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使用docker快速搭建Spark集群的方法教程

时间：2020-03-07 21:11 编辑：来源：阅读：
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摘要：使用docker快速搭建Spark集群的方法教程

[b]前言[/b] Spark 是 Berkeley 开发的分布式计算的框架，相对于 Hadoop 来说，Spark 可以缓存中间结果到内存而提高某些需要迭代的计算场景的效率，目前收到广泛关注。下面来一起看看使用docker快速搭建Spark集群的方法教程。 [b]适用人群[/b] [list] [*]正在使用spark的开发者[/*] [*]正在学习docker或者spark的开发者 [/*] [/list] [b]准备工作[/b] [list] [*]安装docker[/*] [*](可选)下载java和spark with hadoop [/*] [/list] [b]Spark集群[/b] Spark运行时架构图 [img]http://img.1sucai.cn/uploads/article/2018010709/20180107090125_0_29515.jpg[/img] 如上图: Spark集群由以下两个部分组成 [list] [*]集群管理器(Mesos, Yarn或者standalone Mode)[/*] [*]工作节点(worker) [/*] [/list] [b]如何docker化(本例使用Standalone模式)[/b] 1、将spark集群拆分 base(基础镜像) master(主节点镜像) worker(工作镜像) 2、编写base Dockerfile [b]注: [/b]为方便切换版本基础镜像选择的是centos, 所以要下载java和spark, 方便调试, 可以下载好安装文件后本地搭建一个静态文件服务器, 使用Node.js 的[url=https://github.com/indexzero/http-server]http-server[/url]可以快速搞定命令如下

 npm install http-server -g
 http-server -p 54321 ~/Downloads

正式开始写Dockerfile

FROM centos:7
MAINTAINER RavenZZ <raven.zhu@outlook.com>

# 安装系统工具
RUN yum update -y
RUN yum upgrade -y
RUN yum install -y byobu curl htop man unzip nano wget
RUN yum clean all

# 安装 Java
ENV JDK_VERSION 8u11
ENV JDK_BUILD_VERSION b12
# 如果网速快,可以直接从源站下载
#RUN curl -LO "http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/$JDK_VERSION-$JDK_BUILD_VERSION/jdk-$JDK_VERSION-linux-x64.rpm" -H 'Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie' && rpm -i jdk-$JDK_VERSION-linux-x64.rpm; rm -f jdk-$JDK_VERSION-linux-x64.rpm;
RUN curl -LO "http://192.168.199.102:54321/jdk-8u11-linux-x64.rpm" && rpm -i jdk-$JDK_VERSION-linux-x64.rpm; rm -f jdk-$JDK_VERSION-linux-x64.rpm;
ENV JAVA_HOME /usr/java/default
RUN yum remove curl; yum clean all
WORKDIR spark

RUN 
 curl -LO 'http://192.168.199.102:54321/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz' && 
 tar zxf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz

RUN rm -rf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
RUN mv spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/* ./

ENV SPARK_HOME /spark
ENV PATH /spark/bin:$PATH
ENV PATH /spark/sbin:$PATH

3、编写master Dockerfile

FROM ravenzz/spark-hadoop

MAINTAINER RavenZZ <raven.zhu@outlook.com>

COPY master.sh /

ENV SPARK_MASTER_PORT 7077
ENV SPARK_MASTER_WEBUI_PORT 8080
ENV SPARK_MASTER_LOG /spark/logs

EXPOSE 8080 7077 6066

CMD ["/bin/bash","/master.sh"]

4、编写worker Dockerfile

 FROM ravenzz/spark-hadoop

 MAINTAINER RavenZZ <raven.zhu@outlook.com> 
 COPY worker.sh /

 ENV SPARK_WORKER_WEBUI_PORT 8081
 ENV SPARK_WORKER_LOG /spark/logs
 ENV SPARK_MASTER "spark://spark-master:32769"

 EXPOSE 8081

 CMD ["/bin/bash","/worker.sh"]

5、docker-compose

 version: '3'

services:
 spark-master:
 build:
 context: ./master
 dockerfile: Dockerfile
 ports:
 - "50001:6066"
 - "50002:7077" # SPARK_MASTER_PORT
 - "50003:8080" # SPARK_MASTER_WEBUI_PORT
 expose:
 - 7077

 spark-worker1:
 build:
 context: ./worker
 dockerfile: Dockerfile
 ports:
 - "50004:8081"
 links:
 - spark-master
 environment:
 - SPARK_MASTER=spark://spark-master:7077

 spark-worker2:
 build:
 context: ./worker
 dockerfile: Dockerfile
 ports:
 - "50005:8081"
 links:
 - spark-master
 environment:
 - SPARK_MASTER=spark://spark-master:7077

6、测试集群

docker-compose up

访问http://localhost:50003/ 结果如图 [img]http://img.1sucai.cn/uploads/article/2018010709/20180107090125_1_75712.jpg[/img] [b]参考链接[/b] [url=https://github.com/RavenZZ/docker-spark-cluster]本例源代码[/url] 本地下载：[url=http://xiazai.1sucai.cn/201706/yuanma/docker-spark-cluster(1sucai.cn).rar]点击这里[/url] [b]总结[/b] 以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对编程素材网的支持。

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