本文目录一览：
- 1、Spark从入门到精通3：Spark全分布模式的安装和配置
- 2、spark安装与运行模式
- 3、spark包含哪几种模式
- 4、Spark的四种运行模式
- 5、下面哪个不是spark的集群部署模式
- 6、Spark的几种运行模式
Spark从入门到精通3：Spark全分布模式的安装和配置
Sparkspark独立服务器模式的安装模式一般分为三种：1.伪分布模式：即在一个节点上模拟一个分布式环境spark独立服务器模式，master和worker共用一个节点，这种模式一般用于开发和测试Spark程序；2.全分布模式：即真正的集群模式，master和worker部署在不同的节点之上，一般至少需要3个节点（1个master和2个worker），这种模式一般用于实际的生产环境；3.HA集群模式：即高可用集群模式，一般至少需要4台机器（1个主master，1个备master，2个worker），这种模式的优点是在主master宕机之后，备master会立即启动担任master的职责，可以保证集群高效稳定的运行，这种模式就是实际生产环境中多采用的模式。本小节来介绍Spark的全分布模式的安装和配置。
安装介质：
jdk-8u162-linux-x64.tar.gz 提取码：2bh8
hadoop-2.7.3.tar.gz 提取码：d4g2
scala-2.12.6.tgz 提取码：s2ly
spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz 提取码：5kcf
准备3台Linux主机，按照下面的步骤在每台主机上执行一遍，设置成如下结果：
安装Linux操作系统比较简单，这里不再详细。参考：《 Linux从入门到精通1：使用 VMware Workstation 14 Pro 安装 CentOS 7 详细图文教程 》
编辑hosts配置文件：# vi /etc/hosts，追加3行：
测试主机名是否可用：
（1）使用ssh-keygen工具生成秘钥对：
（2）将生成的公钥发给三台主机：master、slave1、slave2：
（3）测试秘钥认证是否成功：
由于各个主机上的时间可能不一致，会导致执行Spark程序出现异常，因此需要同步各个主机的时间。在实际生成环境中，一般使用时间服务器来同步时间，但是搭建时间服务器相对较为复杂。这里介绍一种简单的方法来快速同步每台主机主机的时间。我们知道，使用date命令可以设置主机的时间，因此这里使用putty的插件MTPuTTY来同时向每一台主机发送date命令，以到达同步时间的目的。
（1）使用MTPuTTY工具连接三台主机，点击MTPuTTY工具的Tools菜单下的“Send script…”子菜单，打开发送脚本工具窗口。
（2）输入命令：date -s 2018-05-28，然后回车（注意：一定要回车，否则只发送不执行），在下面服务器列表中选择要同步的主机，然后点击“Send script”，即可将时间同步为2018-05-28 00:00:00。
使用winscp工具将JDK安装包 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz 上传到/root/tools/目录中，该目录是事先创建的。
进入/root/tools/目录，将jdk安装包解压到/root/training/目录中，该目录也是事先创建的。
使用winscp工具将Hadoop安装包 hadoop-2.7.3.tar.gz 上传到master节点的/root/tools/目录中，该目录是事先创建的。
进入/root/tools/目录，将hadoop安装包解压到/root/training/目录中，该目录也是事先创建的。
进入Hadoop配置文件目录：
(1) 配置hadoop-env.sh文件：
(2) 配置hdfs-site.xml文件：
(3) 配置core-site.xml文件：
(4) 配置mapred-site.xml文件：
将模板文件mapred-site.xml.template拷贝一份重命名为mapred-site.xml然后编辑：
(5) 配置yarn-site.xml文件：
(6) 配置slaves文件：
将master上配置好的Hadoop安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。
第一次启动需要输入yes继续。
启动成功后，使用jps命令查看各个节点上开启的进程：
使用命令行查看HDFS的状态：
使用浏览器查看HDFS的状态：
使用浏览器查看YARN的状态：
(1) 在HDFS上创建输入目录/input：
(2) 将本地数据文件data.txt上传至该目录：
(3) 进入到Hadoop的示例程序目录：
(4) 执行示例程序中的Wordcount程序，以HDFS上的/input/data.txt作为输入数据，输出结果存放到HDFS上的/out/wc目录下：
(5) 查看进度和结果：
可以通过终端打印出来的日志信息知道执行进度：
执行结束后可以在HDFS上的/out/wc目录下查看是否有_SUCCESS标志文件来判断是否执行成功。
如果执行成功，可以在输出目录下看到_SUCCESS标志文件，且可以在part-r-00000文件中查看到wordcount程序的结果：
由于Scala只是一个应用软件，只需要安装在master节点即可。
使用winscp工具将Scala安装包上传到master节点的/root/tools目录下：
进入/root/tools目录，将Scala安装包解压到安装目录/root/training/：
将Scala的家目录加入到环境变量PATH中：
使环境变量生效：
输入scala命令，如下进入scala环境，则证明scala安装成功：
我们先在master节点上配置好参数，再分发给两个从节点slave1和slave2。
使用winscp工具将Spark安装包上传到master节点的/root/tools目录下：
进入/root/tools目录，将Spark安装包解压到安装目录/root/training/下：
注意：由于Spark的命令脚本和Hadoop的命令脚本有冲突（比如都有start-all.sh和stop-all.sh等），
所以这里需要注释掉Hadoop的环境变量，添加Spark的环境变量：
按Esc:wq保存退出，使用source命令使配置文件立即生效：
进入Spark的配置文件目录下：
(1) 配置spark-env.sh文件：
(2) 配置slaves文件：
将master上配置好的Spark安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。
启动后查看每个节点上的进程：
