Yarn上运行spark-1.6.0.pdf目录1
1.约定1
2.安装Scala 1
2.1.下载2
2.2.安装2
2.3.设置环境变量2
3.安装Spark 2
3.1.下载2
3.2.安装2
3.3.配置3
3.3.1.修改conf/spark-env.sh 3
4.启动Spark 3
4.1.运行自带示例3
4.2.SparkSQLCli4
5.和Hive集成 4
6.常见错误5
6.1.错误1：unknownqueue:thequeue 5
6.2.SPARK_CLASSPATHwasdetected6
7.相关文档6
1.约定本文约定Hadoop2.7.1安装在/data/hadoop/current，而Spark1.6.0被安装在/data/hadoop/spark，其中/data/hadoop/spark为指向/data/hadoop/spark。
Spark官网为：http://spark.apache.org/（Shark官网为：http://shark.cs.berkeley.edu/，Shark已成为Spark的一个模块，不再需要单独安装）。
以cluster模式运行Spark，不介绍client模式。
2.安装Scala联邦理工学院洛桑（EPFL）的MartinOdersky于2001年基于Funnel的工作开始设计Scala。
Scala是一种多范式的编程语言，设计初衷是要集成纯面向对象编程和函数式编程的各种特性。运行在Java虚拟机JVM之上，兼容现有的Java程序，并可调用Java类库。Scala包含编译器和类库，以BSD许可证发布。
Spark使用Scala开发的，在安装Spark之前，先在各个节上将Scala安装好。Scala的官网为：http://www.scala-lang.org/，下载网址为：http://www.scala-lang.org/download/，本文下载的是二进制安装包scala-2.11.7.tgz。
本文以root用户（实则也可以非root用户，建议事先规划好）将Scala安装在/data/scala，其中/data/scala是指向/data/scala-2.11.7的软链接。
安装方法非常简单，将scala-2.11.7.tgz上传到/data目录，然后在/data/目录下对scala-2.11.7.tgz进行解压。
接着，建立软链接：ln-s/data/scala-2.11.7/data/scala。
Scala被安装完成后，需要将它添加到PATH环境变量中，可以直接修改/etc/profile文件，加入以下内容即可：
exportSCALA_HOME=/data/scala exportPATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH |
Spark的安装以非root用户进行，本文以hadoop用户安装它。
本文下载的二进制安装包，推荐这种方式，否则编译还得折腾。下载网址为：http://spark.apache.org/downloads.html，本文下载的是spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz，这个可以直接跑在YARN上。
1)将spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz上传到目录/data/hadoop下
2)解压：tarxzfspark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz
3)建立软链接：ln-sspark-1.6.0-bin-hadoop2.6spark
在yarn上运行spark，不需要每台机器都安装spark，可以只安装在一台机器上。但是只能在被安装的机器上运行spark，原因很简单：需要调用spark的文件。
可以spark-env.sh.template复制一份，然后增加以下内容：
HADOOP_CONF_DIR=/data/hadoop/current/etc/hadoop YARN_CONF_DIR=/data/hadoop/current/etc/hadoop |
由于运行在Yarn上，所以没有启动Spark这一过程。而是在执行命令spark-submit时，由Yarn调度运行Spark。
./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi\ --masteryarn--deploy-modecluster\ --driver-memory4g\ --executor-memory2g\ --executor-cores1\ --queuedefault\ lib/spark-examples*.jar10 |
运行输出：
16/02/0316:08:33INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING) 16/02/0316:08:34INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING) 16/02/0316:08:35INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING) 16/02/0316:08:36INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING) 16/02/0316:08:37INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING) 16/02/0316:08:38INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING) 16/02/0316:08:39INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:RUNNING) 16/02/0316:08:40INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0007(state:FINISHED) 16/02/0316:08:40INFOyarn.Client: clienttoken:N/A diagnostics:N/A ApplicationMasterhost:10.225.168.251 ApplicationMasterRPCport:0 queue:default starttime:1454486904755 finalstatus:SUCCEEDED trackingURL:http://hadoop-168-254:8088/proxy/application_1454466109748_0007/ user:hadoop 16/02/0316:08:40INFOutil.ShutdownHookManager:Shutdownhookcalled 16/02/0316:08:40INFOutil.ShutdownHookManager:Deletingdirectory/tmp/spark-7fc8538c-8f4c-4d8d-8731-64f5c54c5eac |
