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一、基础环境准备

1. ‌安装JDK 1.8+‌
   所有节点需安装JDK并配置环境变量，确保JAVA_HOME正确指向安装路径14。
2. ‌部署Hadoop集群‌
   • 安装Hadoop（推荐3.x版本），配置YARN资源管理器4。
   • 在yarn-site.xml中启用资源调度：

     <property>  <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>  <value>主节点IP或主机名</value>  
     </property>  

                设置HADOOP_HOME和HADOOP_CONF_DIR环境变量4。

• ‌安装Spark‌
  • 下载与Hadoop兼容的Spark版本（如Spark 3.5.5对应Hadoop 3.x）4。
  • 解压至统一目录（如/opt/spark），配置SPARK_HOME环境变量4。

    二、Spark集成YARN配置

  • ‌修改spark-env.sh‌
    添加以下配置以关联Hadoop和YARN：

    bashCopy Code

    export JAVA_HOME=/opt/java/jdk8 export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-3.2.2 export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath) # 动态加载Hadoop类路径:ml-citation{ref="4" data="citationList"}

  • ‌配置spark-defaults.conf‌
    指定YARN为资源管理器：

    textCopy Code

    spark.master yarn spark.yarn.jars hdfs:///spark/jars/* # 可选，将Spark依赖上传至HDFS:ml-citation{ref="4,8" data="citationList"}

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    三、集群分发与服务启动

  • ‌同步配置到所有节点‌
    使用scp或集群管理工具（如Ansible）将配置文件和安装目录分发至所有工作节点4。
  • ‌启动Hadoop与YARN服务‌
    • 启动HDFS：start-dfs.sh
    • 启动YARN：start-yarn.sh
      确认ResourceManager和NodeManager进程正常4。

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    四、验证集群部署

  • ‌提交测试任务到YARN‌
    使用spark-submit提交示例程序：

    bashCopy Code

    spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.5.5.jar 100

    检查YARN Web UI（默认端口8088）中任务状态和日志输出34。
  • ‌验证资源分配‌
    确认任务执行后，在YARN监控界面查看资源使用情况（CPU、内存分配）3。

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    五、注意事项

  • ‌版本兼容性‌
    Spark、Hadoop、Scala版本需严格匹配（如Spark 3.5.5需Scala 2.12.x和Hadoop 3.3+）48。
  • ‌网络与权限‌
    • 确保节点间SSH无密码互通。
    • 防火墙开放YARN相关端口（如ResourceManager的8032、8088端口）4。
  • ‌依赖管理‌
    若将Spark JAR包上传至HDFS，需提前通过hadoop fs -put命令部署，避免任务运行时重复传输4。

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    以上步骤通过整合Hadoop YARN与Spark配置实现集群资源统一管理，适用于生产环境的大规模任务调度。