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笔者有三台机器,左侧栏为ip,右侧为hostname,三台机器都有一个名为spark的用户。
192.168.248.150 spark-master 192.168.248.153 ubuntu-worker 192.168.248.155 spark-worker1
根据机器信息加入到三台机器的/etc/hosts中。
详见Spark集群搭建——Hadoop2.4.1集群搭建,因为我们使用的是standalone方式,只启动hdfs即可。
参照Scala极速入门安装部分,在一台机器上解压、配置环境变量后,将文件夹和环境变量文件通过scp拷贝到另外两台即可。
scp -r scala spark@ubuntu-worker:~/spark
解压文件 tar -xzvf spark-1.2.1-bin-hadoop2.4.tgz
1. 向环境变量添加spark home。
export SPARK_HOME=/home/mupeng/Hadoop/spark-1.2.1-bin-hadoop2.4 export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
2. 配置./conf/slaves
首先将slaves.template拷贝一份
cp slaves.template slaves
修改slaves文件
# A Spark Worker will be started on each of the machines listed below. spark-master ubuntu-worker spark-worker1
3. 配置./conf/spark-env.sh
同样将spark-env.sh.template拷贝一份
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
在spark-env.sh最后加入以下几行
export JAVA_HOME=/home/mupeng/java/jdk1.6.0_35 export SCALA_HOME=/home/mupeng/scala/scala-2.11.6 export SPARK_MASTER_IP=192.168.248.150 export SPARK_WORKER_MEMORY=25g export MASTER=spark://192.168.248.150:7077
最后将spark-1.2.1-bin-hadoop2.4文件夹拷贝到另外两个结点即可。
访问web管理界面:http://192.168.248.150:8080
好了,配置结束,可以在我们的spark集群上运行任务了!
Spark1.2.1集群环境搭建——Standalone模式
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原文地址:http://my.oschina.net/mup/blog/387619