Spark集群安装方式2 原

    环境: jdk1.8、hadoop-2.7、spark-1.6、三台centos7(如下List-1所示)

List-1 如下30上部署master;31上部署worker1;32上部署worker2

192.168.33.30 master
192.168.33.31 worker1
192.168.33.32 worker2

    将jdk1.8、hadoop-2.7、spark-1.6文件夹放到三台机器的/opt下

    修改spark的conf下的spark-env.sh文件(如果不存在，则cp  spark-env.sh.template   spark-env.sh)，修改为如下List-2，这个修改三台机器上都要做:

List-2

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop-2.7.7/bin/hadoop classpath);

    为什么List-2中需要将hadoop的classpath加入到其中，是因为spark自1.4之后，编译都是没有将hadoop的classpath编译进去的，所以必须在spark-env.sh中指定hadoop中的所有jar包。

    在master机器上，spark安装目录，执行如下，之后在控制台就会打印出一些日志，从日志中可以看到master url和MasterWebUI

List-3

/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.master.Master

    在worker1/worker2，spark安装目录，执行如下，之后看MasterWebUI就会看到worker加入进去了

List-4

/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker.Worker spark://192.168.33.30:7077

    到此我们的集群启动完成了。

    接下来介绍另一种启动方式：

    在master的spark安装目录下，执行如下，查看日志/opt/spark-mjduan/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-master.out，可以看到master url和masterWebUrl:

List-5

[root@master spark-mjduan]# sbin/start-master.sh 
starting org.apache.spark.deploy.master.Master, logging to /opt/spark-mjduan/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.master.Master-1-master.out

    在workerr1/worker2上，spark安装目录，执行如下:

List-6

[root@node2 spark-mjduan]# sbin/start-slave.sh spark://192.168.33.30:7077
starting org.apache.spark.deploy.worker.Worker, logging to /opt/spark-mjduan/logs/spark-root-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-node2.out

       之后看masterWebUrl，可以看到集群信息了。

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