阿里云一键部署 Spark 分布式集群

Apache Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，可以完成各种各样的运算，包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等，而在 Spark 出现之前，我们一般需要学习各种各样的引擎来分别处理这些需求。本文主要目的是为大家提供一种非常简单的方法，在阿里云上部署Spark集群。
通过<阿里云ROS资源编排服务>，将VPC、NAT Gateway、ECS创建，Hadoop和Spark部署过程自动化，使大家能够非常方便地部署一个Spark集群。本文创建的Spark集群包含三个节点：master.hadoop，slave1.hadoop，slave2.hadoop。

急速部署Spark集群

一键部署Spark集群>>

注意：

• 必须确保可以正确下载Jdk，Hadoop，Scala和Spark安装包，我们可以选择类似如下的URL：
  • http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u121-b13/e9e7ea248e2c4826b92b3f075a80e441/jdk-8u121-linux-x64.tar.gz (Must set 'Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie' in Header, when download.)
  • http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/core/hadoop-2.7.1/hadoop-2.7.1.tar.gz
  • https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.1/scala-2.12.1.tgz
  • http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
• 利用该模板创建时，只能选择CentOS系统；
• 为了防止Timeout 失败，可以设置为120分钟；
• 我们选择的数据中心在上海/北京。

ROS模板安装Spark四部曲

Spark的依赖环境比较多，一般安装Spark可分为四步：安装配置Hadoop集群，安装配置Scala，安装配置Spark包和启动测试集群。

1. 安装配置Hadoop

安装Hadoop比较复杂，我们在上一篇博客《阿里云一键部署 Hadoop 分布式集群》中已经做过详细介绍，这里不再赘述。

2. 安装配置Scala

Spark 是在 Scala 语言中实现的，它将 Scala 用作其应用程序框架，Scala可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。

    "aria2c $ScalaUrl \n",
    "mkdir -p $SCALA_HOME \ntar zxvf scala-*.tgz -C $SCALA_HOME \ncd $SCALA_HOME \nmv scala-*.*/* ./ \nrmdir scala-*.* \n",
    "echo >> /etc/profile \n",
    "echo export SCALA_HOME=$SCALA_HOME >> /etc/profile \n",
    "echo export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin >> /etc/profile \n",
    "ssh root@$ipaddr_slave1 \"mkdir -p $SCALA_HOME; mkdir -p $SPARK_HOME; exit\" \n",
    "ssh root@$ipaddr_slave2 \"mkdir -p $SCALA_HOME; mkdir -p $SPARK_HOME; exit\" \n",
    "scp -r $SCALA_HOME/*  root@$ipaddr_slave1:$SCALA_HOME \n",
    "scp -r $SCALA_HOME/*  root@$ipaddr_slave2:$SCALA_HOME \n",

3. 安装配置Spark

Master上安装Spark，并将配置正确后的Spark Home目录远程复制到Slave主机上，并设置环境变量。

    "aria2c $SparkUrl \n",
    "mkdir -p $SPARK_HOME \ntar zxvf spark-*hadoop*.tgz -C $SPARK_HOME \ncd $SPARK_HOME \nmv spark-*hadoop*/* ./ \nrmdir spark-*hadoop* \n",
    "echo >> /etc/profile \n",
    "echo export SPARK_HOME=$SPARK_HOME >> /etc/profile \n",
    "echo export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin >> /etc/profile \n",
    "source /etc/profile \n",
    " \n",
    "cp $SPARK_HOME/conf/slaves.template $SPARK_HOME/conf/slaves \n",
    "echo $ipaddr_slave1 > $SPARK_HOME/conf/slaves \n",
    "echo $ipaddr_slave2 >> $SPARK_HOME/conf/slaves \n",
    "cp $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh.template $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh \n",
    "echo export SCALA_HOME=$SCALA_HOME > $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh \n",
    "echo export JAVA_HOME=$JAVA_HOME   >> $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh \n",
    "scp -r $SPARK_HOME/*  root@$ipaddr_slave1:$SPARK_HOME \n",
    "scp -r $SPARK_HOME/*  root@$ipaddr_slave2:$SPARK_HOME \n",
    " \n",
    "ssh root@$ipaddr_slave1 \"echo >> /etc/profile;echo export SCALA_HOME=$SCALA_HOME >> /etc/profile;echo export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin >> /etc/profile;echo export SPARK_HOME=$SPARK_HOME >> /etc/profile;echo export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin >> /etc/profile;exit\" \n",
    "ssh root@$ipaddr_slave2 \"echo >> /etc/profile;echo export SCALA_HOME=$SCALA_HOME >> /etc/profile;echo export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin >> /etc/profile;echo export SPARK_HOME=$SPARK_HOME >> /etc/profile;echo export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin >> /etc/profile;exit\" \n",

4. 启动测试集群

最后格式化HDFS，关闭防火墙，启动集群。

    "hadoop namenode -format \n",
    "systemctl stop  firewalld \n",
    "$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh \n",
    "$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh \n",
    "$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh \n",

测试部署结果

创建完成后，查看资源栈概况：

浏览器中输入图中的的SparkWebsiteURL，得到如下结果，则部署成功：

ROS示例模板

Spark_Hadoop_Distributed_Env_3_ecs.json：通过该模板可以一键部署上面的集群。
Spark_Hadoop_ecsgroup.json：该模板允许用户指定slaves节点的数量。