Spark从入门到精通3：Spark全分布模式的安装和配置

Spark的安装模式一般分为三种：1.伪分布模式：即在一个节点上模拟一个分布式环境，master和worker共用一个节点，这种模式一般用于早大开发和测试Spark程序；2.全分布模式：即真正的集群模式，master和worker部署在不同的节点之上，一般至少需要3个节点（1个master和2个worker），这种模式一般用于实际的生产环境；3.HA集群模式：即高可用集群模式，一般至少需要4台机器（1个主master，1个备master，2个worker），这种模式的优点是在主master宕机之后，备master会立即启动担任master的职责，可以保证集群高效稳定的运行，这种模式就是实际生产环境中多采用的模式。本小节来介绍Spark的全分布模式的安装和陆汪竖配置。

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安装介质：

jdk-8u162-linux-x64.tar.gz 提取码：2bh8

hadoop-2.7.3.tar.gz 提取码：d4g2

scala-2.12.6.tgz 提取码：s2ly

spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz 提取码：5kcf

准备3台Linux主机，按照下面的步骤在每台主机上执行一遍，设置成如下结果：

安装Linux操作系统比较简单，这里不再详细。参考：《 Linux从入门到精通1：使用 VMware Workstation 14 Pro 安装 CentOS 7 详细图文教程 》

编辑hosts配置文件：# vi /etc/hosts，追加3行：

测试主机名是否可用：

（1）使用ssh-keygen工具生成秘钥对：

（2）将生成的公钥发给三台主机：master、slave1、slave2：

（3）测试秘钥认证是否成功：

由于各个主机上的时间可能不一致，会导致执行Spark程序出现异常，因此需要同步各个主机的时间。在实际生成环境中，一般使用时间服务器来同步时间，但是搭建时间服务器相对较为复杂。这里介绍一种简单的方法来快速同步每台主机主机的时间。我们知道，使用date命令可以设置主机的时间，因此这里使用putty的插件MTPuTTY来同时向每一台主机发送date命令，以到达同步时间的目的。

（1）使用MTPuTTY工具连接三台主机，点击MTPuTTY工具的Tools菜单下的“Send script…”子菜单，打开发送脚本工具窗口。

（2）输入命令：date -s 2018-05-28，然后回车（注意：一定要回车，否则只发送不执行），在下面服务器列表中选择要同步的主机，然后点击“Send script”，即可将时间同步为2018-05-28 00:00:00。

使用陵启winscp工具将JDK安装包 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz 上传到/root/tools/目录中，该目录是事先创建的。

进入/root/tools/目录，将jdk安装包解压到/root/training/目录中，该目录也是事先创建的。

使用winscp工具将Hadoop安装包 hadoop-2.7.3.tar.gz 上传到master节点的/root/tools/目录中，该目录是事先创建的。

进入/root/tools/目录，将hadoop安装包解压到/root/training/目录中，该目录也是事先创建的。

进入Hadoop配置文件目录：

(1) 配置hadoop-env.sh文件：

(2) 配置hdfs-site.xml文件：

(3) 配置core-site.xml文件：

(4) 配置mapred-site.xml文件：

将模板文件mapred-site.xml.template拷贝一份重命名为mapred-site.xml然后编辑：

(5) 配置yarn-site.xml文件：

(6) 配置slaves文件：

将master上配置好的Hadoop安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。

第一次启动需要输入yes继续。

启动成功后，使用jps命令查看各个节点上开启的进程：

使用命令行查看HDFS的状态：

使用浏览器查看HDFS的状态：

使用浏览器查看YARN的状态：

(1) 在HDFS上创建输入目录/input：

(2) 将本地数据文件data.txt上传至该目录：

(3) 进入到Hadoop的示例程序目录：

(4) 执行示例程序中的Wordcount程序，以HDFS上的/input/data.txt作为输入数据，输出结果存放到HDFS上的/out/wc目录下：

(5) 查看进度和结果：

可以通过终端打印出来的日志信息知道执行进度：

执行结束后可以在HDFS上的/out/wc目录下查看是否有_SUCCESS标志文件来判断是否执行成功。

如果执行成功，可以在输出目录下看到_SUCCESS标志文件，且可以在part-r-00000文件中查看到wordcount程序的结果：

由于Scala只是一个应用软件，只需要安装在master节点即可。

使用winscp工具将Scala安装包上传到master节点的/root/tools目录下：

进入/root/tools目录，将Scala安装包解压到安装目录/root/training/：

将Scala的家目录加入到环境变量PATH中：

使环境变量生效：

输入scala命令，如下进入scala环境，则证明scala安装成功：

我们先在master节点上配置好参数，再分发给两个从节点slave1和slave2。

使用winscp工具将Spark安装包上传到master节点的/root/tools目录下：

进入/root/tools目录，将Spark安装包解压到安装目录/root/training/下：

注意：由于Spark的命令脚本和Hadoop的命令脚本有冲突（比如都有start-all.sh和stop-all.sh等），

所以这里需要注释掉Hadoop的环境变量，添加Spark的环境变量：

按Esc:wq保存退出，使用source命令使配置文件立即生效：

进入Spark的配置文件目录下：

(1) 配置spark-env.sh文件：

(2) 配置slaves文件：

将master上配置好的Spark安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。

启动后查看每个节点上的进程：

使用浏览器监控Spark的状态：

使用spark-shell命令进入SparkContext（即Scala环境）：

启动了spark-shell之后，可以使用4040端口访问其Web控制台页面(注意：如果一台机器上启动了多个spark-shell，即运行了多个SparkContext，那么端口会自动连续递增，如4041,4042,4043等等)：

