下載spark

從http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/下載spark-1.6.0-cdh5.15.1，因為我之前使用的hadoop版本都是cdh5.15.1，所以版本要保持一致。
下載完成之后解壓。

修改配置

在conf下面修改spark-env.sh，添加內容：
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/iie4bu/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.1/bin/hadoop classpath)

配置環(huán)境變量

修改~/.bashrc文件：

# JAVA_HOME JAVA_HOME=/home/iie4bu/app/jdk1.8.0_101 # HADOOP_HOME HADOOP_HOME=/home/iie4bu/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.1 # HIVE_HOME HIVE_HOME=/home/iie4bu/app/hive-1.1.0-cdh5.15.1 # SPARK_HOME SPARK_HOME=/home/iie4bu/app/spark-1.6.0-cdh5.15.1 PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$PATH

添加依賴

目前spark中缺少一些lib包，因此先獲取jar包，pom.xml內容如下：

<dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-databind</artifactId><version>2.4.4</version></dependency><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-core</artifactId><version>2.4.4</version></dependency><dependency><groupId>com.fasterxml.jackson.core</groupId><artifactId>jackson-annotations</artifactId><version>2.4.4</version></dependency><dependency><groupId>com.twitter</groupId><artifactId>parquet-hadoop</artifactId><version>1.4.3</version></dependency>

一般情況下把這4個jar包，導入到$HADOOP_HOME/share/hadoop/common路徑下。

測試運行Local模式

• master指定運行模式，local表示本地模式 [2]表示可以兩個線程并行運行。

瀏覽器中輸入ip:4040

表示配置成功。

測試運行Standalone模式

1個Master+多個Worker

修改配置文件

修改spark-1.6.0-cdh5.15.1/conf/spark-env.sh內容如下：

SPARK_MASTER_IP=manager SPARK_WORKER_CORES=2 SPARK_WORKER_MEMORY=2g SPARK_WORKER_INSTANCES=1

修改spark-1.6.0-cdh5.15.1/conf/slaves,內容如下：

manager

修改spark-1.6.0-cdh5.15.1/sbin/spark-config.sh，添加JAVA環(huán)境變量：

export JAVA_HOME=/home/iie4bu/app/jdk1.8.0_101

在sbin下運行命令：./start-all.sh


在瀏覽器中訪問：ip:8080

可以看到worker已經注冊到manager:7077，
Alive worker：1 因為我們配置了SPARK_WORKER_INSTANCES=1
當我們將SPARK_WORKER_INSTANCES的值修改為2時，重啟一下spark，然后查看ip:8080，如下：

就會看到有兩個實例了。使用jps查看：

看到有兩個worker。

測試使用

使用命令：./bin/spark-shell --master spark://manager:7077

可以看到已經啟動成功了。
在瀏覽器中查看：

可以看到，當前的這個spark-shell 用了4個core，用了1024M的內存。
當我們再啟動一個終端時，會發(fā)生什么情況？

可以看到新來的Application沒有占用Cores，而且狀態(tài)是WAITING，因此只能等到上一個Application運行結束時，才能開始運行。
當然可以通過命令指定占用多少cores和memory：
--total-executor-cores NUM,--executor-cores NUM

總結

以上是生活随笔為你收集整理的spark-1.6.0-cdh5.15.1环境搭建:Local模式和StandAlone的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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