在离线数仓方面，Spark现在所占据的地位勿庸置疑。我们来看看如何在Hadoop3.x中集成Spark。

1. 下载与解压

从镜像站下载 下载地址，选择3.0.2版本。上传到服务器后解压到/app目录下

tar zxvf spark-3.0.2-bin-hadoop3.2.tgz -C /app
# 修改目录名
cd /app
# mv spark-3.0.2-bin-hadoop3.2 spark-3.0.2
ln -s spark-3.0.2-bin-hadoop3.2 spark

2. 修改配置

1. 修改spark-env.sh

cd /app/spark-3.0.2/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh

# 编辑spark-env.sh，并添加相关环境变量
export JAVA_HOME=/app/jdk1.8.0_281
export SPARK_MASTER_HOST=hadoop101
export SPARK_MASTER_PORT=7077
# 避免和hadoop其他应用端口冲突(默认就是8081，可不添加该配置)
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8081

2. 修改slaves文件

cd /app/spark-3.0.2/conf
cp slaves.template slaves
# 在文件中添加spark的工作节点，以下3台机器作
hadoop101
hadoop102
hadoop103

3. 修改日志等级

cd /app/spark-3.0.2/conf
cp log4j.properties.template log4j.properties
# 修改log4j.properties配置文件中的log4j.rootCategory
将 log4j.rootCategory=INFO, console 修改为 log4j.rootCategory=WARN, console

4. 添加系统环境变量

在文件 /etc/profile.d/env.sh 中添加SPARK_HOME

# SPARK
export SPARK_HOME=/app/spark-3.0.2

# 同步到各机器
sudo /home/hadoop/bin/xsync /etc/profile.d/env.sh
# 在所有服务器应用新的环境变量
source /etc/profile

5. 修改spark-config.sh

在spark启动时可能会报错：failed to launch: nice -n 0 /soft/spark/bin/spark-class org.apache.spark.deploy.worker

修改 $SPARK_HOME/sbin/spark-config.sh，添加 JAVA_HOME 环境变量

export JAVA_HOME=/app/jdk1.8.0_281

参考文档：https://blog.csdn.net/qq_40707033/article/details/93210838

3. 集成hadoop

1. 复制配置文件

复制hadoop的配置文件到spark的conf目录下

ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml $SPARK_HOME/conf/core-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml $SPARK_HOME/conf/hdfs-site.xml

3.2. 配置spark on yarn

3.1. 修改/app/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/yarn-site.xml，添加相关配置

<!-- 配置yarn资源 检查之前是否配置过-->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>4096</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
    <value>true</value>
    <description>Whether virtual memory limits will be enforced for containers</description>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.vemem-pmem-ration</name>
    <value>2</value>
    <description>Ration between virtual memory to physical memory when setting memoery limits for containers</description>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>4096</value>
</property>

3.2. 修改/app/spark-3.0.2/conf/spark-env.sh，添加hadoop_conf_dir

# 配置spark on yarn
export HADOOP_CONF_DIR=/app/hadoop-3.2.1/etc/hadoop

3.3. 复制hadoop的yarn-site.xml到spark配置目录下

ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml $SPARK_HOME/conf/yarn-site.xml

3.4. 将jar上传到hdfs中

hadoop fs -mkdir /spark-jars
hadoop fs -put $SPARK_HOME/jars/* /spark-jars

3.5. 修改spark-default.conf，添加相关配置

# 填入的mycluster是hadoop集群名
spark.master                     yarn
spark.eventLog.enabled           true
spark.eventLog.dir               hdfs://mycluster/spark-logs
spark.yarn.jars                  hdfs://mycluster/spark-jars/*
# 解决sparksql报超长问题
spark.sql.debug.maxToStringFields 100
# 监控spark job的端口配置,默认4040,可不配
spark.ui.port      4040

4.配置历史服务器

cd /app/spark-3.0.2/conf
cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
# 修改该文件中的下面两个配置
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir      hdfs://mycluster/spark-logs
# 需要确保hdfs中的该目录存在，如果不存在，可手工创建，执行以下命令:
hadoop fs -mkdir /spark-logs

5. 配置Spark HA

修改 $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh，添加zookeeper配置

# 将master相关配置注释掉
#export SPARK_MASTER_HOST=hadoop101
#export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

# 每个work的线程数
export SPARK_WORKER_CORES=2

# 每个work可用的内存数
export SPARK_WORKER_MEMORY=2G

6. 启动spark集群

# 在打算作为master的节点执行
$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh
# 在备用节点上面执行
$SPARK_HOME/sbin/start-master.sh

# 查看zookeeper目录，验证高可用，依次执行
$ZOOKEEPER_HOME/bin/zkCli.sh -server hadoop101
ls /
ls /spark
ls /spark/master_status
ls /spark/leader_election

7. 验证spark功能

1. 访问web页面，查看集群情况 http://192.168.100.124:8081/

2. 使用spark进行字数统计

$SPARK_HOME/bin/spark-shell
sc.textFile("hdfs://mycluster/sanguo/shuguo.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).collect

8. 配置Spark on Hive

1. 复制/app/apache-hive-3.1.2/conf/hive-site.xml到spark的conf下

ln -s /app/apache-hive-3.1.2/conf/hive-site.xml hive-site.xml

ln -s $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml

2. 复制metastore的jdbc驱动包到spark/jars下面

cp /app/apache-hive-3.1.2/lib/mysql-connector-java-8.0.22.jar /app/spark-3.0.2/jars/

cp $HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-8.0.22.jar $SPARK_HOME/jars

3. 功能验证

$SPARK_HOME/bin/spark-shell
# 在交互命令行执行
scala> spark.sql("select count(*) from test3").show

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未完待续！