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Spark2.0.1 on yarn with hue 集群安装部署（六）livy安装测试

15 11月
作者:admin|分类:大数据

一、R安装

如果未安装R，可以先安装R，用于支持SparkR，如果yum源中没有R语言的安装包，可以从官网下载相应版本进行手动编译安装。

sudo yum install R
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安装rJava 
下载地址： 
https://cran.r-project.org/web/packages/rJava/index.html 
将下载好的软件包上传至/data/soft目录下 
执行以下代码：

sudo R CMD INSTALL rJava_0.9-8.tar.gz
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二、livy编译安装

1、安装说明

livy是一个提供restful风格，可以通过http方式访问spark，从而启动spark-submit或spark-shell来提交任务的框架。

安装运行livy需要以下软件环境：

可以联网的Centos环境用于maven下载相关jar包 
mvn (from maven package or maven3 tarball) 
java-1.7.0-openjdk (or Oracle Java7 jdk) 
Python 2.6+ 
R 3.x

运行livy需要python的以下依赖库：

cloudpickle 
requests 
flake8 
flaky 
pytest

2、livy下载解压

1）、下载

https://github.com/cloudera/livy/releases

或者使用该命令直接下载：

wget https://github.com/cloudera/livy/archive/v0.2.0.tar.gz

由于hue-3.11.0版本以后，将livy移出hue项目，独立成为一个项目，所以需独立下载。而hue-3.10.0版本之前，livy项目源码在/hue-3.10.0/apps/spark/java该目录下，如果使用hue-3.10.0版本或之前的版本直接到/hue-3.10.0/apps/spark/java该目录下编译就好。

2）、解压

将软件包移动至/home/hadoop/soft目录下，然后进行解压：

cd /home/hadoop/soft tar –xvzf livy-0.2.0.tar.gz -C ./home/app
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3、编译

export MAVEN_OPTS="-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m -XX:MaxPermSize=512M" mvn -Dmaven.test.skip clean package
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注： export MAVEN_OPTS=”-Xmx2g -XX:ReservedCodeCacheSize=512m -XX:MaxPermSize=512M”，编译过程中需要大量的内存。如果maven设置的内存不足，将导致导内存溢出异常。 
编译时，一定要增加-Dmaven.test.skip这句话，忽略Junit测试类的编译，否则，导致编译失败。主要因为部分Junit测试类存在问题，比如编译TestSparkClient过程中会去绑定localhost/192.157.208.178:0，而192.157.208.178属于美国的一个ip地址，导致绑定失败，无法进行后续编译。 
这里写图片描述

编译过程中会下载大量的依赖jar包，中途可能因为网络原因，导致jar包下载失败，从而也会导致编译失败。出现该情况可以使用该命令进行重新编译：

mvn -DskipTests clean package
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最终看到所有模块都success，就表示成功了。 
这里写图片描述

4、无法联网环境编译livy

先在可联网的linux环境下编译成功livy，然后将maven仓库中的jar包传输至无法联网的linux环境下，进行覆盖，执行编译命令前，先执行：

find ~/.m2/repository -name _remote.repositories |xargs rm –rf
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将mvn本地仓库的_remote.repositories文件删除，这样就可以阻止mvn联网去更新jar包的pom文件。然后执行编译命令：

mvn -Dmaven.test.skip clean package
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当然在联网的linux环境下编译的livy包，上传至其他linux环境也是可以使用的。

5、配置livy

1）、更改livy-0.2.0目录名称：

cd /bigdata mv livy-0.2.0/ livy
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2）、环境变量配置

sudo vim /etc/profile
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添加如下内容：

export SPARK_HOME=/bigdata/spark export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
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由于livy启动需要知道Spark的安装路径以及hadoop配置文件的路径。 
livy默认会从SPARK_HOME/conf下读取spark的配置文件，如果要个性化覆盖默认的spark配置文件，可以配置SPARK_CONF_DIR来额外指定相关配置。 
当然也可以在LIVY_HOME/conf/livy-env.sh进行相关的配置，而无需更改/etc/profile文件

