spark运行模式
Spark 有很多种模式，最简单就是单机本地模式，还有单机伪分布式模式，复杂的则运行在集群中，目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中，当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式，对于大多数情况 Standalone 模式就足够了，如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境，也是很方便部署的。
1.local(本地模式)：常用于本地开发测试，本地还分为local单线程和local-cluster多线程;
2.standalone(集群模式)：典型的Mater/slave模式，不过也能看出Master是有单点故障的；Spark支持ZooKeeper来实现 HA
3.on yarn(集群模式)： 运行在 yarn 资源管理器框架之上，由 yarn 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算
4.on mesos(集群模式)： 运行在 mesos 资源管理器框架之上，由 mesos 负责资源管理，Spark 负责任务调度和计算
5.on cloud(集群模式)：比如 AWS 的 EC2，使用这个模式能很方便的访问 Amazon的 S3;Spark 支持多种分布式存储系统：HDFS 和 S3
Spark Standalone集群部署
准备工作
1.这里我下载的是Spark的编译版本，否则需要事先自行编译
2.Spark需要Hadoop的HDFS作为持久化层，所以在安装Spark之前需要安装Hadoop，这里Hadoop的安装就不介绍了，给出一个教程hadoop 单机安装配置教程
3.实现创建hadoop用户，Hadoop、Spark等程序都在该用户下进行安装
4.ssh无密码登录，Spark集群中各节点的通信需要通过ssh协议进行，这需要事先进行配置。通过在hadoop用户的.ssh目录下将其他用户的id_rsa.pub公钥文件内容拷贝的本机的authorized_keys文件中，即可事先无登录通信的功能
5.Java环境的安装，同时将JAVA_HOME、CLASSPATH等环境变量放到主目录的.bashrc，执行source .bashrc使之生效
部署配置
这里配置工作需要以下几个步骤：
1.解压Spark二进制压缩包
2.配置conf/spark-env.sh文件
3.配置conf/slave文件
下面具体说明一下：
配置Spark的运行环境，将spark-env.sh.template模板文件复制成spark-env.sh，然后填写相应需要的配置内容：
export SPARK_MASTER_IP=hadoop1 export SPARK_MASTER_PORT=7077 export SPARK_WORKER_CORES=1 export SPARK_WORDER_INSTANCES=1 export SPARK_WORKER_MEMORY=3g
其他选项内容请参照下面的选项说明：
# Options for the daemons used in the standalone deploy mode: # - SPARK_MASTER_IP, to bind the master to a different IP address or hostname # - SPARK_MASTER_PORT / SPARK_MASTER_WEBUI_PORT, to use non-default ports for the master # - SPARK_MASTER_OPTS, to set config properties only for the master (e.g. "-Dx=y") # - SPARK_WORKER_CORES, to set the number of cores to use on this machine # - SPARK_WORKER_MEMORY, to set how much total memory workers have to give executors (e.g. 1000m, 2g) # - SPARK_WORKER_PORT / SPARK_WORKER_WEBUI_PORT, to use non-default ports for the worker # - SPARK_WORKER_INSTANCES, to set the number of worker processes per node # - SPARK_WORKER_DIR, to set the working directory of worker processes # - SPARK_WORKER_OPTS, to set config properties only for the worker (e.g. "-Dx=y") # - SPARK_HISTORY_OPTS, to set config properties only for the history server (e.g. "-Dx=y")
conf/slave文件用户分布式节点的配置，这里只需要在slave文件中写入该节点的主机名即可
将以上内容都配置好了，将这个spark目录拷贝到各个节点scp -r spark hadoop@hadoop2:~
接下来就可以启动集群了，在Spark目录中执行sbin/start-all.sh，然后可以通过netstat -nat命令查看端口7077的进程，还可以通过浏览器访问hadoop1:8080了解集群的概况
Spark Client部署
Spark Client的作用是，事先搭建起Spark集群，然后再物理机上部署客户端，然后通过该客户端提交任务给Spark集群。
由于上面介绍了Standalone分布式集群是如何搭建的，这里只需将集群上的spark文件夹拷贝过来。
最简单的Spark客户端访问集群的方式就是通过Spark shell的方式：bin/spark-shell --master spark://hadoop1:7077这样就可以访问集群了。
这样在浏览器的Spark集群界面上就可以看到Running Applications一栏中有Spark shell的应用在执行。
Spark Standalone伪分布式部署
伪分布式是在一台机器上进行部署来模拟分布式的集群，这里部署的过程和Standalone集群的部署是类似的，事前的工作都是一样的，这里只是在配置文件中做相应的修改就可以了。
这里还是配置这两个文件：
配置conf/spark-env.sh文件
配置conf/slave文件
修改spark-env.sh文件，修改master的ip，这里主机名和用户ip分别在/etc/hostname和/etc/hosts文件中进行配置
export SPARK_MASTER_IP=jason export SPARK_MASTER_PORT=7077 export SPARK_WORKER_CORES=1 export SPARK_WORDER_INSTANCES=1 export SPARK_WORKER_MEMORY=3g
slave文件中，填写自己的主机名，比如我的主机名jason
总结
以上就是本文关于spark之Standalone模式部署配置详解的全部内容，感兴趣的朋友可以继续参阅：浅谈七种常见的Hadoop和Spark项目案例、详解Java编写并运行spark应用程序的方法、Spark的广播变量和累加器使用方法代码示例等，希望对大家有所帮助。感谢各位对脚本之家网站的支持！
