spark 初始化spark-history-server
时间: 2024-08-03 22:01:26 浏览: 112
Spark History Server是Apache Spark的一个组件,用于提供实时的作业监控和日志查询服务。它帮助用户理解和分析Spark应用程序的运行情况,比如任务执行时间、资源使用情况等。Spark初始化History Server通常涉及以下步骤:
1. **安装和配置**:首先需要在Spark集群上安装History Server,并在`conf/spark-defaults.conf`或其他相关配置文件中添加关于History Server的配置,例如`spark.history.fs.logDirectory`用于指定日志文件的位置。
2. **启动服务**:在集群管理工具(如YARN或Kubernetes)中启动History Server服务,确保其监听端口(默认8080)对外开放并且可以访问。
3. **连接和访问**:Spark应用结束后,可以在Spark UI中看到History Server的链接,或者直接通过浏览器访问http://<history_server_host>:8080查看详细报告。
4. **监控和分析**:用户可以通过History Server提供的API或界面来跟踪应用程序的任务、阶段、任务详细信息以及资源使用情况。
相关问题
搭建spark sql
### 如何搭建配置 Spark SQL 环境
#### 一、准备工作
为了成功部署Spark SQL环境,需先完成必要的软件安装与配置工作。这包括但不限于Java的安装以及确保能够实现无密码SSH登录[^1]。
#### 二、Hadoop 的安装与配置
由于Spark SQL通常运行于分布式文件系统之上,因此首先需要设置好Hadoop环境:
- **下载并解压缩** Hadoop版本至目标路径;
- **设定环境变量** ,以便命令行工具可以直接调用hadoop指令;
- 对于集群模式下的应用,则还需进一步调整`core-site.xml`, `hdfs-site.xml`等相关XML配置文档来适应具体的网络拓扑结构;最后通过执行特定脚本来激活整个服务组。
以上操作完成后,可以访问指定URL查看各节点状态信息以确认Hadoop已正常启动。
#### 三、Hive (可选)
如果计划让Spark连接到现有的Hive仓库读取表定义或查询数据,则还需要单独准备一份Hive实例:
- 获取最新稳定版Hive包后同样按照官方指南说明进行初步布置;
- 修改`.bashrc`或其他shell profile加入新添加组件的位置参数;
- 编辑`hive-env.sh`指明JDBC驱动所在位置用于后续对接关系型数据库作为持久化层存储元数据;
- 使用`schematool -initSchema -dbType derby/mysql/postgres...`初始化内部架构体系;
- 至此,Hive应该已经处于待命状态等待接收来自外部程序发起的任务请求.
值得注意的是,当决定使两者协同作业时,记得把Hive的相关jar包复制给Spark加载器知晓从而简化集成过程.
#### 四、Spark SQL 安装步骤
接下来进入核心环节——构建支持SQL解析能力的计算框架:
- 类似前面提到的产品,从官方网站获取适用于当前系统的tarball归档文件;
- 解压之后编辑profile.d下新增加sh脚本追加PATH声明使得终端识别spark-shell等实用程序;
- 更改`spark-env.sh`内有关内存分配大小、executor数量之类的性能优化选项满足实际业务需求;
- 如果担心控制台输出过多冗余内容影响效率的话还可以适当删减log4j.properties里的级别阈值达到精简目的;
- 开启History Server便于日后追溯过往批次处理情况;
- 若要无缝接入之前建立好的metastore则参照官方手册指示修改conf目录中的hive-site.xml使之指向正确的地址.
此时理论上讲只要不是特别复杂的场景都应该能顺利跑通简单的ETL流程了.
对于本地测试而言只需简单输入`./bin/spark-shell`即可开启交互式的REPL界面供开发者调试练习之用;而生产环境中往往倾向于采用独立进程的方式即standalone master/slave架构或者更高级别的资源调度平台如YARN/Zookeeper管理任务分发与协调机制[^3].
```bash
# 启动 Local 模式
$ ./sbin/start-master.sh
$ ./sbin/start-slave.sh spark://localhost:7077
# 或者使用 Yarn 调度
$ export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
$ ./bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
/path/to/examples.jar \
10
```
Spark Standalone 分布式集群搭建
### 如何搭建配置 Spark Standalone 分布式集群
#### 准备工作
确保所有节点已经正确安装并配置好 Java 和 SSH 无密码登录。对于 Hadoop 的部分,只需要配置 HDFS 相关的服务即可[^2]。
#### 解压软件包
在每台机器上分别解压缩 JDK、Hadoop 及 Spark 安装文件:
```bash
tar -zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz
tar -zxvf hadoop-3.2.2.tar.gz
tar -zxvf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz
```
完成上述操作之后,设置环境变量以便于后续使用这些工具[^5]。
#### 启动 HDFS 服务
由于通常情况下仍然希望利用 HDFS 进行数据存储,因此需要先启动 HDFS:
```bash
# 切换至 hadoop 用户并进入 sbin 文件夹执行如下命令来启动 dfs 服务
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
```
这一步骤保证了即使不依赖 YARN, 数据层面上依然能够正常运作。
#### 修改 Spark 配置文件
编辑 `conf/spark-env.sh` 来指定必要的环境参数,比如指向 HDFS 日志位置等信息:
```bash
SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hdfs-cluster/spark-logs"
```
此配置允许历史服务器读取位于远程 HDFS 上的日志记录[^4]。
#### 启动 Spark Master 和 Worker 节点
前往 Spark 主节点上的 `/sbin` 目录运行脚本来初始化整个集群:
```bash
./start-all.sh
```
这条指令将会自动连接其他 worker 节点,并建立起完整的 Spark Standalone 集群架构[^3]。
通过以上步骤就可以成功构建起一个基于 Spark 自带资源管理器的独立分布式计算平台,在这个过程中并不涉及复杂的外部组件集成问题。
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