安装部署之前，先来看看为什么要安装它这个版本！！！
我们安装的是 Spark2.2.0
目前企业中使用最多的稳定版
使用Apache版还是CDH版?
1.Apache版直接下载官方编译好的基于Apache Hadoop的Spark即可
2.自己下载Spark源码基于CDH Hadoop重新编译
因为CDH5.14版 Spark基于Spark1.6版本较低,且为了推广自家的Impala对Spark SQL进行了阉割,所以要重新编译
课程资料中已经给大家提供了编译好的CHD Spark,当然也可以根据资料自己编译
(如果自己编译要求网络环境较好,使用提供的软件、仓库,细心耐心操作,耗时1个半小时左右)
★注意1:
大家之前安装的如果是CDH的Hadoop那么安装Spark的时候使用红线标出的重新编译之后的CDH版Spark即可
干货来了！！！
local本地模式-Spark初体验
●下载Spark安装包
下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html
●解压重命名
cd /export/servers
tar spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0.tgz
mv spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0 spark●注意：
如果有权限问题，可以修改为root，方便学习时操作，实际中使用运维分配的用户和权限即可
chown -R root /export/servers/spark
chgrp -R root /export/servers/spark
●解压目录说明:
bin 可执行脚本
conf 配置文件
data 示例程序使用数据
examples 示例程序
jars 依赖 jar 包
python pythonAPI
R R 语言 API
sbin 集群管理命令
yarn 整合yarn需要
启动spark-shell
●开箱即用
直接启动bin目录下的spark-shell:
./spark-shell
●spark-shell说明
1.直接使用./spark-shell
表示使用local 模式启动，在本机启动一个SparkSubmit进程
2.还可指定参数 --master，如：
spark-shell --master local[N] 表示在本地模拟N个线程来运行当前任务
spark-shell --master local[*] 表示使用当前机器上所有可用的资源
3.不携带参数默认就是
spark-shell --master local[*]
4.后续还可以使用--master指定集群地址，表示把任务提交到集群上运行，如
./spark-shell --master spark://node01:7077
5.退出spark-shell
使用 :quit
初体验-读取本地文件
vim /root/words.txthello me you her
hello you her
hello her
hello val textFile = sc.textFile("file:///opt/spart01/spart01.txt")
val counts = textFile.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
counts.collect//收集结果
// Array[(String, Int)] = Array((you,2), (hello,4), (me,1), (her,3))初体验-读取HDFS文件
●准备数据
上传文件到hdfs
hadoop fs -put /root/words.txt /wordcount/input/words.txt目录如果不存在可以创建
hadoop fs -mkdir -p /wordcount/input结束后可以删除测试文件夹
hadoop fs -rm -r /wordcountval textFile = sc.textFile("hdfs://node01:8020/spart01/spart01.txt")
val counts = textFile.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
counts.saveAsTextFile("hdfs://node01:8020/spart01/output2")spark standalone集群模式
集群角色介绍
park是基于内存计算的大数据并行计算框架，实际中运行计算任务肯定是使用集群模式，那么我们先来学习Spark自带的standalone集群模式了解一下它的架构及运行机制。
Standalone集群使用了分布式计算中的master-slave模型，
master是集群中含有master进程的节点
slave是集群中的worker节点含有Executor进程
●Spark架构图如下(先了解)：
http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html
集群规划
node01:master
node02:slave/worker
node03:slave/worker
修改配置并分发
●修改Spark配置文件
cd /export/servers/spark/conf
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
这里，个人建议不要，或者尽量少用mv cp完完全全可以，避免文件配置修改错误，原文件配置丢失
vim spark-env.sh
#配置java环境变量
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8
#指定spark Master的IP
export SPARK_MASTER_HOST=node01
#指定spark Master的端口
export SPARK_MASTER_PORT=7077mv slaves.template slaves
vim slaves
node02
node03●配置spark环境变量 (建议不添加，避免和Hadoop的命令冲突)
将spark添加到环境变量,添加以下内容到 /etc/profile
export SPARK_HOME=/export/servers/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin注意:
hadoop/sbin 的目录和 spark/sbin 可能会有命令冲突：
start-all.sh stop-all.sh
解决方案：
1.把其中一个框架的 sbin 从环境变量中去掉；
2.改名 hadoop/sbin/start-all.sh 改为: start-all-hadoop.sh
●通过scp 命令将配置文件分发到其他机器上
scp -r /export/servers/spark node02:$PWD
scp -r /export/servers/spark node03:$PWD
scp /etc/profile root@node02:$PWD
scp /etc/profile root@node03:$PWDsource /etc/profile 刷新配置 不要忘记
启动和停止
●集群启动和停止
在主节点上启动spark集群
/export/servers/spark/sbin/start-all.sh
在主节点上停止spark集群
