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今天就跟大家聊聊有关如何进行大数据Spark运行环境中的Standalone模式与配置，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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大数据Spark运行环境：Standalone模式与相关配置
这里我们来看看只使用Spark自身节点运行的集群模式，也就是我们所谓的独立部署(Standalone)模式。Spark的Standalone模式体现了经典的master-slave模式。
集群规划:
将spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz.tgz文件上传到Linux并解压缩在指定位置
tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module cd /opt/module mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2 spark-standalone
1) 进入解压缩后路径的conf目录，修改slaves.template文件名为slaves
mv slaves.template slaves
2) 修改slaves文件，添加work节点
hadoop102hadoop103hadoop104
3) 修改spark-env.sh.template文件名为spark-env.sh
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
4) 修改spark-env.sh文件，添加JAVA_HOME环境变量和集群对应的master节点
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212 SPARK_MASTER_HOST=hadoop102SPARK_MASTER_PORT=7077
注意：7077端口，相当于hadoop3.x内部通信的8020端口，此处的端口需要确认自己的虚拟机配置
5) 分发spark-standalone目录
xsync spark-standalone
1) 执行脚本命令：
sbin/start-all.sh
2) 查看三台服务器运行进程
================hadoop102================ 3330 Jps 3238 Worker 3163 Master ================hadoop103================ 2966 Jps 2908 Worker ================hadoop104================ 2978 Worker 3036 Jps
3) 查看Master资源监控Web UI界面: http://hadoop102:8080
bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://hadoop102:7077 \ ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \ 10
--class表示要执行程序的主类
--master spark://hadoop102:7077 独立部署模式，连接到Spark集群
spark-examples_2.12-3.0.0.jar 运行类所在的jar包
数字10表示程序的入口参数，用于设定当前应用的任务数量
执行任务时，会产生多个Java进程
执行任务时，默认采用服务器集群节点的总核数，每个节点内存1024M。
由于spark-shell停止掉后，集群监控hadoop102:4040页面就看不到历史任务的运行情况，所以开发时都配置历史服务器记录任务运行情况。
1) 修改spark-defaults.conf.template文件名为spark-defaults.conf
mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
2) 修改spark-default.conf文件，配置日志存储路径
spark.eventLog.enabled true spark.eventLog.dir hdfs://hadoop102:8020/directory
注意：需要启动hadoop集群，HDFS上的directory目录需要提前存在。
sbin/start-dfs.sh hadoop fs -mkdir /directory
3) 修改spark-env.sh文件, 添加日志配置
export SPARK_HISTORY_OPTS=" -Dspark.history.ui.port=18080 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop102:8020/directory -Dspark.history.retainedApplications=30"
注：写成一行!!空格隔开!!!
参数1含义：WEB UI访问的端口号为18080
参数2含义：指定历史服务器日志存储路径
参数3含义：指定保存Application历史记录的个数，如果超过这个值，旧的应用程序信息将被删除，这个是内存中的应用数，而不是页面上显示的应用数。
4) 分发配置文件
xsync conf
5) 重新启动集群和历史服务
sbin/start-all.sh sbin/start-history-server.sh
6) 重新执行任务
bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://hadoop102:7077 \ ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \ 10
7) 查看历史服务：http://hadoop102:18080
所谓的高可用是因为当前集群中的Master节点只有一个，所以会存在单点故障问题。所以为了解决单点故障问题，需要在集群中配置多个Master节点，一旦处于活动状态的Master发生故障时，由备用Master提供服务，保证作业可以继续执行。这里的高可用一般采用Zookeeper设置
集群规划:
1) 停止集群
sbin/stop-all.sh
2) 启动Zookeeper
3) 修改spark-env.sh文件添加如下配置
注释如下内容： #SPARK_MASTER_HOST=hadoop102#SPARK_MASTER_PORT=7077 添加如下内容:#Master监控页面默认访问端口为8080，但是会和Zookeeper冲突，所以改成8989，也可以自定义，访问UI监控页面时请注意 SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8989 export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS=" -Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop102,hadoop103,hadoop104 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
注：写成一行!!空格隔开!!!
4) 分发配置文件
xsync conf/
5) 启动集群
sbin/start-all.sh
6) 启动hadoop103的单独Master节点，此时hadoop103节点Master状态处于备用状态
[bigdata@hadoop103 spark-standalone]$ sbin/start-master.sh
7) 提交应用到高可用集群
bin/spark-submit \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master spark://hadoop102:7077,hadoop103:7077 \ ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.0.0.jar \ 10
8) 停止hadoop102的Master资源监控进程
9) 查看hadoop103的Master 资源监控Web UI，稍等一段时间后，hadoop103节点的Master状态提升为活动状态
看完上述内容，你们对如何进行大数据Spark运行环境中的Standalone模式与配置有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。