Spark测试软件使用指南：厂家推荐与教程

前言

在Spark几种运行模式的配置中涉及jar包都是我先前准备的，这些jar都是关于词频统计的，我使用的idea打的jar，相信大家到这里应该会有一定能力去编写一个词频统计的代码并打成jar包上传至虚拟机，如果有什么问题可以自行搜索。

一、Spark Standalone集群模式配置与运行

1.Standalone的架构图

运行流程：sparkContext向Master申请所需要的资源，然后Master在Worker节点上申请资源，Worker向Master注册，Master通过指令让worker启动Executor,Executor进程主要负责运行Task任务,Executor会返回报告给sparkContext,最后应用程序会将运行结果报告给用户。

2.配置slaves文件

这里首先要修改原文件名，去掉.template

登录后复制

panda-pro02.xiong.com    自己的hostname

3.配置spark-env.sh文件

这里首先要修改原文件名，去掉.template

登录后复制

JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_11
SCALA_HOME=/opt/modules/scala-2.11.8

进入spark目录下conf

登录后复制

SPARK_CONF_DIR=/opt/modules/spark-2.2.0-bin-custom-spark/conf

配置端口号

登录后复制

SPARK_MASTER_HOST=panda-pro02.xiong.com
SPARK_MASTER_PORT=7077
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
SPARK_WORKER_CORES=1
SPARK_WORKER_MEMORY=1g
SPARK_WORKER_PORT=7078
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081

3.启动测试

登录后复制

sbin/start-all.sh

进入web界面ip+8080

客户端测试

登录后复制

bin/spark-shell --master spark://panda-pro02.xiong.com:7077

Spark on YARN 集群模式配置与运行

1.配置yarn-site.xml文件

在spark on yarn的模式下有一个线程会实时监控任务，如果这个任务超过了（虚拟、物理）内存，它会把这个任务给kill掉，上述文件设置问true就会kill了，设置false就不会kill，等时间长之后慢慢执行，若你的内存给的大，就不用配置这个文件了。

登录后复制

<property>
	<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
	<value>false</value>
</property>
<property>
	<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
	<value>false</value>
</property>

2.启动测试

客户端测试

登录后复制

bin/spark-shell --master yarn --deploy-mode client

在yarn的web界面上看到

词频统计测试

stu.txt自己先创建好，里面填入一些单词

登录后复制

val dataSet = spark.read.textFile("file:///opt/datas/stu.txt").count

集群测试

登录后复制

bin/spark-submit --class com.spark.test.Test --master yarn --deploy-mode cluster /opt/jars/Myspark.jar file:///opt/datas/stu.txt

在yarn的web界面可以看到

上图看到有两次failed，这是由于内存不够了，yarn监控程序会kill掉一些进程，这样会导致失败，所以多试几次，或者关掉一些不必要的进程，或者多给这台机器分配一点运行内存，前提是电脑配置允许。

总结

关于spark的几种Spark几种运行模式的配置与测试就到这里，过程有些坎坷，总之还是顺利完成了，作者能力有限，如有不当之处，还请指正。

免责声明：本文系网络转载或改编，未找到原创作者，版权归原作者所有。如涉及版权，请联系删