再谈spark部署搭建和企业级项目接轨的入门经验（博主推荐）

进入我这篇博客的博友们，相信你们具备有一定的spark学习基础和实践了。

　　先给大家来梳理下。spark的运行模式和常用的standalone、yarn部署。这里不多赘述，自行点击去扩展。

1、Spark运行模式概述

2、Spark standalone模式的安装（spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz）（master、slave1和slave2）

3、Spark standalone简介与运行wordcount（master、slave1和slave2）

4、Spark on YARN模式的安装（spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz + hadoop-2.6.0.tar.gz）（master、slave1和slave2）（博主推荐）

5、Spark on YARN简介与运行wordcount（master、slave1和slave2）（博主推荐）

正文开始

　　

　　想说的是，对于spark的配置文件，即spark-env.sh。压根可以不做任何修改和配置。（当然我指的是常用和固定的那些参数）

#!/bin/sh

home=$(cd `dirname $0`; cd ..; pwd)
bin_home=$home/bin
conf_home=$home/conf
logs_home=$home/logs
data_home=$home/data
lib_home=$home/lib

#服务器配置文件
configFile=${conf_home}/my1.properties

spark_submit=/home/hadoop/spark/bin/spark-submit

#!/bin/sh

deleteCheckpoint=$1

home=$(cd `dirname $0`; cd ..; pwd)

. ${home}/bin/common.sh

hdfs dfs -rm -r /spark-streaming/behavior/stop

if [ "$deleteCheckpoint" == "delck" ]; then
    hdfs dfs -rm -r /spark-streaming/checkpoint/behavior
fi

${spark_submit} 
--master yarn 
--deploy-mode cluster 
--name behavior 
--driver-memory 512M 
--executor-memory 512M 
--class com.djt.spark.streaming.UserBehaviorStreaming 
${lib_home}/behavior-stream-jar-with-dependencies.jar ${configFile} 
>> ${logs_home}/behavior.log 2>&1 &

echo $! > ${logs_home}/behavior_stream.pid

#!/bin/sh

home=$(cd `dirname $0`; cd ..; pwd)

. ${home}/bin/common.sh

hdfs dfs -mkdir -p /spark-streaming/behavior/stop

　　然后，直接将这个本地写好的目录，上传到集群

 　　后续很简单，不多说。

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