在Hadoop 2.2.0上部署Spark

需要注意两点：（1）使用的Hadoop必须是2.0系列，比如0.23.x，2.0.x，2.x.x或CDH4、CDH5等，将Spark运行在Hadoop上，本质上是将Spark运行在Hadoop YARN上，因为Spark自身只提供了作业管理功能，资源调度要依托于第三方系统，比如YARN或Mesos等（2）之所以不采用Mesos而是YARN，是因为YARN拥有强大的社区支持，且逐步已经成为资源管理系统中的标准。

注意，目前官方已经发布了0.8.1版本，可以直接从这里选择合适的版本下载，如果你使用的是hadoop 2.2.0或者CDH5，可以直接从这里下载。

将Spark部署到Hadoop 2.2.0上需要经过以下几步：

步骤1：准备基础软件

步骤2：下载编译spark 0.8.1或者更高版本

步骤3：运行Spark实例

接下来详细介绍这几个步骤。

步骤1：准备基础软件

（1）基本软件

包括linux操作系统、Hadoop 2.2.0或者更高版本、Maven 3.0.4版本（或者最新3.0.x版本），其中，Hadoop 2.2.0只需采用最简单的方式安装即可，具体可参考我的这篇文章：Hadoop YARN安装部署，Maven安装方法很简单，可以在http://maven.apache.org/download.cgi上下载binary版本，解压后，配置MAVEN_HOME和PATH两个环境变量，具体可自行在网上查找相关方法，比如这篇“Linux下安装maven”，但需要注意，版本不是3.0.x版，Spark对版本要求很严格。

（2）硬件准备

Spark 2.2.0专门搞出来一个yarn-new支持hadoop 2.2.0，因为hadoop 2.2.0的API发生了不兼容变化，需要使用Maven单独编译并打包，而编译过程非常慢（一般机器，2个小时左右），且占用内存较多，因此，你需要一台满足以下条件的机器作为编译机：

条件1：可以联网：第一次编译时，maven需要从网上下载大量的jar包，速度比较慢，如果你网络不行，建议直接放弃编译。

条件2：内存2GB以上

步骤2：下载编译spark 0.8.1或者更高版本

可以用git下载或者直接wget或者spark 0.8.1版本

wget https://github.com/apache/incubator-spark/archive/v0.8.1-incubating.zip
复制代码

注意，0.8.1之前的版本不支持hadoop 2.2.0，从0.8.1版本开始支持。

下载之后，对其解压：

unzip v0.8.1-incubating
复制代码

然后进入解压目录，输入以下命令：

cd incubator-spark-0.8.1-incubating

export MAVEN_OPTS=”-Xmx2g -XX:MaxPermSize=512M -XX:ReservedCodeCacheSize=512m”

mvn -Dyarn.version=2.2.0 -Dhadoop.version=2.2.0  -Pnew-yarn -DskipTests package
复制代码

一般需要等待很长时间，编译完成后，将spark内核打包成一个独立的jar包，命令如下：

SPARK_HADOOP_VERSION=2.2.0 SPARK_YARN=true ./sbt/sbt assembly
复制代码

打包完成后，在assembly/target/scala-2.9.3/目录下会生成两个jar包，其中一个是spark-assembly-0.8.1-incubating-hadoop2.2.0.jar，examples/target/scala-2.9.3/下面也有一个jar包：spark-examples-assembly-0.8.1-incubating.jar，接下来将重点使用这两个包。
如果你想把spark作为一个客户端，放到hadoop集群上，供用户使用，需要拷贝以下几个目录：

conf/

assembly/target/scala-2.9.3/ 只需拷贝jar包

examples/target/scala-2.9.3/只需拷贝jar包

spark-class
复制代码

注意，需要保证以上目录的层次结构，即一个目录下有：

conf目录、spark-class文件，assembly目录（内部有target目录）、examples目录（内部有target目录）
复制代码

一切就绪后，可以编写一个shell脚本run_spark_shell.sh运行pi计算程序：

#用YARN_CONF_DIR或HADOOP_CONF_DIR指定YARN或者Hadoop配置文件存放目录

export YARN_CONF_DIR=/opt /yarn/etc/hadoop/

SPARK_JAR=./assembly/target/scala-2.9.3/spark-assembly-0.8.1-incubating-hadoop2.2.0.jar \

./spark-class org.apache.spark.deploy.yarn.Client \

–jar ./assembly/target/scala-2.9.3/spark-examples-assembly-0.8.1-incubating.jar \

–class org.apache.spark.examples.JavaSparkPi \

–args yarn-standalone \

–num-workers 3 \

–master-memory 2g \

–worker-memory 2g \

–worker-cores 1
复制代码

然后运行该shell脚本：

sh run_spark_shell.sh
复制代码

可在终端看到以下内容：

以上程序比较简单，你可以运行一个复杂点的迭代程序，Spark提供了一个图闭包传递算法（Transitive closure），可以通过以下脚本运行(run_spark_tc.sh):

#用YARN_CONF_DIR或HADOOP_CONF_DIR指定YARN或者Hadoop配置文件存放目录

export YARN_CONF_DIR=/opt /yarn/etc/hadoop/

SPARK_JAR=./assembly/target/scala-2.9.3/spark-assembly-0.8.1-incubating-hadoop2.2.0.jar \

./spark-class org.apache.spark.deploy.yarn.Client \

–jar ./assembly/target/scala-2.9.3/spark-examples-assembly-0.8.1-incubating.jar \

–class org.apache.spark.examples.SparkTC \

–args yarn-standalone \

–num-workers 3 \

–master-memory 2g \

–worker-memory 2g \

–worker-cores 1
复制代码

运行该脚本后，可在YARN界面上看到运行过程：

如果你使用的CDH4或者2.0.x版本，无需使用maven编译，直接使用sbt打包即可，具体可参考：Building a YARN-Enabled Assembly JAR。

截止目前，CDH成为第一个宣称支持Spark的发行版，预计在CDH5版本中将打入Spark，到之后使用Spark更加方便。

另外，如果你只想体验一下Spark，不想自己编译打包Spark，可以直接下载我打包好的spark（下载地址：spark-on-hadoop-2.2.0.tar.gz），内置两个可以直接运行的spark作业（run_spark_pi.sh和run_spark_tc.sh），不过运行前，你需要先配置以下hadoop目录所在位置，即修改脚本的第一行内容：

export YARN_CONF_DIR=/opt/pgs/yarn/etc/hadoop/

目前0.8.1版本已经发布，官网提供了安装包下载，下载后可以直接使用，下载链接是:spark-hadoop2。

来自群组: Hadoop技术组