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Spark 运行环境
Spark 作为一个数据处理框架和计算引擎，被设计在所有常见的集群环境中运行, 在国内工作中主流的环境为 Yarn，不过逐渐容器式环境也慢慢流行起来。接下来，我们就分别看看不同环境下 Spark 的运行
一、Local 模式
所谓的 Local 模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行 Spark 代码的环境，一般用于教学，调试，演示等。
1. 下载压缩包
下载 Spark 安装包
点击下载：
2.上传到服务器
3. 解压
4. 启动 Local 环境
1）进入解压缩后的路径，执行如下指令
bin/spark-shell
2）启动成功后，可以输入网址进行 Web UI 监控页面访问
5. 命令行工具
在解压缩文件夹下的 data 目录中，添加 a.txt 文件。
在命令行工具中执行如下代码指令
sc.textFile("data/a.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect
6. 退出本地模式
按键 Ctrl+C 或输入 Scala 指令
7. 提交应用
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master local[2] \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.3.jar \
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1） --class 表示要执行程序的主类，此处可以更换为咱们自己写的应用程序
2） --master local[2] 部署模式，默认为本地模式，数字表示分配的虚拟 CPU 核数量
3） spark-examples_2.12-3.0.0.jar 运行的应用类所在的 jar 包，实际使用时，可以设定为咱们自己打的 jar 包
4） 数字 10 表示程序的入口参数，用于设定当前应用的任务数量
二、Standalone 模式
local 本地模式毕竟只是用来进行练习演示的，真实工作中还是要将应用提交到对应的集群中去执行，这里我们来看看只使用 Spark 自身节点运行的集群模式，也就是我们所谓的独立部署（Standalone）模式。Spark 的 Standalone 模式体现了经典的 master-slave 模式。
集群规划:
| Master | Worker | |
|---|---|---|
| hadoop001 | ✅ | ✅ |
| hadoop002 | ❎ | ✅ |
| hadoop003 | ❎ | ✅ |
1. 解压
同上
2. 修改配置文件
1）进入解压缩后路径的 conf 目录，复制 workers.template 文件为 workers
2）修改 workers文件，添加 work 节点
3）复制 spark-env.sh.template 文件名为 spark-env.sh
4）修改 spark-env.sh 文件，添加 JAVA_HOME 环境变量和集群对应的 master 节点
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_161/
SPARK_MASTER_HOST=hadoop001
SPARK_MASTER_PORT=7077
注意：7077 端口，相当于 hadoop3 内部通信的 8020 端口，此处的端口需要确认自己的 Hadoop 配置
5）分发 spark-standalone 目录
分发到hadoop002
分发到hadoop003
3. 启动集群
1）执行脚本命令
sbin/start-all.sh
2）查看三台服务器运行进程
3）查看 Master 资源监控 Web UI 界面：http://hadoop001:8080/
4. 提交应用
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop001:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.3.jar \
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1）–class 表示要执行程序的主类
2）–master spark://hadoop001:7077 独立部署模式，连接到 Spark 集群
3）spark-examples_2.12-3.2.3.jar 运行类所在的 jar 包
4） 数字 10 表示程序的入口参数，用于设定当前应用的任务数量
执行任务时，会产生多个 Java 进程
执行任务时，默认采用服务器集群节点的总核数，每个节点内存 1024M。
5. 提交参数说明
在提交应用中，一般会同时一些提交参数
bin/spark-submit \
--class <main-class>
--master <master-url> \
... # other options
<application-jar> \
[application-arguments]
| 参数 | 解释 | 可选值举例 |
|---|---|---|
| –class | Spark 程序中包含主函数的类 | |
| –master | Spark 程序运行的模式(环境) | 模式：local[*]、spark://hadoop001:7077、Yarn |
| –executor-memory 1G | 指定每个 executor 可用内存为 1G | 符合集群内存配置即可，具体情况具体分析。 |
| –total-executor-cores 2 | 指定所有executor使用的cpu核数为 2 个 | 符合集群内存配置即可，具体情况具体分析。 |
| –executor-cores | 指定每个executor使用的cpu核数 | |
| 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 | 符合集群内存配置即可，具体情况具体分析。 |
| application-arguments | 传给 main()方法的参数 | 符合集群内存配置即可，具体情况具体分析。 |
6. 配置历史服务
由于 spark-shell 停止掉后，集群监控 hadoop001:4040 页面就看不到历史任务的运行情况，所以开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。
1）修改 spark-defaults.conf.template 文件名为 spark-defaults.conf
2）启动 hadoop 集群
3）创建 directory 文件夹
集群查看：
4）修改 spark-default.conf 文件，配置日志存储路径
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop001:9000/directory
5）修改 spark-env.sh 文件, 添加日志配置
export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop001:9000/directory
-Dspark.history.retainedApplications=30"
⚫ 参数 1 含义：WEB UI 访问的端口号为 18080
⚫ 参数 2 含义：指定历史服务器日志存储路径
⚫ 参数 3 含义：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。
6）分发配置文件
7）重新启动集群和历史服务
8）重新执行任务
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop001:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.3.jar \
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9）查看历史服务：http://hadoop001:18080
7. 配置高可用（HA）
所谓的高可用是因为当前集群中的 Master 节点只有一个，所以会存在单点故障问题。所以为了解决单点故障问题，需要在集群中配置多个 Master 节点，一旦处于活动状态的 Master发生故障时，由备用 Master 提供服务，保证作业可以继续执行。这里的高可用一般采用
Zookeeper 设置
集群规划:
| Master | Zookeeper | Worker | |
|---|---|---|---|
| hadoop001 | ✅ | ✅ | ✅ |
| hadoop002 | ✅ | ✅ | ✅ |
| hadoop003 | ✅ | ✅ |
1）启动HDFS
2）启动 Zookeeper
3）修改 spark-env.sh 文件添加如下配置
注释如下内容：
#SPARK_MASTER_HOST=hadoop001
#SPARK_MASTER_PORT=7077
添加如下内容:
#Master 监控页面默认访问端口为 8080，但是可能会和 Zookeeper 冲突，所以改成 8989，也可以自定义，访问 UI 监控页面时请注意
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8989
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="
-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER
-Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop001,hadoop002,hadoop003
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
4）分发配置文件
5）启动集群
6）启动 hadoop002 的单独 Master 节点
此时 hadoop002 节点 Master 状态处于备用状态
7）提交应用到高可用集群
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://hadoop001:7077,hadoop002:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.3.jar \
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出现错误：
错误原因：没有启动Hadoop集群
8）停止 Hadoop001的 Master 资源监控进程
9）查看 Hadoop002 的 Master 资源监控 Web UI，稍等一段时间后，Hadoop002节点的 Master 状态提升为活动状态
