下载

https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.0.0/spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz

Local 模式

将 spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz 文件上传到 Linux，解压
tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module

重命名
cd /opt/module
mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 spark-local

启动 Local 环境（如果启动失败，看看是否解压没完全，可能空间不足，清空/tmp目录）
bin/spark-shell

webui监控页面
http://虚拟机地址:4040/

在解压缩文件夹下的 data 目录中，添加 word.txt 文件，内容Hello World Hello Spark

sc.textFile("data/word.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

结果如下图

提交应用

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi  --master local[2] ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 10

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

结果如下图

Standalone 模式（经典的 master-slave 模式）

将 spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz 文件上传到 Linux，解压
tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module

重命名
cd /opt/module
mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 spark-standalone

修改配置文件
cd conf

复制配置文件
cp slaves.template slaves

修改 slaves 文件，添加 work 节点
hadoop100
hadoop101
hadoop102

复制 spark-env.sh.template 文件名为 spark-env.sh
cp spark-env.sh.template spark-env.sh

查看JAVA_HOME路径
echo $JAVA_HOME

查看主机名称
hostname

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=/usr/java/jdk1.8.0_311-amd64
SPARK_MASTER_HOST=hadoop100
SPARK_MASTER_PORT=7077

分发到其他服务器
/home/xsync /opt/module/spark-standalone

启动
sbin/start-all.sh

jps查看三台服务器进程

查看 Master 资源监控 Web UI 界面: http://hadoop100:8080

提交应用

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi  --master spark://hadoop100:7077 ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 10

配置历史服务

需要启动 hadoop 集群，HDFS 上的 directory 目录需要提前存在

/opt/module/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh
hadoop fs -mkdir /directory

查看地址 http://hadoop100:9870/

配置日志存储路径
cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
vim spark-defaults.conf

spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop100:8020/directory

添加历史日志服务
vim spark-env.sh

export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080 
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop100:8020/directory 
-Dspark.history.retainedApplications=30"

分发到其他服务器
/home/xsync /opt/module/spark-standalone

重新启动集群和历史服务
sbin/stop-all.sh
sbin/start-all.sh
sbin/start-history-server.sh

重新执行任务

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi  --master spark://hadoop100:7077 ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 10

配置高可用（HA）

停止集群
sbin/stop-all.sh

启动 Zookeeper
/home/zk.sh start

vim spark-env.sh 文件添加如下配置

注释如下内容：
#SPARK_MASTER_HOST=hadoop100
#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=hadoop100,hadoop101,hadoop102
-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

分发到其他服务器
/home/xsync /opt/module/spark-standalone/conf

启动集群
[root@hadoop100 spark-standalone]# sbin/start-all.sh

启动 hadoop101 的单独 Master 节点，此时 hadoop101 节点 Master 状态处于备用状态
[root@hadoop101 spark-standalone]# sbin/start-master.sh

提交任务到高可用集群

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi  --master spark://hadoop100:7077,hadoop101:7077 ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 10

得到Pi值说明成功

停止 hadoop100 的 Master 资源，监控进程 kill -9 15872

可以看到状态变为 ALIVE

Yarn 模式（生产一般采用此模式）

将 spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz 文件上传到 Linux，解压
tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module

重命名
cd /opt/module
mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 spark-yarn

修改配置文件
vim /opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/yarn-site.xml

yarn.nodemanager.pmem-check-enabledfalse


yarn.nodemanager.vmem-check-enabledfalse

复制 spark-env.sh.template 文件名为 spark-env.sh
cp spark-env.sh.template spark-env.sh

修改 conf/spark-env.sh，添加 JAVA_HOME 和 YARN_CONF_DIR 配置

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_311-amd64
YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop

hadoop集群启停脚本 https://blog.csdn.net/weixin_44371237/article/details/126040977

提交任务到高可用集群

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi  --master yarn --deploy-mode cluster ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 10

配置历史服务

配置日志存储路径
cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
vim spark-defaults.conf

spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://hadoop100:8020/directory

添加历史日志服务
vim spark-env.sh

export SPARK_HISTORY_OPTS="
-Dspark.history.ui.port=18080 
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop100:8020/directory 
-Dspark.history.retainedApplications=30"

修改 spark-defaults.conf

spark.yarn.historyServer.address=hadoop100:18080
spark.history.ui.port=18080

hadoop集群启停脚本 https://blog.csdn.net/weixin_44371237/article/details/126040977

HDFS 上的 directory 目录需要提前存在

hadoop fs -mkdir /directory

查看地址 http://hadoop100:9870/

启动历史服务
sbin/start-history-server.sh

提交任务到高可用集群

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi  --master yarn --deploy-mode client ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 10

Windows 模式

将文件 spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz 解压缩到无中文无空格的路径中

执行解压缩文件路径下 bin 目录中的 spark-shell.cmd 文件，启动 Spark 本地环境

在 bin 目录中创建 input 目录，并添加 word.txt 文件, 在命令行中输入脚本代码

sc.textFile("D:\\spark-3.0.0-bin-hadoop3.2\\bin\\input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

本地 Web UI

命令行提交应用，在程序bin输入cmd

输入

D:\spark-3.0.0-bin-hadoop3.2\bin>spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[2] ../examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar 10