这篇文章主要为大家展示了“如何在hadoop YARN上运行spark-shell”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“如何在hadoop YARN上运行spark-shell”这篇文章吧。

    1. spark模式架构图
![](https://cache.tdyun.com/upload/information/20210522/355/683134.png "在这里输入图片标题")

2. Scala下载安装
	a. 官网： http://www.scala-alng.org/files/archive/
	b. 选择好版本，复制链接，使用wget 命令下载
	wget http://www.scala-alng.org/files/archive/scala-2.11.6.tgz
	c. 解压
	tar xvf scala-2.11.6.tgz
	sudo mv scala-2.11.6 /usr/local/scala    # 将scala移动到/usr/local目录
	d. 设置环境变量
	sudo gedit  ~/.bashrc
		export SCALA_HOME=/usr/local/scala
		export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
	source ~/.bashrc   # 使配置生效
	e. 启动scala
	hduser[@master](https://my.oschina.net/u/48054):~$ scala
3. Spark安装
	a. 官网： http://spark.apache.org/downloads.html 
	b. 选择版本1.4 || Pre-built for Hadoop 2.6 and later || 复制链接使用wget 命令下载
	c.  wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.4.0-bin-hadoop2.6.tgz
	d. 解压并移动到 /usr/local/spark/
	e. 编辑环境变量
	f. sudo gedit  ~/.bashrc
		export SPARK_HOME=/usr/local/spark
		export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
	g. source ~/.bashrc   # 使配置生效
4. 启动spark-shell交互页面
	hduser[@master](https://my.oschina.net/u/48054):~$ spark-shell
5. 启动hadoop
6. 在本地运行spark-shell
	a. spark-shell --master local[4]
	b. 读取本地文件
		val textFile=sc.textFile("file:/usr/local/spark/LREADME.md")
		textFile.count
7. 在Hadoop Yarn 运行spark-shell 
	SPARK_JAR=/usr/local/spark/lib/spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0.jar      HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop MASTER=yarn-client /usr/local/spark/bin/spark-shell 
	SPARK_JAR=/usr/local/spark/lib/spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0.jar   # 设置sparkjar文件路径   HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop # 设置hadoop配置文件目录
	MASTER=yarn-client    # 设置运行模式是yarn-client
	/usr/local/spark/bin/spark-shell    # 要运行的spark-shell的完整路径
8. 构建Spark Standalone Cluster执行环境
	a. cp /usr/local/spark/conf/spark-env.sh.template /usr/local/spark/conf/spark-env.sh   # 复制模板文件 在进行设置
	b. 设置spark-env.sh
	c. sudo gedit /usr/local/spark/conf/spark-env.sh
		export SPARK_MASTER_IP=master      master的IP
		export SPARK_WORKER_CORES=1    每个worker使用的cpu核心
		export SPARK_WORKER_MEMORY=600m   每个worker使用的内存
		export SPARK_WORKER_INSTANCES=1    设置每个worker实例
		# 一定要注意自己的内存
		# hadoop+spark 在多个虚拟机上运行起来后8G内存是不够用的 非常耗内存 
		# 资源在经过虚拟机后会有比较大的损耗
	d. 使用ssh链接data1,data2 并创建spark目录
		sudo mkdir /usr/local/spark
		sudo chown hduser:hduser /usr/local/spark
		# 对data1 和data2执行上面的操作
	e. 将master的spark复制到data1,data2上
		sudo scp -r /usr/local/spark hduser@data1:/usr/local
		sudo scp -r /usr/local/spark hduser@data2:/usr/local
	f. 编辑slaves文件
		sudo gedit /usr/local/spark/conf/slaves
			data1
			data2
9. 在Spark Standalone运行spark-shell
	a. 启动Spark Standalone Cluster
	/usr/local/spark/sbin/start-all.sh 
	b. 运行
	spark-shell --master spark://master:7077
	c. 查看Spark Standalone Web UI界面
	http://master:8080/
	d. 停止Spark Standalone Cluster
	/usr/local/spark/sbin/stop-all.sh 
10. 命令参考
 152  scala
  153  jps
  154  wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.4.0-bin-hadoop2.6.tgz
  155  ping www.baidu.com
  156  ssh data3
  157  ssh data2
  158  ssh data1
  159  jps
  160  start-all.sh
  161  jps
  162  spark-shell
  163  spark-shell --master local[4]
  164  SPARK_JAR=/usr/local/spark/lib/spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0.jar  HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop MASTER=yarn-client /usr/local/spark/bin/spark-shell 
  165  ssh data2
  166  ssh data1
  167  cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
  168  ll
  169  sudo gedit masters
  170  sudo gedit slaves
  171  sudo gedit /etc/hosts
  172  sudo gedit hdfs-site.xml
  173  sudo rm -rf /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs
  174  mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop_data/hdfs/namenode
  175  sudo chown -R hduser:hduser /usr/local/hadoop
  176  hadoop namenode -format
  177  start-all.sh
  178  jps
  179  spark-shell
  180  SPARK_JAR=/usr/local/spark/lib/spark-assembly-1.4.0-hadoop2.6.0.jar  HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop MASTER=yarn-client /usr/local/spark/bin/spark-shell 
  181  ssh data1
  182  ssh data2
  183  ssh data1
  184  start-all.sh
  185  jps
  186  cp /usr/local/spark/conf/spark-env.sh.template /usr/local/spark/conf/spark-env.sh
  187  sudo gedit /usr/local/spark/conf/spark-env.sh
  188  sudo scp -r /usr/local/spark hduser@data1:/usr/local
  189  sudo scp -r /usr/local/spark hduser@data2:/usr/local
  190  sudo gedit /usr/local/spark/conf/slaves
  191  /usr/local/spark/sbin/start-all.sh 
  192  spark-shell --master spark://master:7077
  193  /usr/local/spark/sbin/stop-all.sh 
  194  jps
  195  stop-all.sh
  196  history

以上是“如何在hadoop YARN上运行spark-shell”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注天达云行业资讯频道！