deploy-mode client# 停止 History Server
stop-history-server.sh# 查看 YARN 应用列表
yarn application -list# 杀死 YARN 应用
yarn application -kill <application_id>