如何搭建spark yarn 模式的集群

搭建Spark on YARN集群的步骤

Spark on YARN模式允许Spark作业在Hadoop YARN资源管理器上运行，这样可以更好地与Hadoop生态系统集成并共享集群资源。以下是搭建Spark YARN集群的详细步骤：

前提条件

1. 已安装并配置好Hadoop集群（包括HDFS和YARN）

2. 所有节点已配置SSH免密登录

3. Java环境已安装（推荐JDK 8或11）

一、安装Spark

1. 下载Spark：

   • 从Spark官网下载与Hadoop版本兼容的Spark预编译包

   • 例如：wget https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.3.2/spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz

2. 解压安装包：

   tar -xzf spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz -C /opt/
   ln -s /opt/spark-3.3.2-bin-hadoop3 /opt/spark

3. 配置环境变量（在所有节点）：
   在/etc/profile或~/.bashrc中添加：

   export SPARK_HOME=/opt/spark
   export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

   然后执行：source /etc/profile

二、配置Spark

1. 配置spark-env.sh：

   cd $SPARK_HOME/conf
   cp spark-env.sh.template spark-env.sh

   编辑spark-env.sh，添加：

   export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
   export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
   export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2g
   export SPARK_DRIVER_MEMORY=1g

2. 配置spark-defaults.conf：

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

   编辑spark-defaults.conf，添加：

   spark.master                     yarn
   spark.eventLog.enabled           true
   spark.eventLog.dir               hdfs://namenode:8020/spark-logs
   spark.history.fs.logDirectory    hdfs://namenode:8020/spark-logs
   spark.yarn.jars                  hdfs://namenode:8020/spark/jars/*

3. 上传Spark依赖到HDFS：

   hdfs dfs -mkdir -p /spark/jars
   hdfs dfs -put $SPARK_HOME/jars/* /spark/jars/

三、配置YARN

1. 确保YARN配置正确：

   • 检查$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml：

     <property>
       <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
       <value>false</value>
     </property>
     <property>
       <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
       <value>false</value>
     </property>
     <property>
       <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
       <value>8192</value> <!-- 根据实际内存调整 -->
     </property>

2. 重启YARN服务：

   stop-yarn.sh
   start-yarn.sh

四、验证安装

1. 运行Spark Pi示例：

   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

2. 查看YARN Web UI：
   访问http://<yarn-resourcemanager>:8088查看作业状态

3. 查看Spark History Server（可选）：

   $SPARK_HOME/sbin/start-history-server.sh

   访问http://<spark-history-server>:18080

五、常见问题解决

1. 内存不足错误：

   • 调整spark-submit的--executor-memory和--driver-memory参数

   • 增加YARN的yarn.nodemanager.resource.memory-mb值

2. 类路径问题：

   • 确保HADOOP_CONF_DIR和YARN_CONF_DIR正确指向Hadoop配置目录

3. 网络连接问题：

   • 检查所有节点之间的网络连接

   • 确保防火墙不会阻止必要的端口

4. 权限问题：

   • 确保HDFS目录有正确的权限

   • 使用hdfs dfs -chmod调整权限

通过以上步骤，您应该能够成功搭建一个Spark on YARN集群。根据实际环境和需求，可能需要调整内存配置和其他参数