首页
课程
路径
文章
PHP培训
精品课
下载

技术文章  >  php教程 > php手册

Yarn上运行spark-1.6.0

原创
2016-06-13 08:45:37 974浏览

Yarn上运行spark-1.6.0


Yarn上运行spark-1.6.0.pdf

目录

目录1

1.约定1

2.安装Scala 1

2.1.下载2

2.2.安装2

2.3.设置环境变量2

3.安装Spark 2

3.1.下载2

3.2.安装2

3.3.配置3

3.3.1.修改conf/spark-env.sh 3

4.启动Spark 3

4.1.运行自带示例3

4.2.SparkSQLCli4

5.和Hive集成 4

6.常见错误5

6.1.错误1：unknownqueue:thequeue 5

6.2.SPARK_CLASSPATHwasdetected6

7.相关文档6

1.约定

本文约定Hadoop2.7.1安装在/data/hadoop/current，而Spark1.6.0被安装在/data/hadoop/spark，其中/data/hadoop/spark为指向/data/hadoop/spark。

Spark官网为：http://spark.apache.org/（Shark官网为：http://shark.cs.berkeley.edu/，Shark已成为Spark的一个模块，不再需要单独安装）。

以cluster模式运行Spark，不介绍client模式。

2.安装Scala

联邦理工学院洛桑（EPFL）的MartinOdersky于2001年基于Funnel的工作开始设计Scala。

Scala是一种多范式的编程语言，设计初衷是要集成纯面向对象编程和函数式编程的各种特性。运行在Java虚拟机JVM之上，兼容现有的Java程序，并可调用Java类库。Scala包含编译器和类库，以BSD许可证发布。

2.1.下载

Spark使用Scala开发的，在安装Spark之前，先在各个节上将Scala安装好。Scala的官网为：http://www.scala-lang.org/，下载网址为：http://www.scala-lang.org/download/，本文下载的是二进制安装包scala-2.11.7.tgz。

2.2.安装

本文以root用户（实则也可以非root用户，建议事先规划好）将Scala安装在/data/scala，其中/data/scala是指向/data/scala-2.11.7的软链接。

安装方法非常简单，将scala-2.11.7.tgz上传到/data目录，然后在/data/目录下对scala-2.11.7.tgz进行解压。

接着，建立软链接：ln-s/data/scala-2.11.7/data/scala。

2.3.设置环境变量

Scala被安装完成后，需要将它添加到PATH环境变量中，可以直接修改/etc/profile文件，加入以下内容即可：

exportSCALA_HOME=/data/scala

exportPATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

3.安装Spark

Spark的安装以非root用户进行，本文以hadoop用户安装它。

3.1.下载

本文下载的二进制安装包，推荐这种方式，否则编译还得折腾。下载网址为：http://spark.apache.org/downloads.html，本文下载的是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz，这个可以直接跑在YARN上。

3.2.安装

1)将spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz上传到目录/data/hadoop下

2)解压：tarxzfspark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz

3)建立软链接：ln-sspark-1.6.0-bin-hadoop2.6spark

在yarn上运行spark，不需要每台机器都安装spark，可以只安装在一台机器上。但是只能在被安装的机器上运行spark，原因很简单：需要调用spark的文件。

3.3.配置

3.3.1.修改conf/spark-env.sh

可以spark-env.sh.template复制一份，然后增加以下内容：

HADOOP_CONF_DIR=/data/hadoop/current/etc/hadoop

YARN_CONF_DIR=/data/hadoop/current/etc/hadoop

4.启动Spark

由于运行在Yarn上，所以没有启动Spark这一过程。而是在执行命令spark-submit时，由Yarn调度运行Spark。

4.1.运行自带示例

./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi\

--masteryarn--deploy-modecluster\

--driver-memory4g\

--executor-memory2g\

--executor-cores1\

--queuedefault\

lib/spark-examples*.jar10

运行输出：

16/02/0316:08:33INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING)

16/02/0316:08:34INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING)

16/02/0316:08:35INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING)

16/02/0316:08:36INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING)

16/02/0316:08:37INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING)

16/02/0316:08:38INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING)

16/02/0316:08:39INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING)

16/02/0316:08:40INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:FINISHED)