通过运行即可进入SparkSQLCli交互界面，但要在Yarn上以cluster运行，则需要指定参数--master值为yarn（注意不支持参数--deploy-mode的值为cluster，也就是只能以client模式运行在Yarn上）：
./bin/spark-sql--masteryarn |
为什么SparkSQLCli只能以client模式运行？其实很好理解，既然是交互，需要看到输出，这个时候cluster模式就没法做到了。因为cluster模式，ApplicationMaster在哪机器上运行，是由Yarn动态确定的。
5.和Hive集成Spark集成Hive非常简单，只需以下几步：
1)在spark-env.sh中加入HIVE_HOME，如：exportHIVE_HOME=/data/hadoop/hive
2)将Hive的hive-site.xml和hive-log4j.properties两个文件复制到Spark的conf目录下。
完成后，再次执行spark-sql进入Spark的SQLCli，运行命令showtables即可看到在Hive中创建的表。
示例：
./spark-sql--masteryarn--driver-class-path/data/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar
6.常见错误运行：
./bin/spark-submit--classorg.apache.spark.examples.SparkPi--masteryarn--deploy-modecluster--driver-memory4g--executor-memory2g--executor-cores1--queuethequeuelib/spark-examples*.jar10
时报如下错误，只需要将“--queuethequeue”改成“--queuedefault”即可。
16/02/0315:57:36INFOyarn.Client:Applicationreportforapplication_1454466109748_0004(state:FAILED) 16/02/0315:57:36INFOyarn.Client: clienttoken:N/A diagnostics:Applicationapplication_1454466109748_0004submittedbyuserhadooptounknownqueue:thequeue ApplicationMasterhost:N/A ApplicationMasterRPCport:-1 queue:thequeue starttime:1454486255907 finalstatus:FAILED trackingURL:http://hadoop-168-254:8088/proxy/application_1454466109748_0004/ user:hadoop 16/02/0315:57:36INFOyarn.Client:Deletingstagingdirectory.sparkStaging/application_1454466109748_0004 Exceptioninthread"main"org.apache.spark.SparkException:Applicationapplication_1454466109748_0004finishedwithfailedstatus atorg.apache.spark.deploy.yarn.Client.run(Client.scala:1029) atorg.apache.spark.deploy.yarn.Client$.main(Client.scala:1076) atorg.apache.spark.deploy.yarn.Client.main(Client.scala) atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(NativeMethod) atsun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:57) atsun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43) atjava.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:606) atorg.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.org$apache$spark$deploy$SparkSubmit$$runMain(SparkSubmit.scala:731) atorg.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.doRunMain$1(SparkSubmit.scala:181) atorg.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.submit(SparkSubmit.scala:206) atorg.apache.spark.deploy.SparkSubmit$.main(SparkSubmit.scala:121) atorg.apache.spark.deploy.SparkSubmit.main(SparkSubmit.scala) 16/02/0315:57:36INFOutil.ShutdownHookManager:Shutdownhookcalled 16/02/0315:57:36INFOutil.ShutdownHookManager:Deletingdirectory/tmp/spark-54531ae3-4d02-41be-8b9e-92f4b0f05807 |
SPARK_CLASSPATHwasdetected(setto'/data/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar:').
ThisisdeprecatedinSpark1.0+.
Pleaseinsteaduse:
-./spark-submitwith--driver-class-pathtoaugmentthedriverclasspath
-spark.executor.extraClassPathtoaugmenttheexecutorclasspath
意思是不推荐在spark-env.sh中设置环境变量SPARK_CLASSPATH，可以改成如下推荐的方式：
./spark-sql--masteryarn--driver-class-path/data/hadoop/hive/lib/mysql-connector-java-5.1.38-bin.jar
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