设置spark连接yarn地址

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mob649e81586edc 2024-11-07 12:52:29 ©著作权

文章标签 spark SPARK bash 文章分类 Spark 大数据

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设置Spark连接YARN地址的完整指南

在大数据处理领域，Apache Spark和YARN是不可或缺的工具。然而，对于初学者来说，如何正确配置Spark连接到YARN资源管理器可能会让人感到困惑。接下来，我们将详细介绍如何设置Spark连接YARN地址的流程，逐步指导你完成相关配置。

流程概述

下表展示了设置Spark连接YARN地址的主要步骤：

步骤	描述
1	安装Spark和YARN
2	配置Spark环境变量
3	修改Spark配置文件
4	启动YARN服务
5	提交Spark作业

各步骤详细描述

第一步：安装Spark和YARN

首先，你需要确保已经在你的系统上安装了Spark和YARN。你可以通过Apache的官方下载链接进行下载：

[Apache Spark](
[Apache Hadoop (YARN)](

安装过程可以参考官方文档。通常情况下，解压缩文件并配置相关环境变量即可。

第二步：配置Spark环境变量

在你的操作系统中配置环境变量，以便可以在任何目录下使用Spark命令。以下是Linux环境下的操作步骤：

# 进入bash配置文件
nano ~/.bashrc

# 添加以下环境变量
export SPARK_HOME=/path/to/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

此代码段的说明如下：

SPARK_HOME是指Spark安装目录的路径。
PATH变量允许你在终端中直接运行Spark的各种命令。

第三步：修改Spark配置文件

接下来，我们需要编辑Spark的配置文件spark-defaults.conf。该文件一般位于$SPARK_HOME/conf目录下。你可以根据具体情况复制一份默认配置文件并进行编辑：

# 进入Spark配置目录
cd $SPARK_HOME/conf
cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
nano spark-defaults.conf

在文件中添加以下内容：

# 设置YARN的master URL
spark.master    yarn

# 指定YARN ResourceManager的地址
spark.submit.deployMode    client

注释：

spark.master指定Spark连接的模式，这里选择的是yarn。
spark.submit.deployMode指定提交模式，选择client或者cluster模式，具体取决于你的使用场景。

第四步：启动YARN服务

在执行Spark作业之前，你需要确保YARN服务正在运行。使用以下命令检查并启动服务：

# 检查YARN服务状态
yarn --daemon status

# 启动YARN服务
start-dfs.sh
start-yarn.sh

注释：

start-dfs.sh用于启动HDFS服务。
start-yarn.sh用于启动YARN服务。

第五步：提交Spark作业

现在，你已经完成了所有必要的配置，可以提交一个Spark作业进行测试。使用以下命令来运行一个简单的Spark应用程序：

# 提交Spark作业
$SPARK_HOME/bin/spark-submit \
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \
  --master yarn \
  $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.1.jar \
  1000

注释：

--class指明应用程序的主类。
--master指定YARN作为资源管理器。
$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.1.jar是Spark示例程序的路径，这里以计算π值的示例为例。

关系图

以下是你可以用来理解Spark与YARN之间关系的实体关系图：

erDiagram
    SPARK {
        string name "Spark应用"
        string version "应用版本"
    }
    YARN {
        string resourceName "YARN资源"
        string status "状态"
    }
    
    SPARK ||--o{ YARN : "连接使用"