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1. 说明
2. 服务器规划
3. 步骤
3.1 要点
3.2 配置文件
3.2 访问Spark Master
4. 使用测试
5. 参考 1. 说明
以docker容器方式实现apache spark计算集群#xff0c;能灵活的增减配置与worker数目。
2. 服务器规划 服务器 (1master, 3workers) ip开放端口备注ce…目录
1. 说明
2. 服务器规划
3. 步骤
3.1 要点
3.2 配置文件
3.2 访问Spark Master
4. 使用测试
5. 参考 1. 说明
以docker容器方式实现apache spark计算集群能灵活的增减配置与worker数目。
2. 服务器规划 服务器 (1master, 3workers) ip开放端口备注center01.dev.sb172.16.20.208080,7077 硬件配置32核64G 软件配置ubuntu22.04 宝塔面板 host001.dev.sb172.16.20.608081,70778核16Ghost002.dev.sb172.16.20.618081,7077...BEN-ZX-GZ-MH172.16.1.106应用服务发任务机器
3. 步骤
3.1 要点
worker节点的网络模式用host不然spark ui页面中获取的路径会是容器ip里面的链接变得不可访问测试前需保证任务发布机与Worker机的运行语言版本一致(如: 同是python10 / python12)否则会报错 Python in worker has different version (3, 12) than that in driver 3.10。确保发任务机器能被Worker节点访问否则会出现诸如: WARN TaskSchedulerImpl: Initial job has not accepted any resources; check your cluster UI to ensure that workers are registered and have sufficient resources 等莫名其妙的错误观察工作机错误日志 Caused by: java.io.IOException: Failed to connect to BEN-ZX-GZ-MH/unresolved:10027 由于访问不了发任务机器而导致的目前采取的解决方法是在配置里写死映射IP
3.2 配置文件
docker-compose.spark-master.yml
services:spark:image: docker.io/bitnami/spark:latestcontainer_name: spark-masterrestart: alwaysenvironment:- SPARK_MODEmaster- SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLEDno- SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLEDno- SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLEDno- SPARK_SSL_ENABLEDno- SPARK_USERsparkports:- 8080:8080- 7077:7077
docker-compose.spark-worker.yml
services:spark-worker:image: docker.io/bitnami/spark:latestcontainer_name: spark-workerrestart: alwaysenvironment:- SPARK_MODEworker- SPARK_MASTER_URLspark://spark-master:7077- SPARK_WORKER_MEMORY2G- SPARK_WORKER_CORES2- SPARK_RPC_AUTHENTICATION_ENABLEDno- SPARK_RPC_ENCRYPTION_ENABLEDno- SPARK_LOCAL_STORAGE_ENCRYPTION_ENABLEDno- SPARK_SSL_ENABLEDno- SPARK_USERsparkports:- 8081:8081- 7077:7077extra_hosts:- spark-master:172.16.20.20- BEN-ZX-GZ-MH:172.16.1.106network_mode: host
3.2 访问Spark Master
访问Spark Master可见已有两台worker机可供驱使 4. 使用测试
t3.py
from pyspark.sql import SparkSessiondef main():# Initialize SparkSessionspark (SparkSession.builder.appName(HelloSpark) # type: ignore.master(spark://center01.dev.sb:7077).config(spark.executor.memory, 512m).config(spark.cores.max, 1)# .config(spark.driver.bindAddress, center01.dev.sb).getOrCreate())# Create an RDD containing numbers from 1 to 10numbers_rdd spark.sparkContext.parallelize(range(1, 11))# Count the elements in the RDDcount numbers_rdd.count()print(fCount of numbers from 1 to 10 is: {count})# Stop the SparkSessionspark.stop()if __name__ __main__:main()运行监控 结果
5. 参考
- containers/bitnami/spark at main · bitnami/containers · GitHub
