Spark on YARN without Hadoop 部署
在大数据领域中，Apache Spark 是一个非常强大的数据处理引擎。而YARN是Hadoop集群的资源管理器，用于调度和分配集群中的资源。通常情况下，Spark是在Hadoop集群上运行的，但有时候我们可能只需要Spark，而不需要整个Hadoop生态系统。本文将介绍如何在没有Hadoop的情况下，在YARN上部署Spark，并提供代码示例。
准备工作
在开始之前，我们需要确保已经安装了YARN和Spark，并且配置正确。同时，确保在运行以下命令之前，您的机器上已经安装了Java和Scala。
步骤一：创建Spark的配置文件
首先，我们需要创建一个新的Spark配置文件，以便在YARN上运行。创建一个新的文件，命名为 spark-defaults.conf，并添加以下内容：
spark.master yarn
spark.submit.deployMode client
spark.driver.memory 1g
spark.executor.memory 1g
spark.executor.instances 2
spark.yarn.jars hdfs:///path/to/spark/jars/*
这个配置文件中的参数设置了Spark的运行模式、内存分配等信息。
步骤二：创建一个简单的Spark应用
接下来，我们将创建一个简单的Spark应用程序，用于测试我们的部署。以下是一个示例代码：
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext
object SimpleApp {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
val sc = new SparkContext(conf)
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val distData = sc.parallelize(data)
val sum = distData.reduce(_ + _)
println("Sum is: " + sum)
sc.stop()
}
}
这个示例代码创建了一个Spark应用程序，并计算了一个数组的总和。
步骤三：提交应用到YARN集群
现在，我们可以将我们的Spark应用程序提交到YARN集群上运行了。在命令行中执行以下命令：
spark-submit --class SimpleApp --master yarn --deploy-mode client /path/to/your/spark/application.jar
这个命令将我们的应用程序提交到YARN集群，并在客户端模式下运行。
旅行图
下面是一个使用Mermaid语法标识的旅行图，描述了我们部署Spark on YARN without Hadoop的整个过程：
journey
title Spark on YARN without Hadoop 部署
section 准备工作
创建Spark的配置文件
创建一个简单的Spark应用
section 提交应用到YARN集群
提交应用到YARN集群
section 结束
部署完成
状态图
下面是一个使用Mermaid语法标识的状态图，描述了我们的Spark应用程序在YARN集群上的运行状态：
stateDiagram
[*] --> 等待资源
等待资源 --> 运行中
运行中 --> 完成
运行中 --> 失败
结论
通过本文的步骤，我们成功地在YARN上部署了Spark，并提交了一个简单的Spark应用程序。尽管没有Hadoop，我们仍然可以利用YARN的强大功能来运行和管理Spark应用程序。希望本文对您有所帮助！
参考链接
- [Apache Spark官方网站](
- [Apache Hadoop官方网站](
- [Apache YARN官方网站](
