Spark的yarn集群环境搭建
一.为什么要搭建yarn集群
为什么要将Spark的程序运行在YARN上，不运行在自带的 Standalone集群上？
1、统一化资源管理
Standalone是Spark专用的资源管理集群，只能用于运行 Spark程序
YARN是功能的分布式资源管理平台，可以运行各种分布式程 序：MR、Tez、Spark、Flink
工作中硬件集群只有一套，只能选择一个平台来管理，从整个技术架构来说选择YARN更合适
2、YARN调度机制更加完善和成熟
支持动态资源分配以及多种调度机制，比如容量调度、公平调度。
二.开始搭建
首先关闭以前的standalone集群：
cd /opt/installs/spark
sbin/stop-master.sh
sbin/stop-workers.sh
sbin/stop-history-server.sh配置第一台服务器bigdata01：
cd /opt/modules/
tar -zxf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/installs
cd /opt/installs
mv spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 spark-yarn
rm -rf /opt/installs/spark
ln -s /opt/installs/spark-yarn /opt/installs/spark修改spark-env.sh配置文件：
cd /opt/installs/spark/conf
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim /opt/installs/spark/conf/spark-env.sh
## 22行左右设置JAVA安装目录、HADOOP和YARN配置文件
目录
export JAVA_HOME=/opt/installs/jdk
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/installs/hadoop/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=/opt/installs/hadoop/etc/hadoop
## 历史日志服务器
export SPARK_DAEMON_MEMORY=1g
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://bigdata01:9820/spark/eventLogs/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"修改spark-defaults.conf 文件：
cd /opt/installs/spark/conf
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.confvim spark-defaults.conf
## 添加内容：
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://bigdata01:9820/spark/eventLogs
spark.eventLog.compress true
spark.yarn.historyServer.address bigdata01:18080
spark.yarn.jars hdfs://bigdata01:9820/spark/jars/*修改log4j.properties：
mv log4j.properties.template log4j.properties修改级别为WARN,打印日志少一点。上传spark jar包到hdfs：
#因为YARN中运行Spark，需要用到Spark的一些类和方法
#如果不上传到HDFS，每次运行YARN都要上传一次，比较慢
#所以自己手动上传一次，以后每次YARN直接读取即可
hdfs dfs -mkdir -p /spark/jars/
hdfs dfs -put /opt/installs/spark/jars/* /spark/jars/修改yarn-site.xml：
cd /opt/installs/hadoop/etc/hadoop检查以下内置少什么，就配什么。
<property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value>
</property><!-- 历史日志在HDFS保存的时间，单位是秒 -->
<!-- 默认的是-1，表示永久保存 -->
<property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value>
</property><property><name>yarn.log.server.url</name><value>http://bigdata01:19888/jobhistory/logs</value>
</property><!-- 关闭yarn内存检查 -->
<property><name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value>
</property>将第一台机器的spark-yarn分发到第二台和第三台：
虚拟机中使用的分发文件，和分发命令脚本资源-CSDN文库
xsync.sh /opt/installs/spark-yarn超链接也分发一下：
xsync.sh /opt/installs/spark启动：
# 启动yarn
start-yarn.sh
# 启动MR的JobHistoryServer：19888
mapred --daemon start historyserver
# 启动Spark的HistoryServer:18080
/opt/installs/spark/sbin/start-history-server.sh到此搭建完成。
三.测试一下
再跑个π看看：
/opt/installs/spark/bin/spark-submit --master yarn /opt/installs/spark/examples/src/main/python/pi.py 10可以看到：