使用浏览器监控Spark的状态：
使用spark-shell命令进入SparkContext（即Scala环境）：
启动spark独立服务器模式了spark-shell之后，可以使用4040端口访问其Web控制台页面(注意：如果一台机器上启动了多个spark-shell，即运行了多个SparkContext，那么端口会自动连续递增，如4041,4042,4043等等)：
注意：由于我们将Hadoop从环境变量中注释掉了，这时只能手动进入到Hadoop的sbin目录停止Hadoop：
Spark中常用的端口总结：
spark安装与运行模式
Spark spark独立服务器模式的运行模式有 Local(也称单节点模式）spark独立服务器模式，Standalone(集群模式），Spark on Yarn(运行在Yarn上），Mesos以及K8s等常用模式，本文介绍前三种模式。
Spark-shell 参数
Spark-shell 是以一种交互式命令行方式将Spark应用程序跑在指定模式上，也可以通过Spark-submit提交指定运用程序，Spark-shell 底层调用spark独立服务器模式的是Spark-submit,二者的使用参数一致的，通过- -help 查看参数：
sparkconf的传入有三种方式：
1.通过在spark应用程序开发的时候用set()方法进行指定
2.通过在spark应用程序提交的时候用过以上参数指定，一般使用此种方式，因为使用较为灵活
3.通过配置spark-default.conf，spark-env.sh文件进行指定，此种方式较shell方式级别低
Local模式
Local 模式是最简单的一种Spark运行方式，它采用单节点多线程（cpu)方式运行，local模式是一种OOTB（开箱即用）的方式，只需要在spark-env.sh导出JAVA_HOME,无需其spark独立服务器模式他任何配置即可使用，因而常用于开发和学习
方式：./spark-shell - -master local[n] ，n代表线程数
Standalone模式
Spark on Yarn
on Yarn的俩种模式
客户端的Driver将应用提交给Yarn后，Yarn会先后启动ApplicationMaster和excutor,另外ApplicationMaster和executor都装在在container里运行，container默认的内存是1g，ApplicationMaster分配的内存是driver-memory,executor分配的内存是executor-memory.同时，因为Driver在客户端，所以程序的运行结果可以在客户端显示，Driver以进程名为SparkSubmit的形式存在。
Cluster 模式
1.由client向ResourceManager提交请求，并上传Jar到HDFS上
这期间包括四个步骤:
a).连接到RM
b).从RM ASM(applicationsManager)中获得metric，queue和resource等信息。
c).upload app jar and spark-assembly jar
d).设置运行环境和container上下文
2.ResourceManager向NodeManager申请资源，创建Spark ApplicationMaster（每个SparkContext都有一个ApplicationManager）
3.NodeManager启动Spark App Master，并向ResourceManager ASM注册
4.Spark ApplicationMaster从HDFS中找到jar文件，启动DAGScheduler和YARN Cluster Scheduler
5.ResourceManager向ResourceManager ASM注册申请container资源(INFO YarnClientImpl: Submitted application)
6.ResourceManager通知NodeManager分配Container，这是可以收到来自ASM关于container的报告。(每个container的对应一个executor)
7.Spark ApplicationMaster直接和container(executor)进行交互，完成这个分布式任务。
进入spark安装目录下的conf文件夹
[atguigu@hadoop102 module] mv slaves.template slaves
[atguigu@hadoop102 conf] vim slaves
hadoop102
hadoop103
hadoop104
4）修改spark-env.sh文件，添加如下配置：
[atguigu@hadoop102 conf]$ vim spark-env.sh
SPARK_MASTER_HOST=hadoop102
SPARK_MASTER_PORT=7077
5）分发spark包
[atguigu@hadoop102 module] sbin/start-all.sh
注意：如果遇到 “JAVA_HOME not set” 异常，可以在sbin目录下的spark-config.sh 文件中加入如下配置：
export JAVA_HOME=XXXX
官方求PI案例
spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master spark://server-2:7077
--executor-memory 1G
--total-executor-cores 2
/home/xxx/software/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.4.jar
100
spark-shell
--master spark://server-2:7077
--executor-memory 1g
--total-executor-cores 2
spark-shell --master spark://server-2:7077 --executor-memory 1g --total-executor-cores 2
参数：--master spark://server-2:7077 指定要连接的集群的master
Spark客户端直接连接Yarn，不需要额外构建Spark集群。有yarn-client和yarn-cluster两种模式，主要区别在于：Driver程序的运行节点。
yarn-client：Driver程序运行在客户端，适用于交互、调试，希望立即看到app的输出
yarn-cluster：Driver程序运行在由RM（ResourceManager）启动的AP（APPMaster）适用于生产环境。
