Spark on Yarn模式，即把Spark作为一个客户端，将作业提交给Yarn服务，由于在生产环境中，很多时候都要与Hadoop使用同一个集群，因此采用Yarn来管理资源调度，可以有效提高资源利用率。
环境说明：
服务端登录地址详见各任务服务端说明。
补充说明：宿主机可通过Asbru工具或SSH客户端进行SSH访问；
相关软件安装包在宿主机的/opt目录下，请选择对应的安装包进行安装，用不到的可忽略；
所有任务中应用命令必须采用绝对路径；
进入Master节点的方式为
docker exec -it master /bin/bash
进入Slave1节点的方式为
docker exec -it slave1 /bin/bash
进入Slave2节点的方式为
docker exec -it slave2 /bin/bash
三个容器节点的root密码均为123456
提前准备好spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz 放在宿主机的/opt/下（模拟的自己准备，比赛时会提供）
Hadoop 完全分布式安装配置
环境搭建请看这篇文章大数据模块A环境搭建
前提条件已经在容器里搭建完hadoop了,没搭建的请看这篇Hadoop 完全分布式安装配置
Spark on Yarn安装配置
本任务需要使用root用户完成相关配置，已安装Hadoop及需要配置前置环境，具体要求如下：
1、 从宿主机/opt目录下将文件spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz复制到容器Master中的/opt/software（若路径不存在，则需新建）中，将Spark包解压到/opt/module路径中(若路径不存在，则需新建)，将完整解压命令复制粘贴至客户端桌面【Release\任务A提交结果.docx】中对应的任务序号下；
第一步：从宿主机/opt目录下将文件spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz复制到容器Master中的/opt/software（若路径不存在，则需新建）中
[root@Bigdata ~]# docker cp /opt/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz master:/opt/software第二步：将Spark包解压到/opt/module路径中(若路径不存在，则需新建)
[root@master ~]# tar zxvf /opt/software/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/module/
[root@master ~]# mv /opt/module/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2 /opt/module/spark
2、 修改容器中/etc/profile文件，设置Spark环境变量并使环境变量生效，在/opt目录下运行命令spark-submit --version，将命令与结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务A提交结果.docx】中对应的任务序号下；
第一步：修改容器中/etc/profile文件，设置Spark环境变量
#SPARK_HOME
export SPARK_HOME=/opt/module/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/binc第二步：使环境变量生效
[root@master ~]# source /etc/profile第三步：在/opt目录下运行命令spark-submit --version
[root@master ~]# cd /opt/
[root@master opt]# spark-submit --version
Welcome to
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/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 3.1.1
/_/
Using Scala version 2.12.10, Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, 1.8.0_212
Branch HEAD
Compiled by user ubuntu on 2021-02-22T01:33:19Z
Revision 1d550c4e90275ab418b9161925049239227f3dc9
Url https://github.com/apache/spark
Type --help for more information.
[root@master opt]# 3、 完成on yarn相关配置，使用spark on yarn 的模式提交$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar 运行的主类为org.apache.spark.examples.SparkPi，将运行结果截图粘贴至客户端桌面【Release\任务A提交结果.docx】中对应的任务序号下（截取Pi结果的前后各5行）。
（运行命令为：spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar）
第一步：完成on yarn相关配置
-
修改hadoop配置文件/opt/module/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true --> <property> <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property> <!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true --> <property> <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name> <value>false</value> </property>
发到其他节点（slave1，slave2）
[root@master ~]# scp /opt/module/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml slave1:/opt/module/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
[root@master ~]# scp /opt/module/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml slave2:/opt/module/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml 复制一份spark-env.sh
[root@master ~]# cp /opt/module/spark/conf/spark-env.sh.template /opt/module/spark/conf/spark-env.sh修改/opt/module/spark/conf/spark-env.sh，添加JAVA_HOME、YARN_CONF_DIR和HADOOP_CONF_DIR配置
[root@master ~]# vi /opt/module/spark/conf/spark-env.shexport JAVA_HOME=/opt/module/java
export YARN_CONF_DIR=/opt/module/hadoop/etc/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/module/hadoop/etc/hadoop启动Hadoop集群
start-all.sh确保 /user/root/ 和 /user/root/.sparkStaging/ 目录有足够的权限。
hdfs dfs -chmod -R 777 /user/root第二步：使用spark on yarn 的模式提交$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar 运行的主类为org.apache.spark.examples.SparkPi
spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar截取Pi结果的前后各5行
声明：此文章为个人学习笔记，如文章有问题欢迎留言探讨，也希望您的指正 ！
