本文档主要介绍在文件存储HDFS上搭建及使用Apache Spark的方法。

准备工作

  1. 开通文件存储HDFS服务并创建文件系统实例和挂载点，详情请参见HDFS快速入门。
  2. 在计算节点上安装JDK。
    版本不能低于1.8。
  3. 在计算节点上安装Scala。
    Scala下载地址： 官方链接，其版本要与使用的Apache Spark版本相兼容。
  4. 下载Apache Hadoop压缩包。
    Apache Hadoop下载地址： 官方链接。建议您选用的Apache Hadoop版本不低于2.7.2，本文档中使用的Apache Hadoop版本为Apache Hadoop 2.7.2。
  5. 下载Apache Spark压缩包。
    Apache Spark下载地址： 官方链接。选用Apache Spark版本时请注意该版本要与您当前选用的Apache Hadoop版本相兼容，本文中使用的Apache Spark版本为2.3.0。
说明 本文档的操作步骤中涉及的安装包版本号、文件夹路径，请根据实际情况进行替换。

配置Apache Hadoop

  1. 执行如下命令解压Apache Hadoop压缩包到指定文件夹。 
    tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /usr/local/
  2. 修改hadoop-env.sh配置文件。
    1. 执行如下命令打开hadoop-env.sh配置文件。 
      vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/hadoop-env.sh
    2. 配置JAVA_HOME目录，如下所示。 
      export JAVA_HOME=/usr/java/default
  3. 修改core-site.xml配置文件。
    1. 执行如下命令打开core-site.xml配置文件。 
      vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml
    2. 在core-site.xml配置文件中，配置如下信息，详情请参见挂载文件系统。 
      <configuration>
<property>
     <name>fs.defaultFS</name>
     <value>dfs://x-xxxxxxxx.cn-xxxxx.dfs.aliyuncs.com:10290</value>
     <!-- 该地址填写您的挂载点地址 -->
</property>
<property>
     <name>fs.dfs.impl</name>
     <value>com.alibaba.dfs.DistributedFileSystem</value>
</property>
<property>
     <name>fs.AbstractFileSystem.dfs.impl</name>
     <value>com.alibaba.dfs.DFS</value>
</property>
<property>
     <name>io.file.buffer.size</name>
     <value>8388608</value>
</property>
<property>
     <name>alidfs.use.buffer.size.setting</name>
     <value>true</value>
</property>
<property>
     <name>dfs.usergroupservice.impl</name>
     <value>com.alibaba.dfs.security.LinuxUserGroupService.class</value>
</property>
  <property>
     <name>dfs.connection.count</name>
     <value>16</value>
</property>
</configuration>
  4. 修改mapred-site.xml配置文件。
    1. 执行如下命令打开mapred-site.xml配置文件。 
      vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/mapred-site.xml
    2. 在mapred-site.xml配置文件中，配置如下信息。 
      <configuration>
<property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
</property>
</configuration>
  5. 修改yarn-site.xml配置文件。
    1. 执行如下命令打开yarn-site.xml配置文件。 
      vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/yarn-site.xml
    2. 在yarn-site.xml配置文件中，配置如下信息。 
      <configuration>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
  <value>xxxx</value>
  <!-- 该地址填写集群中yarn的resourcemanager的hostname -->
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>spark_shuffle,mapreduce_shuffle</value>
    <!-- 如果不配置spark on yarn,此处只设置为mapreduce_shuffle -->
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.spark_shuffle.class</name>
    <value>org.apache.spark.network.yarn.YarnShuffleService</value>
    <!-- 如果不配置spark on yarn,不配置该项 -->
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
  <value>2.1</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
  <value>false</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
  <value>false</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
  <value>16384</value>
    <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 -->
</property>
<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
  <value>4</value>
     <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 -->
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
  <value>4</value>
    <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 -->
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
  <value>3584</value>
    <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 -->
</property>
<property>
  <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
  <value>14336</value>
    <!-- 根据您当前的集群能力进行配置此项 -->
</property>
</configuration>
  6. 修改slaves配置文件。
    1. 执行如下命令打开slaves配置文件。 
      vim /usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/slaves
    2. 在slaves配置文件中，配置如下信息。 
      node1
node2
  7. 配置环境变量。
    1. 执行如下命令打开/etc/profile配置文件。 
      vim /etc/profile
    2. 在/etc/profile配置文件中，配置如下信息。 
      export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.2
export HADOOP_CLASSPATH=/usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop:/usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/lib/*:/usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/*:/usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/hdfs:/usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/hdfs/lib/*:/usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/hdfs/*:/usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/yarn/lib/*:/usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/yarn/*:/usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/*:/usr/local/hadoop-2.7.2/contrib/capacity-scheduler/*.jar
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
    3. 执行如下命令使配置生效。 
      source /etc/profile
  8. 执行如下命令配置文件存储HDFS的SDK。

