我的 Spark 3.1.1 之旅【收藏夹吃灰系列】

2021-04-19 15:56:15 浏览数 (1)

如今使用 CDH( Cloudera Distribution Hadoop) 部署 Hadoop 成了业界常规，为什么还要费劲自己动手呢？这不浪费时间嘛！

是的。时间投入蛮大的，不算写文章，搭建过程也得有 20多个小时。白天忙公司项目，都已经焦头烂额，回到家，还得花上 2-3 小时，熬到深夜。

搭建过程，难熬的是，遇到卡点，找不到解决方法。抓狂，质疑，怀疑人生，不停对自己说放弃，但最后一刻，总能在一杯杯热咖啡的陪伴下，找到破解。

一切技术难点，都是纸糊的。我们要做的，只有埋头苦干，与等待！

浪费时间，给自己找罪受？No, 这正是我享受的地方！

初学数据库时，我把 Oracle 反复装了 50 多遍。Solaris, Redhat, CentOS，能找到的操作系统，我都装了。哪个 Linux 容易装，网络不稳定会出什么问题，磁盘不够用会有什么症状，RAC 该如何配置，等等，都经历了一遍。之后看到问题，心里才没有初学时那种慌张。

搭建大数据环境也一样。CDH/Hortonworks/MapR, 这些厂商都给封装完了，纯 UI 式安装管理，开发用得挺爽。但某天爆出一个 Hive Authentication exception, 如果不知道有 hive-site.xml 这回事，不知道 hive.server2.authentication, 处理起来，两眼一抹黑，只能傻傻等待重启了！

所以，我还是会选择，多自己动手，从 0 到 1 玩一样东西。虽然少看了很多蓝光高清电影，但这个过程是值得的！

以下是这次分享的主题：

  • 巧妇也做有米之炊： 准备安装文件
  • 买锅造炉：集群搭建
  • 生米煮成熟饭之后：集群启动与关闭
  • 真香系列：Spark Shell 独食记

A

准备安装文件

Spark 是一个分布式计算框架，通过集群部署，可以发挥并发计算的优势。

其与 Hadoop, Hive 天然集成的策略，让计算更贴近本地数据，完成快速计算，提高效率。

所以在本次实验中，我把 Spark 部署到了 Hadoop 集群中，发挥最大的优势。当然，实际运用中，完成可以有不同的部署方法。

既然是与 hadoop 结合起来运用，那么选择 Spark 版本就很重要了。

image.png

Spark 官网：https://spark.apache.org/downloads.html

对应的，Scala 版本也应该选择 Scala 2.12. Scala 是 Spark 预编译语言，用来开发 Spark 应用最自然。

总结下，完成此次部署，需要的软件有：

  • Spark 3.1.1
  • Scala 2.12

Scala 下载官网：https://www.scala-lang.org/download/

A

集群搭建

搭建 Spark ，首要的事情，是规划好 master 节点与 worker 节点。与前面的两部曲相结合，本次实验共有 3 台计算机，对应的 host 与 IP 如下：

namenode 192.168.31.10

nodea 192.168.31.11

nodeb 192.168.31.12

namenode 上运行了 HDFS 的 namenode, YARN 的 ResourceManager，还有本次的 Spark Master. nodea 和 nodeb 上运行了 HDFS 的 datanode, YARN 的 NodeManager,还有 Spark Worker.

接下来配置每台计算机的环境变量，以及 Spark 集群参数.

环境变量

环境变量，提供了快捷访问可执行文件的路径。

本次实验主要配置 Spark Home 与 Scala Home.

代码语言：javascript复制
SPARK_HOME=/opt/Spark/Spark3.1.1
SCALA_HOME=/opt/Scala/Scala2.12
export SPARK_HOME
export SCALA_HOME
PATH=$PATH:$PARK_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin
export PATH

除了要建立相应的文件目录，目录访问权限需要单独配置。为了实验方便，设置这两目录为 HadoopAdmin 所有，并且给目录加上 777 的权限。

代码语言：javascript复制
chown -R hadoopadmin /opt/Spark
chown -R hadoopadmin /opt/Scala
chmod a rwx /opt/Spark
chmod a rwx /opt/Scala

但事实证明，Scala 的 RPM 包，不能指定目录安装，而只能随遇而安：

代码语言：javascript复制
[hadoopadmin@namenode Scala]$ rpm -qpi scala-2.12.13.rpm
Name        : scala
Version     : 2.12.13
Release     : 1
Architecture: noarch
Install Date: (not installed)
Group       : Development/Languages
Size        : 634532234
License     : BSD
Signature   : (none)
Source RPM  : scala-2.12.13-1.src.rpm
Build Date  : Tue 12 Jan 2021 10:16:51 AM EST
Build Host  : travis-job-efec1d00-ea82-450c-8151-6fc45a7e286d
Relocations : (not relocatable)
Vendor      : lightbend
URL         : http://github.com/scala/scala
Summary     : Scala Programming Language Distribution
Description :
Have the best of both worlds. Construct elegant class hierarchies for maximum code reuse and extensibility, implement their behavior using higher-order functions. Or anything in-between.

