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Spark 集群搭建（完整）
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1. Spark 集群结构
名词解释 Driver 该进程调用 Spark 程序的 main 方法, 并且启动 SparkContextCluster Manager 该进程负责和外部集群工具打交道, 申请或释放集群资源Worker 该进程是一个守护进程, 负责启动和管理 ExecutorExecutor 该进程是一个JVM虚拟机, 负责运行 Spark Task运行一个 Spark 程序大致经历如下几个步骤 启动 Drive, 创建 SparkContext Client 提交程序给 Drive, Drive 向 Cluster Manager 申请集群资源 资源申请完毕, 在 Worker 中启动 Executor Driver 将程序转化为 Tasks, 分发给 Executor 执行 问题一: Spark 程序可以运行在什么地方? 集群: 一组协同工作的计算机, 通常表现的好像是一台计算机一样, 所运行的任务由软件来控制和调度 集群管理工具: 调度任务到集群的软件 常见的集群管理工具: Hadoop Yarn, Apache Mesos, Kubernetes Spark 可以将任务运行在两种模式下: 单机, 使用线程模拟并行来运行程序 集群, 使用集群管理器来和不同类型的集群交互, 将任务运行在集群中 Spark 可以使用的集群管理工具有: Spark Standalone Hadoop Yarn Apache Mesos Kubernetes 问题二: Driver 和 Worker 什么时候被启动? Standalone 集群中, 分为两个角色: Master 和 Slave, 而 Slave 就是 Worker, 所以在 Standalone 集群中, 启动之初就会创建固定数量的 Worker Driver 的启动分为两种模式: Client 和 Cluster. 在 Client 模式下, Driver 运行在 Client 端, 在 Client 启动的时候被启动. 在 Cluster 模式下, Driver 运行在某个 Worker 中, 随着应用的提交而启动
在 Yarn 集群模式下, 也依然分为 Client 模式和 Cluster 模式, 较新的版本中已经逐渐在废弃 Client 模式了, 所以上图所示为 Cluster 模式 如果要在 Yarn 中运行 Spark 程序, 首先会和 RM 交互, 开启 ApplicationMaster, 其中运行了 Driver, Driver创建基础环境后, 会由 RM 提供对应的容器, 运行 Executor, Executor会反向向 Driver 反向注册自己, 并申请 Tasks 执行 在后续的 Spark 任务调度部分, 会更详细介绍 总结 Master 负责总控, 调度, 管理和协调 Worker, 保留资源状况等 Slave 对应 Worker 节点, 用于启动 Executor 执行 Tasks, 定期向 Master汇报 Driver 运行在 Client 或者 Slave(Worker) 中, 默认运行在 Slave(Worker) 中 2. Spark 集群搭建
注意： 此步骤假设大家的 Hadoop 集群已经能够无碍的运行, 并且 Linux 的防火墙和 SELinux 已经关闭, 时钟也已经同步, 如果还没有, 请参考 Hadoop 集群搭建部分, 完成以上三件事 1. 下载 # 下载 Spark cd /export/softwares wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.0/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz 2. 解压并拷贝到export/servers # 解压 Spark 安装包 tar xzvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz # 移动 Spark 安装包 mv spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 /export/servers/spark 3.修改配置文件spark-env.sh, 以指定运行参数进入配置目录, 并复制一份新的配置文件, 以供在此基础之上进行修改 cd /export/servers/spark/conf cp spark-env.sh.template spark-env.sh vi spark-env.sh将以下内容复制进配置文件末尾 # 指定 Java Home export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_221 # 指定 Spark Master 地址 export SPARK_MASTER_HOST=node01 export SPARK_MASTER_PORT=7077 2.2 配置 1. 修改配置文件 slaves, 以指定从节点为止, 从在使用 sbin/start-all.sh 启动集群的时候, 可以一键启动整个集群所有的 Worker进入配置目录, 并复制一份新的配置文件, 以供在此基础之上进行修改 cd /export/servers/spark/conf cp slaves.template slaves vi slaves配置所有从节点的地址 node02 node03 2.配置 HistoryServera.默认情况下, Spark 程序运行完毕后, 就无法再查看运行记录的 Web UI 了, 通过 HistoryServer 可以提供一个服务, 通过读取日志文件, 使得我们可以在程序运行结束后, 依然能够查看运行过程 b.复制 spark-defaults.conf, 以供修改 cd /export/servers/spark/conf cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf vi spark-defaults.confc.