安装使用
1）修改hadoop配置文件yarn-site.xml,添加如下内容：
2）修改spark-env.sh，添加如下配置：
[atguigu@hadoop102 conf]$ vi spark-env.sh
YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
3）分发配置文件
[atguigu@hadoop102 conf] xsync spark-env.sh
4）执行一个程序
spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master yarn
--deploy-mode client
/home/xxx/software/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.4.jar
100
注意：在提交任务之前需启动HDFS以及YARN集群。
日志查看
修改配置文件spark-defaults.conf
添加如下内容：
spark.yarn.historyServer.address=server-2:18080
spark.history.ui.port=18080
2）重启spark历史服务
[atguigu@hadoop102 spark] sbin/start-history-server.sh
starting org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer, logging to /opt/module/spark/logs/spark-atguigu-org.apache.spark.deploy.history.HistoryServer-1-hadoop102.out
3）提交任务到Yarn执行
spark-submit
--class org.apache.spark.examples.SparkPi
--master yarn
--deploy-mode client
/home/xxx/software/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.4.jar
100
spark包含哪几种模式
1.spark主要有四种运行模式：Local、standalone、yarn、mesos。
1）Local模式：在一台机器上，一般用于开发测试
2）standalone模式：完全独立的spark集群，不依赖其他集群，分为Master和work。
客户端向Master注册应用，Master向work发送消息，依次启动Driver，executor，Driver负责向executors发送任务消息。
3）yarn模式：依赖于hadoop集群，yarn资源调度框架，将应用提交给yarn，在ApplactionMaster（相当于Stand alone模式中的Master）中运行driver，在集群上调度资源，开启excutor执行任务。
4）Spark on Mesos模式：类似于yarn模式，运行在Mesos集群上（Mesos是Apache下的开源分布式资源管理框架，它被称为是分布式系统的内核。Mesos最初是由加州大学伯克利分校的AMPLab开发的，后在Twitter得到广泛使用。）
Spark的四种运行模式
介绍
本地模式
Spark单机运行，一般用于开发测试。
Standalone模式
构建一个由Master+Slave构成的Spark集群，Spark运行在集群中。
Spark on Yarn模式
Spark客户端直接连接Yarn。不需要额外构建Spark集群。
Spark on Mesos模式
Spark客户端直接连接Mesos。不需要额外构建Spark集群。
启动方式: spark-shell.sh(Scala)
spark-shell通过不同的参数控制采用何种模式进行。 涉及两个参数：
对于Spark on Yarn模式和Spark on Mesos模式还可以通过 –deploy-mode参数控制Drivers程序的启动位置。
进入本地模式：
进入Standalone模式：
备注：测试发现MASTER_URL中使用主机名替代IP地址无法正常连接(hosts中有相关解析记录)，即以下命令连接不成功：
./spark-shell --master spark://ctrl:7077 # 连接失败
Spark on Yarn模式
备注：Yarn的连接信息在Hadoop客户端的配置文件中指定。通过spark-env.sh中的环境变量HADOOPCONFDIR指定Hadoop配置文件路径。
Spark on Mesos模式：
启动方式: pyspark(Python)
参数及用法与Scala语言的spark-shell相同，比如：
下面哪个不是spark的集群部署模式
spark有三种集群部署方式：
1、独立部署模式standalonespark独立服务器模式，spark自身有一套完整的资源管理方式
2、架构于hadoop之上的spark集群
3、架构于mesos之上的spark集群
尝试spark独立服务器模式了下搭建第一种独立部署模式集群，将安装方式记录如下：
环境ubuntu 12.04 （两台），部署方式是和hadoop类似，先在一台机器上部署成功后直接将文件打包拷贝到其spark独立服务器模式他机器上，这里假设现在A机器上部署，并且A为master，最后B为slave
A和B均上创建用户spark
sudo useradd spark
以后spark的目录在集群所有机器的/home/spark/spark下(第一个spark是用户名，第二个spark是spark文件目录名)
保证A能无密码登陆到B上的spark用户，在ssh里面设置
这部分是现在master机器(A)上配置
0 首先保证A能无密码方式ssh至localhost和B ，具体方式参见： 点击打开链接
0.1 在A机器上执行
ssh-keygen -t rsa
cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh/authorized_keys
ssh localhost
那么A可以实现无密码登陆localhost
0.2 在B机器上执行
Spark的几种运行模式
Spark集群有三种运行模式spark独立服务器模式：Standalone、Mesos和YARN模式。 现在说Standalone模式。这是最简单spark独立服务器模式的模式spark独立服务器模式，Spark靠自己就能运行这个模式(不依靠其它集群管理工具)。 方法一spark独立服务器模式：手动运行Standalone模式。 前提：Spark各个文件都不做任何修改。 1、在mast...
