Spark 运行模式 Local 模式： Standalone 模式 HA 配置 Yarn 模式 Mesos 模式
1.概述：
Local模式就是运行在一台计算机上的模式，通常就是用于在本机上练手和测试。
它可以通过以下集中方式设置Master。
local: 所有计算都运行在一个线程当中，没有任何并行计算，通常我们在本机执行
一些测试代码，或者练手，就用这种模式;
local[K]: 指定使用几个线程来运行计算，比如local[4]就是运行4个Worker线程。通
常我们的Cpu有几个Core，就指定几个线程，最大化利用Cpu的计算能力;
local[*]: 这种模式直接帮你按照Cpu最多Cores来设置线程数了。
官方求 PI 案例：
[lxl@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --executor-memory 1G --total-executor-cores 2 ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar
100
（1）基本语法
bin/spark-submit --class --master --deploy-mode --conf = ... # other options [application-arguments]
（2）参数说明：
--master 指定 Master 的地址，默认为 Local --class: 你的应用的启动类 (如 org.apache.spark.examples.SparkPi) --deploy-mode: 是否发布你的驱动到 worker 节点(cluster) 或者作为一个本地客户端 (client) (default: client)* --conf: 任意的 Spark 配置属性， 格式 key=value. 如果值包含空格，可以加引号 “key=value” application-jar: 打包好的应用 jar,包含依赖. 这个URL 在集群中全局可见。 比如hdfs:// 共享存储系统， 如果是 file:// path， 那么所有的节点的path 都包含同样的 jar application-arguments: 传给 main()方法的参数 --executor-memory 1G 指定每个 executor 可用内存为 1G --total-executor-cores 2 指定每个 executor 使用的 cup 核数为 2 个
3） 结果展示
该算法是利用蒙特·卡罗算法求PI
4）准备文件
[lxl@hadoop102 spark]$ mkdir input
在 input 下创建 2 个文件 1.txt 和 2.txt，并输入以下内容
hello atguigu
hello spark
5）启动 spark-shell
[lxl@hadoop102 spark]$ bin/spark-shell
开启另一个 CRD 窗口
[lxl@hadoop102 ~]$ jps
Worker
SparkSubmit
CoarseGrainedExecutorBackend
Master
Jps
可登录 hadoop102:4040 查看程序运行：
6）运行 WordCount 程序
scala>sc.textFile("input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect res0: Array[(String, Int)] = Array((hello,4), (atguigu,2), (spark,2))
可登录 hadoop102:4040 查看程序运行
2.提交流程
1）提交任务分析：
Spark通用运行简易流程 ：
重要角色：
Driver（驱动器）
Spark 的驱动器是执行开发程序中的 main 方法的进程。它负责开发人员编写的用来创
建 SparkContext、创建 RDD，以及进行 RDD 的转化操作和行动操作代码的执行。如果你
是用 spark shell，那么当你启动 Spark shell 的时候，系统后台自启了一个 Spark 驱动器程
序，就是在 Spark shell 中预加载的一个叫作 sc 的 SparkContext 对象。如果驱动器程序终
止，那么 Spark 应用也就结束了。主要负责：
1）把用户程序转为任务
2）跟踪 Executor 的运行状况
3）为执行器节点调度任务
4）UI 展示应用运行状况
Executor（执行器）
Spark Executor 是一个工作进程，负责在 Spark 作业中运行任务，任务间相互独立。
Spark 应用启动时，Executor 节点被同时启动，并且始终伴随着整个 Spark 应用的生命周
期而存在。如果有 Executor 节点发生了故障或崩溃，Spark 应用也可以继续执行，会将出
错节点上的任务调度到其他 Executor 节点上继续运行。主要负责：
1）负责运行组成 Spark 应用的任务，并将结果返回给驱动器进程；
2）通过自身的块管理器（Block Manager）为用户程序中要求缓存的 RDD 提供内存式
存储。RDD 是直接缓存在 Executor 进程内的，因此任务可以在运行时充分利用缓存数据加
速运算。
3.数据流程
textFile("input")：读取本地文件 input 文件夹数据；
flatMap(_.split(" "))：压平操作，按照空格分割符将一行数据映射成一个个单词；
map((_,1))：对每一个元素操作，将单词映射为元组；
reduceByKey(_+_)：按照 key 将值进行聚合，相加；
collect：将数据收集到 Driver 端展示。
WordCount案例分析：
Standalone 模式
1.概述
构建一个由 Master+Slave 构成的 Spark 集群，Spark 运行在集群中。
Standalone运行模式介绍
2.安装使用
1）进入 spark 安装目录下的 conf 文件夹
[lxl@hadoop102 module]$ cd spark/conf/
2）修改配置文件名称
[lxl@hadoop102 conf]$ mv slaves.template slaves [lxl@hadoop102 conf]$ mv spark-env.sh.template spark-env.sh
3）修改 slave 文件，添加 work 节点：
[lxl@hadoop102 conf]$ vim slaves
hadoop102
hadoop103
hadoop104
4）修改 spark-env.sh 文件，添加如下配置：
[lxl@hadoop102 conf]$ vim spark-env.sh SPARK_MASTER_HOST=hadoop102 SPARK_MASTER_PORT=7077
5）配置JAVA_HOME
[lxl@hadoop102 sbin]$ vi spark-config.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
6）分发 spark 包
[lxl@hadoop102 module]$ xsync spark/
7）启动
[lxl@hadoop102 spark]$ sbin/start-all.sh [lxl@hadoop102 spark]$ util.sh ================lxl@hadoop102================ 3330 Jps 3238 Worker 3163 Master ================lxl@hadoop103================ 2966 Jps 2908 Worker ================lxl@hadoop104================ 2978 Worker 3036 Jps
7）官方求 PI 案例
[lxl@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://hadoop102:7077 --executor-memory 1G --total-executor-cores 2 ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar 100
8）启动 spark shell
/opt/module/spark/bin/spark-shell --master spark://hadoop102:7077 --executor-memory 1g --total-executor-cores 2
参数：--master spark://hadoop102:7077 指定要连接的集群的 master
执行 WordCount 程序
scala> sc.textFile("./RELEASE").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect res10: Array[(String, Int)] = Array((-Psparkr,1), (Build,1), (built,1), (2.1.1,1), (-Phive-thriftserver,1), (-Pmesos,1), (2.7.3,1), (-Phadoop-2.7,1), (Spark,1), (-Pyarn,1), (-DzincPort=3036,1), (flags:,1), (for,1), (-Phive,1), (Hadoop,1))