/export/servers/spark/sbin/stop-all.sh
●单独启动和停止
在 master 安装节点上启动和停止 master：
start-master.sh
stop-master.sh
在 Master 所在节点上启动和停止worker(work指的是slaves 配置文件中的主机名)
start-slaves.sh
stop-slaves.sh
查看web界面
正常启动spark集群后，查看spark的web界面，查看相关信息。
测试
●需求
使用集群模式运行Spark程序读取HDFS上的文件并执行WordCount
●集群模式启动spark-shell
/export/servers/spark/bin/spark-shell --master spark://node01:7077
●运行程序
sc.textFile("hdfs://node01:8020/wordcount/input/words.txt")
.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
.saveAsTextFile("hdfs://node01:8020/wordcount/output2")●SparkContext web UI
●注意
集群模式下程序是在集群上运行的，不要直接读取本地文件，应该读取hdfs上的
因为程序运行在集群上，具体在哪个节点上我们运行并不知道，其他节点可能并没有那个数据文件
spark standalone-HA高可用模式
原理
Spark Standalone集群是Master-Slaves架构的集群模式，和大部分的Master-Slaves结构集群一样，存在着Master单点故障的问题。
如何解决这个单点故障的问题，Spark提供了两种方案：
1.基于文件系统的单点恢复(Single-Node Recovery with Local File System)--只能用于开发或测试环境。
2.基于zookeeper的Standby Masters(Standby Masters with ZooKeeper)--可以用于生产环境。
配置HA
该HA方案使用起来很简单，首先启动一个ZooKeeper集群，然后在不同节点上启动Master，注意这些节点需要具有相同的zookeeper配置。
●先停止Sprak集群
/export/servers/spark/sbin/stop-all.sh
●在node01上配置：
vim /export/servers/spark/conf/spark-env.sh
●注释掉Master配置
#export SPARK_MASTER_HOST=node01
●在spark-env.sh添加SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS，内容如下：
| export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=node01:2181,node02:2181,node03:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark" |
参数说明
spark.deploy.recoveryMode：恢复模式
spark.deploy.zookeeper.url：ZooKeeper的Server地址
spark.deploy.zookeeper.dir：保存集群元数据信息的文件、目录。包括Worker、Driver、Application信息。
●scp到其他节点
scp /export/servers/spark/conf/spark-env.sh node02:/export/servers/spark/conf/
scp /export/servers/spark/conf/spark-env.sh node03:/export/servers/spark/conf/
启动zk集群
zkServer.sh status
zkServer.sh stop
zkServer.sh start
启动Spark集群
●node01上启动Spark集群执行
/export/servers/spark/sbin/start-all.sh
●在node02上再单独只起个master:
/export/servers/spark/sbin/start-master.sh
●注意：
在普通模式下启动spark集群
只需要在主节点上执行start-all.sh 就可以了
在高可用模式下启动spark集群
先需要在任意一台主节点上执行start-all.sh
然后在另外一台主节点上单独执行start-master.sh
●查看node01和node02
可以观察到有一台状态为StandBy
测试HA
●测试主备切换
1.在node01上使用jps查看master进程id
2.使用kill -9 id号强制结束该进程
3.稍等片刻后刷新node02的web界面发现node02为Alive
●测试集群模式提交任务
1.集群模式启动spark-shell
/export/servers/spark/bin/spark-shell --master spark://node01:7077,node02:7077
2.运行程序
sc.textFile("hdfs://node01:8020/wordcount/input/words.txt")
.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
.saveAsTextFile("hdfs://node01:8020/wordcount/output3")spark on yarn集群模式
●官方文档
http://spark.apache.org/docs/latest/running-on-yarn.html
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- 准备工作
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1.安装启动Hadoop(需要使用HDFS和YARN，已经ok)
2.安装单机版Spark(已经ok)
注意：不需要集群，因为把Spark程序提交给YARN运行本质上是把字节码给YARN集群上的JVM运行，但是得有一个东西帮我去把任务提交上个YARN，所以需要一个单机版的Spark，里面的有spark-shell命令，spark-submit命令
3.修改配置：
在spark-env.sh ，添加HADOOP_CONF_DIR配置，指明了hadoop的配置文件的位置
vim /export/servers/spark/conf/spark-env.sh
#配置java环境变量
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8
#指定spark Master的IP
export SPARK_MASTER_HOST=node01
#指定spark Master的端口
export SPARK_MASTER_PORT=7077
#指明了hadoop的配置文件的位置
export HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop/etc/hadoop
slaves文件不需要改， 为解压原有的
localhost到此，spark的4种模式安装部署完毕，根据需求可以选择安装！！