16/02/0316:08:40INFOyarn.Client:

clienttoken:N/A

diagnostics:N/A

ApplicationMasterhost:10.225.168.251

ApplicationMasterRPCport:0

queue:default

starttime:1454486904755

finalstatus:SUCCEEDED

trackingURL:http://hadoop-168-254:8088/proxy/application_1454466109748_0007/

user:hadoop

16/02/0316:08:40INFOutil.ShutdownHookManager:Shutdownhookcalled

16/02/0316:08:40INFOutil.ShutdownHookManager:Deletingdirectory/tmp/spark-7fc8538c-8f4c-4d8d-8731-64f5c54c5eac

4.2.SparkSQLCli

通过运行即可进入SparkSQLCli交互界面，但要在Yarn上以cluster运行，则需要指定参数--master值为yarn（注意不支持参数--deploy-mode的值为cluster，也就是只能以client模式运行在Yarn上）：

./bin/spark-sql--masteryarn

为什么SparkSQLCli只能以client模式运行？其实很好理解，既然是交互，需要看到输出，这个时候cluster模式就没法做到了。因为cluster模式，ApplicationMaster在哪机器上运行，是由Yarn动态确定的。

5.和Hive集成

Spark集成Hive非常简单，只需以下几步：

1)在spark-env.sh中加入HIVE_HOME，如：exportHIVE_HOME=/data/hadoop/hive

2)将Hive的hive-site.xml和hive-log4j.properties两个文件复制到Spark的conf目录下。

完成后，再次执行spark-sql进入Spark的SQLCli，运行命令showtables即可看到在Hive中创建的表。

示例：

./spark-sql--masteryarn--driver-class-path/data/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar

6.常见错误

6.1.错误1：unknownqueue:thequeue

运行：

./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn--deploy-modecluster--driver-memory4g--executor-memory2g--executor-cores1--queuethequeuelib/spark-examples*.jar10

时报如下错误，只需要将“--queuethequeue”改成“--queuedefault”即可。

16/02/0315:57:36INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0004(state:FAILED)

16/02/0315:57:36INFOyarn.Client:

clienttoken:N/A

diagnostics:Applicationapplication_1454466109748_0004submittedbyuserhadooptounknownqueue:thequeue

ApplicationMasterhost:N/A

ApplicationMasterRPCport:-1

queue:thequeue

starttime:1454486255907

finalstatus:FAILED

trackingURL:http://hadoop-168-254:8088/proxy/application_1454466109748_0004/

user:hadoop

16/02/0315:57:36INFOyarn.Client:Deletingstagingdirectory.sparkStaging/application_1454466109748_0004

Exceptioninthread"main"org.apache.spark.SparkException:Applicationapplication_1454466109748_0004finishedwithfailedstatus

atorg.apache.spark.deploy.yarn.Client.run(Client.scala:1029)

atorg.apache.spark.deploy.yarn.Client$.main(Client.scala:1076)

atorg.apache.spark.deploy.yarn.Client.main(Client.scala)

atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(NativeMethod)

atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57)

atsun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)

atjava.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606)

atorg.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:731)

atorg.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:181)

atorg.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:206)

atorg.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:121)

atorg.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala)

16/02/0315:57:36INFOutil.ShutdownHookManager:Shutdownhookcalled

16/02/0315:57:36INFOutil.ShutdownHookManager:Deletingdirectory/tmp/spark-54531ae3-4d02-41be-8b9e-92f4b0f05807

6.2.SPARK_CLASSPATHwasdetected

SPARK_CLASSPATHwasdetected(setto'/data/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar:').

ThisisdeprecatedinSpark1.0+.

Pleaseinsteaduse:

-./spark-submitwith--driver-class-pathtoaugmentthedriverclasspath

-spark.executor.extraClassPathtoaugmenttheexecutorclasspath

意思是不推荐在spark-env.sh中设置环境变量SPARK_CLASSPATH，可以改成如下推荐的方式：

./spark-sql--masteryarn--driver-class-path/data/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar

7.相关文档

《HBase-0.98.0分布式安装指南》

《Hive0.12.0安装指南》

《ZooKeeper-3.4.6分布式安装指南》

《Hadoop2.3.0源码反向工程》

《在Linux上编译Hadoop-2.4.0》

《Accumulo-1.5.1安装指南》

《Drill1.0.0安装指南》

《Shark0.9.1安装指南》

更多，敬请关注技术博客：http://aquester.cublog.cn。


androidPHP课程HTML视频教程CSS视频JS视频教程Vue视频教程
声明：本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系admin@php.cn核实处理。
上一条：昨天写支付接口时遇到支付接口返回数据接收地址，session数据丢失（或者说失效）的问题，session数据丢失 下一条：php设计模式 策略模式，php设计模式

相关文章

查看更多
  • 热门课程
打开APP，随时随地在线学习！