3.JobHistoryServer 配置
1）修改 spark-default.conf.template 名称
[lxl@hadoop102 conf]$ mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
2）修改 spark-default.conf 文件，开启 Log：
[lxl@hadoop102 conf]$ vi spark-defaults.conf spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:9000/directory
注意：HDFS 上的目录需要提前存在。
启动HDFS：
[lxl@hadoop102 conf]$ start-dfs.sh
创建 directory 目录：
[lxl@hadoop102 spark]$ hadoop fs -mkdir /directory
3）修改 spark-env.sh 文件，添加如下配置：
[lxl@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=4000 -Dspark.history.retainedApplications=30 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop102:9000/directory"
参数描述：
spark.eventLog.dir：Application 在运行过程中所有的信息均记录在该属性指定的路径下
spark.history.ui.port=4000 WEBUI 访问的端口号为 4000
spark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop102:9000/directory 配置了该属性后，在 start
history-server.sh 时就无需再显式的指定路径，Spark History Server 页面只展示该指定路径
下的信息
spark.history.retainedApplications=30 指定保存 Application 历史记录的个数，如果超过
这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用
数。
4）分发配置文件
[lxl@hadoop102 conf]$ xsync spark-defaults.conf [lxl@hadoop102 conf]$ xsync spark-env.sh
5）启动历史服务
[lxl@hadoop102 spark]$ sbin/start-history-server.sh
6）执行任务
[lxl@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://hadoop102:7077 --executor-memory 1G --total-executor-cores 2 ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar 100
7）查看历史服务
hadoop102:4000
HA 配置
1）zookeeper 正常安装并启动
[lxl@hadoop102 spark]$ zkstart.sh
最好查看以下是否启动成功（服务器出现 leader 或者 follower 即可）
[lxl@hadoop102 spark]$ ../zookeeper-3.4.10/bin/zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg Mode: follower
2）修改 spark-env.sh 文件添加如下配置：
[lxl@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh 注释掉如下内容： #SPARK_MASTER_HOST=hadoop102 #SPARK_MASTER_PORT=7077 添加上如下内容： export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop102,hadoop103,hadoop104 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
3）分发配置文件
[lxl@hadoop102 conf]$ xsync spark-env.sh
4）重新在 hadoop102 上启动全部节点
[lxl@hadoop102 spark]$ sbin/stop-all.sh
[lxl@hadoop102 spark]$ sbin/start-all.sh
5）在 hadoop103 上单独启动 master 节点
[lxl@hadoop103 spark]$ sbin/start-master.sh
6）spark HA 集群访问
/opt/module/spark/bin/spark-shell --master spark://hadoop102:7077,hadoop103:7077 --executor-memory 2g --total-executor-cores 2
[lxl@hadoop102 spark]$ util.sh ================ lxl@hadoop102 ================ 5363 Worker 5273 Master 4569 HistoryServer 5562 Jps 4956 QuorumPeerMain 4125 NameNode ================ lxl@hadoop103 ================ 3554 Master 3398 Worker 2953 DataNode 3245 QuorumPeerMain 3631 Jps ================ lxl@hadoop104 ================ 3042 SecondaryNameNode 3685 Jps 3560 Worker 2952 DataNode 3391 QuorumPeerMain
Yarn 模式
1 概述
Spark 客户端直接连接 Yarn，不需要额外构建 Spark 集群。有 yarn
client 和 yarn-cluster 两种模式，主要区别在于：Driver 程序的运行节点。
yarn-client：Driver 程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到 app 的输出
yarn-cluster：Driver 程序运行在由 RM（ResourceManager）启动的 AP（APPMaster）
适用于生产环境。
Yarn运行模式介绍
2 安装使用
1）修改 hadoop 配置文件 yarn-site.xml,添加如下内容：
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是 true --> <property> <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> <!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是 true --> <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property>
2）修改 spark-env.sh，添加如下配置：
[lxl@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop HADOOP_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop #默认采用hdfs文件系统
3）分发配置文件
[lxl@hadoop102 conf]$ xsync /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-site.xml [lxl@hadoop102 conf]$ xsync spark-env.sh
4）先启动 Yarn：执行一个程序
[lxl@hadoop102 spark]$ bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client ./examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.1.jar 100
注意：在提交任务之前需启动 HDFS 以及 YARN 集群。
4）Web 页面查看日志
Mesos 模式
Spark 客户端直接连接 Mesos；不需要额外构建 Spark 集群。国内应用比较少，更多的
是运用 yarn 调度。
几种模式对比