通过 rpm -qpi 查询得知，scala 的 relocations 属性为 not relocatable, 即，无法指定安装路径。

但安装之后，通过

代码语言：javascript复制
whereis scala

可以找到 scala 的安装目录。

代码语言：javascript复制
[hadoopadmin@namenode Scala]$ whereis scala
scala: /usr/bin/scala /usr/share/scala /usr/share/man/man1/scala.1.gz

所以，SCALA_HOME 指定 /usr/share/scala.

最终，在 .bashrc 文件中，加入这些环境变量：

代码语言：javascript复制
SPARK_HOME=/opt/Spark/Spark3.1.1
SCALA_HOME=/usr/share/scala

PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin
集群参数配置
  1. 为了可以和 Hive 做交互，把 Hive-site.xml 复制到 $SPARK_HOME/conf 下面。
  2. 配置 spark-env.sh. 在 $SPARK_HOME/conf 下可能没有 spark-env.sh 文件，需要将 spark-env.sh.template 复制一份成 spark-env.sh:
代码语言：javascript复制
--spark-env.sh

JAVA_HOME=/opt/java/jdk8
HADOOP_HOME=/opt/Hadoop/hadoop-3.2.2
HADOOP_CONF_DIR=/opt/Hadoop/hadoop-3.2.2/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/opt/Hadoop/hadoop-3.2.2/etc/hadoop
SPARK_CONF_DIR=/opt/Spark/Spark3.1.1/conf
SPARK_MASTER_HOST=namenode
  1. 将 nodea/nodeb 加入到 $SPARK_HOME/workers 文件中。
代码语言：javascript复制
-- workers
nodea
nodeb
  1. 通过 scp 把 /opt/Spark 复制到 nodea 和 nodeb 上
代码语言：javascript复制
scp -rv $SPARK_HOME hadoopadmin@nodea:$SPARK_HOME
scp -rv $SPARK_HOME hadoopadmin@nodeb:$SPARK_HOME

A

Spark 集群启动与关闭

启动

Spark 集群的启动，有两种方式。一种是可以把 Master 与 worker 分开来处理。即，先启动 master 节点，worker 节点之后一台一台手工启动；第二种是，用一个启动文件，将 master 和 worker 同时启动。

本次实验，选择第二种方法：

代码语言：javascript复制
$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh

因为 spark 与 hadoop 装在了同一台机器上，而 hadoop 的简易启动命令文件也是 start-all.sh ， 所以这里指定了下全目录文件名。

关闭

同上，stop-all.sh 和 hadoop 的关闭脚本同名，指定下全目录文件名：

代码语言：javascript复制
$SPARK_HOME/sbin/stop-all.sh
监控页

可通过本地8080端口，访问 Spark 集群的监控页。

image.png

A

Spark Shell 应用

最简单的使用 Spark 集群的方式，就是利用集成的 spark-shell 脚本

代码语言：javascript复制
[hadoopadmin@namenode bin]$ spark-shell
2021-04-11 07:56:21,588 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
Spark context Web UI available at http://namenode:4040
Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1618142189348).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _ / _ / _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/_,_/_/ /_/_   version 3.1.1
      /_/
         
Using Scala version 2.12.10 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_281)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.

scala>

现在做一个例子，把 frank_lin.txt 这个原本在 HDFS 上的文本文件，复制到 HDFS 的 /user/hadoopadmin 目录下（如果没有 hadoopadmin 目录就建一个）

代码语言：javascript复制
hdfs dfs -cp /user/hadoop/wordcounter/input/franklin.txt /user/hadoopadmin/

接着用 spark 来统计，改文件共有多少行：

代码语言：javascript复制
scala> val textfile_franklin=spark.read.textFile("franklin.txt")
textfile_franklin: org.apache.spark.sql.Dataset[String] = [value: string]

scala> textfile_franklin.count()
res1: Long = 2773

注意，这里的 spark 默认用户路径是 HDFS 上的 /user/hadoopadmin.

代码语言：javascript复制
scala> val textfile = spark.read.textFile("README.md")
org.apache.spark.sql.AnalysisException: Path does not exist: hdfs://namenode:9000/user/hadoopadmin/README.md

通过访问 namenode:4040 可看到应用的执行情况

image.png

A

小结

有了之前搭建 Hadoop/Hive 的经历后，Spark 的搭建是非常顺利的。配置都是同一个套路，指定 Master/Workder, 改变环境变量，复制到其他节点。

这大概也是多动手的好处，无形中训练了脑力肌肉。让一切变得有规律可寻。

三部曲，要是这么快，这么容易就结束，那肯定不是《有关SQL》的风格。接下来，有意思的事情，才刚刚上场！

--完--

node.js spark scala bash

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