    您可以下载文件存储HDFS的SDK （此处以aliyun-sdk-dfs-1.0.3.jar为例），将其部署在Hadoop生态系统组件的CLASSPATH上，详情请参见挂载文件系统。 

    cp aliyun-sdk-dfs-1.0.3.jar  /usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/hdfs
  9. 执行如下命令将${HADOOP_HOME}文件夹同步到集群的其他节点。 
    scp -r hadoop-2.7.2/ root@node2:/usr/local/

验证Apache Hadoop配置

完成Hadoop配置后，不需要格式化namenode，也不需要使用start-dfs.sh来启动HDFS相关服务。如需使用yarn服务，只需在resourcemanager节点启动yarn服务，具体验证Hadoop配置成功的方法请参见安装。 

/usr/local/hadoop-2.7.2/sbin/start-yarn.sh

配置Apache Spark

本文档以spark on yarn为例进行搭建说明，spark on yarn的官方配置文档请参见在Yarn上使用Spark。

  1. 执行如下命令解压Apache Spark压缩包。 
    tar -zxvf spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /usr/local/
  2. 修改spark-env.sh配置文件。
    1. 执行如下命令打开spark-env.sh配置文件。 
      vim /usr/local/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/conf/spark-env.sh
    2. 在spark-env.sh配置文件中，配置如下信息。 
      export JAVA_HOME=/usr/java/default
export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.11.7
export SPARK_CONF_DIR=/usr/local/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/conf
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.2
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
  3. 拷贝jar包。
    1. 将配置Apache Hadoop章节的步骤 8中下载的文件存储HDFS SDK（此处以aliyun-sdk-dfs-1.0.3.jar为例）拷贝到Spark配置文件夹的jars目录下。 
      cp aliyun-sdk-dfs-1.0.3.jar /usr/local/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/jars
    2. 将Spark配置文件夹中yarn目录下的spark-x.x.x-yarn-shuffle.jar包拷贝到当前集群所有节点的yarn/lib目录下。 
      cp /usr/local/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/yarn/spark-2.3.0-yarn-shuffle.jar /usr/local/hadoop-2.7.2/share/hadoop/yarn
    说明
    • 配置spark on yarn模式时，不需要将Spark配置文件夹分发到集群的所有节点，只需要在集群中一台提交任务的节点上配置即可。
    • 配置spark standalone时，需要将文件存储HDFS的SDK（aliyun-sdk-dfs-x.y.z.jar） 拷贝到Spark配置文件夹的jars目录下之后再将Spark的配置文件夹分发到集群所有节点上。

验证Apache Spark配置

使用Spark读取文件存储HDFS上面的文件进行wordcount计算，将计算结果打印并写入文件存储HDFS。

  1. 执行以下命令创建测试数据。 
    echo -e "hello,world\nhello,world\nhello,world\nhello,world\nhello,world" > /tmp/words

    创建完成后，你可以执行cat /tmp/words命令查看测试数据是否创建成功。

  2. 执行如下命令，在文件存储HDFS上创建文件夹。 
    /usr/local/hadoop-2.7.2/bin/hadoop fs -mkdir -p /sparktest/input
/usr/local/hadoop-2.7.2/bin/hadoop fs -mkdir -p /sparktest/output
  3. 执行如下命令将测试数据上传至HDFS上的文件夹。 
    /usr/local/hadoop-2.7.2/bin/hadoop fs -put /tmp/words /sparktest/input

    上传完成后，您可以执行/usr/local/hadoop-2.7.2/bin/hadoop fs -cat /sparktest/input/words命令确认测试数据是否上传成功。

  4. 执行以下命令启动spark-shell。 
    /usr/local/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-shell --master yarn 
--deploy-mode client \
--driver-cores 1  \
--driver-memory 1G \
--executor-memory 1G \
--num-executors 2 \
  5. 执行以下命令运行wordcount程序。 
    scala> val res = sc.textFile("dfs://x-xxxxxx.cn-xxxx.dfs.aliyuncs.com:10290/sparktest/input/words").flatMap(_.split(",")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
scala> res.collect.foreach(println)
scala> res.saveAsTextFile("dfs://x-xxxxxx.cn-xxxx.dfs.aliyuncs.com:10290/sparktest/output/res")

    其中，dfs://x-xxxxxx.cn-xxxx.dfs.aliyuncs.com为HDFS文件系统的挂载点，请根据实际情况替换。