Spark三种分布式部署方式比较
目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和 spark on YARN
Spark standalone模式分布式部署
环境介绍
说明
- 依赖scala： Note that support for Java 7, Python 2.6 and old Hadoop versions before 2.6.5 were removed as of Spark 2.2.0. Support for Scala 2.10 was removed as of 2.3.0. Support for Scala 2.11 is deprecated as of Spark 2.4.1 and will be removed in Spark 3.0.
- zookeeper： Master结点存在单点故障，所以要借助zookeeper，至少启动两台Master结点来实现高可用，配置方案比较简单。
安装scala
由上面的说明可知，spark对scala版本依赖较为严格，spark-2.4.5依赖scala-2.12.x，所以首先要安装scala-2.12.x，在此选用scala-2.12.10。使用二进制安装：
- 下载安装包
- 解压即用。
<code>$ wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.10/scala-2.12.10.tgz
$ tar zxvf scala-2.12.10.tgz -C /path/to/scala_install_dir
/<code>
如果系统环境也要使用相同版本的scala，可以将其加入到用户环境变量(.bashrc或.bash_profile)。
安装spark
- 打通三台spark机器的work用户ssh通道；
- 现在安装包到master机器：tvm13；
- 下载地址
- 注意提示信息。
- 解压到安装目录即可。
配置spark
spark服务配置文件主要有两个：spark-env.sh和slaves。
- spark-evn.sh：配置spark运行相关环境变量
- slaves：指定worker服务器
配置spark-env.sh：cp spark-env.sh.template spark-env.sh
<code>export JAVA_HOME=/data/template/j/java/jdk1.8.0_201
export SCALA_HOME=/data/template/s/scala/scala-2.12.10
export SPARK_WORKER_MEMORY=2048m
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_WORKER_INSTANCES=2
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=tvm11:2181,tvm12:2181,tvm13:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/data/template/s/spark"
# 关于 SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS 参数含义：
\t# -Dspark.deploy.recoverMode=ZOOKEEPER #代表发生故障使用zookeeper服务
\t# -Dspark.depoly.zookeeper.url=master.hadoop,slave1.hadoop,slave1.hadoop #主机名的名字
\t# -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark #spark要在zookeeper上写数据时的保存目录
# 其他参数含义：https://blog.csdn.net/u010199356/article/details/89056304
/<code>
配置slaves：cp slaves.template slaves
<code># A Spark Worker will be started on each of the machines listed below.
tvm13
tvm14
tvm15
/<code>
配置系统环境变量
<code>export SPARK_HOME=/data/template/s/spark/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7
export PATH=$SPARK_HOME/bin/:$PATH
/<code>
分发
以上配置完成后，将 /path/to/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 分发至各个slave节点，并配置各个节点的环境变量。
启动
- 先在master节点启动所有服务：./sbin/start-all.sh
- 然后在backup节点单独启动master服务：./sbin/start-master.sh
查看状态
启动完成后到web去查看：
- master（8081端口）：Status: ALIVE
- backup（8080端口）：Status: STANDBY
完成！
分享到:
閱讀更多 阿里Java架構師 的文章