将以下内容复制到spark-defaults.conf末尾处, 通过这段配置, 可以指定 Spark 将日志输入到 HDFS 中 spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://node01:8020/spark_log spark.eventLog.compress trued.将以下内容复制到spark-env.sh的末尾, 配置 HistoryServer 启动参数, 使得 HistoryServer 在启动的时候读取 HDFS 中写入的 Spark 日志 # 指定 Spark History 运行参数 export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=4000 -Dspark.history.retainedApplications=3 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node01:8020/spark_log"e.为 Spark 创建 HDFS 中的日志目录 hdfs dfs -mkdir -p /spark_log可能会出现错误： [root@node01 hadoop-2.7.5]# hdfs dfs -mkdir -p /spark_log mkdir: Cannot create directory /spark_log. Name node is in safe mode.这是因为安全模式，不允许添加，关闭安全模式即可，操作如下，在hadoop目录下执行： [root@node01 hadoop-2.7.5]# hadoop dfsadmin -safemode leave DEPRECATED: Use of this script to execute hdfs command is deprecated. Instead use the hdfs command for it. Safe mode is OFF 2.3 分发和运行 1. 将 Spark 安装包分发给集群中其它机器 cd /export/servers scp -r spark root@node02:$PWD scp -r spark root@node03:$PWD 2.启动 Spark Master 和 Slaves, 以及 HistoryServer cd /export/servers/spark sbin/start-all.sh sbin/start-history-server.sh 3. Spark 集群高可用搭建何使用 Zookeeper 帮助 Spark Standalone 高可用? 对于 Spark Standalone 集群来说, 当 Worker 调度出现问题的时候, 会自动的弹性容错, 将出错的 Task 调度到其它 Worker 执行 但是对于 Master 来说, 是会出现单点失败的, 为了避免可能出现的单点失败问题, Spark 提供了两种方式满足高可用 使用 Zookeeper 实现 Masters 的主备切换 使用文件系统做主备切换 (不经常用) 3.1 停止 Spark 集群 cd /export/servers/spark sbin/stop-all.sh 3.2 修改配置文件, 增加 Spark 运行时参数, 从而指定 Zookeeper 的位置 1.进入 spark-env.sh 所在目录, 打开 vi 编辑 cd /export/servers/spark/conf vi spark-env.sh 2.编辑 spark-env.sh, 添加 Spark 启动参数, 并去掉 SPARK_MASTER_HOST 地址
具体内容如下： # 指定 Java Home export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_221 # 指定 Spark Master 地址 # export SPARK_MASTER_HOST=node01 export SPARK_MASTER_PORT=7077 # 指定 Spark History 运行参数 export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=4000 -Dspark.history.retainedApplications=3 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://node01:8020/spark_log" # 指定 Spark 运行时参数 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node01:2181,node02:2181,node03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark" 3.3 分发配置文件到整个集群 cd /export/servers/spark/conf scp spark-env.sh node02:$PWD scp spark-env.sh node03:$PWD 3.4 启动 1.在 node01 上启动整个集群 cd /export/servers/spark sbin/start-all.sh sbin/start-history-server.sh 2.在 node02 上单独再启动一个 Master cd /export/servers/spark sbin/start-master.sh 3.5 查看 node01 master 和 node02 master 的 WebUI 1.你会发现一个是 ALIVE(主), 另外一个是 STANDBY(备)
Spark HA 选举 Spark HA 的 Leader 选举使用了一个叫做 Curator 的 Zookeeper 客户端来进行 Zookeeper 是一个分布式强一致性的协调服务, Zookeeper 最基本的一个保证是: 如果多个节点同时创建一个 ZNode, 只有一个能够成功创建. 这个做法的本质使用的是 Zookeeper 的 ZAB 协议, 能够在分布式环境下达成一致.
刚才所运行的程序是 Spark 的一个示例程序, 使用 Spark 编写了一个以蒙特卡洛算法来计算圆周率的任务 计算过程 不断的生成随机的点, 根据点距离圆心是否超过半径来判断是否落入园内 通过 Spark01 cfb9a 来计算圆周率 不断的迭代 |
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