注意：由于我们将Hadoop从环境变量中注释掉了，这时只能手动进入到Hadoop的sbin目录停止Hadoop：

Spark中常用的端口总结：

Linux系统监控要用到哪些命令

记录一下自己常用的linux系统命令，方便以后查阅，发觉记忆越来越不行了

找到最耗CPU的java线程ps命令

命令：ps -mp pid -o THREAD,tid,time 或者 ps -Lfp pid

结果展示：

这个命令的作用，主要是可以获取到对应一个进程下的线程的一些信息。 比如你想分析一下一个java进程的一些运行瓶颈点，可以通过该命令找到所有当前Thread的占用CPU的时间，也就是这里的最后一列。

比如这里找到了一个TID : 30834 ，所占用的TIME时间最高。

通过 printf "%x\n" 30834 首先转化成16进制， 继续通过jstack命令dump出当前的jvm进程的堆栈信息。 通过Grep命令即可以查到对应16进制的线程id信息，很快就可以找到对应最耗CPU的代码快在哪。

简单的解释下，jstack下这一串线程信息内容：

"DboServiceProcessor-4-thread-295" daemon prio=10 tid=0x00002aab047a9800 nid=0x7d9b waiting on condition [0x0000000046f66000]

nid : 对应的linux操作系统下的tid，就是前面转化的16进制数字

tid: 这个应该是jvm的jmm内存规范中的唯一地址定位，如果你详细分析jvm的一些内存数据时用得上，我自己还没到那种程度，所以先放下

top命令

命令：top -Hp pid

结果显示：

和前面的效果一下，你可以实时喊槐罩的跟踪并获取指定进程中最耗cpu的线程。 再用前面的方法提取到对应的线程堆栈信息。

判断I/O瓶颈

mpstat命令

命令：mpstat -P ALL 1 1000

结果显示：

注意一下这里面的%iowait列，CPU等待I/O操作所花费的时间。这个值持续很高通常可能是I/O瓶颈所导致的。

通过这个参数可以比较直观的看出当前的I/O操作是否存在瓶颈

iostat命令

命令: iostat -m -x 1 1000

同样你可以观察对应的CPU中的%iowait数据，除此之外iostat还提供了一些更详细的I/O状态数据，比如比较重要的有：

avgqu-sz : The average queue length of the requests that were issued to the device. (磁盘队列的请求长度，正常的话2,3比较好。可以和cpu的load一样的理解)

await : The average time (in milliseconds) for I/O requests issued to the device to be served. (代表一个I/O操作从wait到完成的总时间)

svctm和%util都是代表处理该I/O请求花费的时间和CPU的时间比例。 判断是否瓶颈时，这两个参数不是主要的

r/s w/s 和 rMB/s wMB/s 都是代表当前系统处理的I/O的一些状态，前者是我们常说的tps，后者就是吞吐量。这也是评价一个系统的性能指标

pid命令

命令: pidstat -p pid -u -d -t -w -h 1 1000

结果显示：

相当实用的一个命令，可以基于当个进程分析对应的性能数据，包括CPU,I/O,IR , CS等，可以方便开发者更加精细化的观察系统的运行状态。不过郑闹pidstat貌似是在2.6内核的一些较新的版本才有，需要安装sysstat包。

ubuntu下，可以通过sudo apt-get install sysstat进行安装。

sar命令明历

命令：sar -x pid 1 1000

sar也可以指定对应的pid，关注固定的几个参数，没有pidstat那么强大。 看不到对应的I/O, IR等信息。

sar的功能可以覆盖mpstat , iostat的相关功能。

dstat命令

命令：dstat -y --tcp 1 1000

通过dstat --tcp可以比较方便的看到当前的tcp的各种状态，不需要每次netstat -nat去看

其他命令

netstat -natp : 查看对应的网络链接，关注下Recv-Q , Send-Q , State。

lsof -p pid : 查找对应pid的文件句柄

lsof -i : 80 : 查找对应端口被哪个进程占用

lsof /tmp/1.txt ：查找对应文件被哪个进程占用

tcpdump / wireshark ：抓包分析工具

jstat / jmap / jstack / jps 等一系列的java监控命令

最后

如果你想做一些性能调优的工作，一定要善于利用一些工具进行关注相应的状态。通过linux命令你可以比较方便的观测到CPU , I/O , network等一些比较外围的状态， 很多时候就已经可以解决大部分的问题。jvm内部的一些运行状态监控，得需要借助一些特有的工具进行细粒度的观测。

网页标题：linux里jps命令 linux常用命令jps
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