Spark集群模式包括：Local，Standalong，Yarn，Kubernetes，但在生产环境中Spark On Yarn是主流。其中，Spark提供计算服务，Yarn提供资源调度能力，HDFS提供存储。

本文介绍如何部署Spark3.1.3 On Yarn，这种模式下，Spark没有集群的概念，而是作为一个客户端组件向Yarn提交自定义Jar包程序任务，只有提交任务的时候才会启动相关Spark进程，任务结束所有Spark进程将会结束，所以只需要将Spark相关配置配好并部署到hadoop集群中任意一个节点上即可。

本文的Spark对接的是Yarn HA高可用集群，Yarn的高可用部署《Hadoop3.x入门-搭建3节点Hadoop HA集群_-小末的博客-CSDN博客_hadoop3 ha搭建》

2.前置条件

JDK1.8，一个Hadoop集群。

3.Spark on Yarn 提交jar包任务的简单流程

4.On Yarn 部署  4.1下载Spark3.1.3 bin包

下载地址：Downloads | Apache Spark

下载完成后，上传到其中任意一台Hadoop节点服务器中，本文解压到hd1.dev.loval节点的/opt/module目录下。

4.2修改配置文件

4.2.1yarn-site.xml

     yarn.nodemanager.pmem-check-enabled
     false




     yarn.nodemanager.vmem-check-enabled
     false

分发配置到所有节点，并重启hdfs和yarn集群。

4.2.2spark-env.sh

cd conf/
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim spark-env.sh

#设置jdk路径
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_311
#配置yarn配置文件位置，spark默认读取yarn-site.xml等配置，获取yarn信息，向yarn提交任务
export YARN_CONF_DIR=opt/module/hadoop-3.3.2/etc/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

4.3配置Spark历史服务 4.3.1 创建存放日志hdfs路径

hdfs dfs -mkdir /directory 

4.3.2修改配置文件

注意对接的hadoop ha集群，非ha需要指明hdfs端口，默认是8020

mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

vim spark-defaults.conf

#加入以下内容
spark.eventLog.enabled          true
spark.eventLog.dir               hdfs://hacluster/directory
spark.yarn.historyServer.address=hd1.dev.local:18080
spark.history.ui.port=18080

vim spark-env.sh

#history ui端口，历史日志存放的路径，保存提交Application历史记录个数
#注意对接的是HDFS HA集群
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hacluster/directory -Dspark.history.retainedApplications=30"

4.3.3启动历史服务进程

sbin/start-history-server.sh

查看是否启动成功：

netstat -nltp|grep 18080

 如果存在则代表启动成功

4.4提交spark任务测试集群可用性

提交一个client模式的计算PI的任务：

bin/spark-submit 
--class org.apache.spark.examples.SparkPi 
--master yarn 
--deploy-mode client 
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.3.jar 
5

查看Yarn页面：

查看Spark JobHistory页面： 

至此Spark on Yarn一个简单demo测试完毕。