简介

 

注意：

在部署spark集群前，请部署好Hadoop集群，jdk8【当然Hadoop集群需要运行在jdk上】，需要注意hadoop，spark的版本，考虑兼容问题。比如hadoop3.0以上的才兼容spark3.0以上的。

下面是Hadoop集群部署的链接，个人笔记，已经成功部署两次了，实时更新，分【一】【二】两部分，需要的自己看。不懂欢迎问，看到了解答。(链接失效的话请参考个人主页)

hadoop集群部署【一】HDFS集群http://t.csdnimg.cn/BVKlqhadoop集群部署【二】YARN,MapReduce集群http://t.csdnimg.cn/aJJt7

 搭建准备工作：

需要python环境,上传Anaconda，找到放置的位置。

安装Anaconda

在node1（我的第一台机器名）安装Anaconda(我的是Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh         版本python3.8)

sh ./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

然后一直空格，出现[yes|no] 就回答yes,懂?

出现这样的就填你要把anaconda安装到哪里。（路径）

完成后结果（退出终端，重新进来）

更改conda国内源

vim ~/.condarc(新建的，一般里面没东西)

channels:- defaults
show_channel_urls: true
default_channels:- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r- https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmsys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudbioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudmenpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudpytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudsimpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

终端输入 

python

 创建spark运行的虚拟环境

conda create -n pyspark python=3.8

 切换虚拟环境

conda activate pyspark

 

Spark Local部署

上传解压spark

(我的是 spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz)

通过什么工具不管，能上传就行。

找到spark上传的位置,cd 进到该目录，不进去也行，自己在前面加路径哈！解压。

 tar -zxvf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /export/server spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/

-C 参数后跟解压到哪（路径）

cd /export/server    #填你自己解压的路径

 建立软链接

 ln -s spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/ spark

ll

 配置环境变量

vim /etc/profile

export SPARK_HOME=/export/server/spark
export PYSPARK_PYTHON=/export/server/anaconda3/envs/pyspark/bin/python3.8
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

:wq

source /etc/profile

vim /root/.bashrc

添加 

export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export PYSPARK_PYTHON=/export/server/anaconda3/envs/pyspark/bin/python3.8

:wq

启动spark local模式

pyspark

进入spark的bin路径下

cd /export/server/spark/bin  # 注意路径

./pyspark

 运行下面代码，结果参考上图

sc.parallelize([1,2,3,4,5]).map(lambda x:x *10).collect()

可以通过游览器输入node1:4040查看监控页面（多个进程不会起冲突，具体监控页面的端口看上图spark版本下面第二行）

Ctrl+d退出

scala交互式界面

./spark-shell

 Ctrl+d退出

提交python文件（参考spark自带的案例文件pi.py    求圆周率，参数10 迭代十次）

./spark-submit --master local[*] /export/server/spark/examples/src/main/python/pi.py 10

 提交文件没有监控界面