Spark(三): 安装与配置

标签：tor   hdf   安装完成   运行   scheduler   oop   mem   bin   调整   

  参见 HDP2.4安装(五)：集群及组件安装 ，安装配置的spark版本为1.6, 在已安装HBase、hadoop集群的基础上通过 ambari 自动安装Spark集群，基于hadoop yarn 的运行模式。

目录：

• Spark集群安装
• 参数配置
• 测试验证

Spark集群安装：

• 在ambari -service 界面选择 “add Service",如图：
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• 在弹出界面选中spark服务，如图：

• "下一步”，分配host节点，因为前期我们已经安装了hadoop 和hbase集群，按向导分配 spark history Server即可
• 分配client,如下图：
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• 发布安装，如下正确状态
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参数配置：

• 安装完成后，重启hdfs 和 yarn
• 查看 spark服务，spark thrift server 未正常启动，日志如下：
   View Code

•  解决方案：调整yarn相关参数配置 yarn.nodemanager.resource.memory-mb、yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

•  yarn.nodemanager.resource.memory-mb

  表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，我本机的hdp2-3内存为4G，默认设置的值是512M，调整为如下图大小

• yarn.scheduler.maximum-allocation-mb

  单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）。

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• 保存配置，重启依赖该配置的服务，正常后如下图：

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测试验证：

• 在任一安装spark client机器(hdp4)，将目录切换至 spark 安装目录的 bin目录下
• 命令： ./spark-sql
• sql命令： show database;  如下图
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• 查看历史记录，如下：
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Spark(三): 安装与配置

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原文地址：https://www.cnblogs.com/momoyan/p/11616503.html