注：livy-0.2.0将对spark的配置直接使用了SPARK_HOME/conf中的配置，之前版本并不是。

由于HADOOP_CONF_DIR在搭建spark on yarn中已经添加，此处无需重复添加。

3）、spark on yarn-cluster启动模式配置

由于livy强烈推荐使用yarn-cluster模式进行配置spark，如果多用户操作的时候，可以减轻driver端的压力，防止过载，因此需在SPARK_HOME/conf配置spark-submit的默认启动方式为yarn-cluster模式：

vim $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf
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添加内容如下：

spark.master yarn spark.submit.deployMode cluster
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spark所有配置如下：

http://spark.apache.org/docs/latest/configuration.html

4）、livy的spark黑名单配置

$LIVY_HOME/spark-blacklist.conf
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该文件列出的项表示自livy启动后，无法更改spark的启动模式和spark的相关配置。比如，如果不配置spark的启动模式，livy默认使用client模式启动spark，那么后续要更改为cluster启动模式，如果不注释掉spark.submit.deployMode该项，则无法启动spark。这边说的可能有点绕，后续会有测试例子证明，就容易明白了。

4)、日志目录配置

vim /bigdata/livy/livy-env.sh
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添加内容如下

LIVY_LOG_DIR=/data/logs/livy
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6、使用pip安装python相关依赖库

1）、安装pip

可联网的环境可以使用pip安装python库。查看是否安装pip可以使用如下命令查看。

pip -V
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则会出现安装的pip版本，如下： 
pip 8.1.2 from /usr/lib/python2.7/site-packages (python 2.7) 
如未安装则执行以下命令进行安装：

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py sudo python get-pip.py
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先从网上下载get-pip.py文件，然后运行python get-pip.py便会自动下载相关python库进行安装。

2）、更改pip源

安装成功以后，如果使用默认的pip源，可能会有点慢，毕竟访问的是国外的网站，而且该源还被墙过，很不稳定。则可以修改为国内的pip源，豆瓣的就不错：

vim /etc/pip.conf
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/etc目录下并不存在pip.cof文件，须手动添加，然后加入以下内容

[global] mirrors = https://pypi.douban.com/simple/ trusted-host = pypi.douban.com
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保存退出即可。由于访问豆瓣源使用的是https协议，所以需要添加信任，如果不加trusted-host = pypi.douban.com这句话，则无法成功访问。

3）、使用pip安装python软件包

sudo pip install cloudpickle sudo pip install requests sudo pip install flake8 sudo pip install flaky sudo pip install pytest
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7、手动安装python依赖库

如果你的集群环境无法联网，很不幸，那么只能手动安装相关python包了。

1）、安装setuptools：

sudo yum install python-setuptools
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该工具包用于安装第三方python软件包，如果yum源有，那直接使用yum进行安装，如果没有，那只能下载相关的包进行安装了。

2）、安装requests

下载地址：https://pypi.python.org/pypi/requests#downloads 
将下载好的软件包上传至bigdata1:/data/soft目录下，解压：

cd /data/soft tar -xvzf requests-2.10.0.tar.gz –C ./python cd /soft/python/requests-2.10.0 sudo python setup.py build sudo python setup.py install
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验证：

python import requests
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不报错便安装成功了。

3）、安装cloudpickle

下载地址：https://github.com/cloudpipe/cloudpickle/releases 
将下载好的软件包上传至bigdata1:/data/soft目录下，解压：

cd /data/soft tar -xvzf cloudpickle-0.1.1.tar.gz –C ./python cd /soft/python/cloudpickle-0.1.1 sudo python setup.py build sudo python setup.py install
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验证：

python import pickle
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不报错便安装成功了。

4）、安装pytest

下载地址：https://pypi.python.org/pypi/pytest/#downloads 
将下载好的软件包上传至bigdata1:/data/soft目录下，解压：

cd /data/soft tar -xvzf pytest-3.0.3.tar.gz –C ./python cd /soft/python/pytest-3.0.3 sudo python setup.py build sudo python setup.py install
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安装过程中出错： 
这里写图片描述

需要安装py。 
下载地址：https://pypi.python.org/simple/py/ 
将下载好的软件包上传至bigdata1:/data/soft目录下，解压：

cd /data/soft tar -xvzf py-1.4.31.tar.gz –C ./python cd /soft/python/py-1.4.31 sudo python setup.py build sudo python setup.py install
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重新安装pytest。 
验证：

python import pytest
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不报错便安装成功了。

5）、安装flaky

下载地址：https://github.com/box/flaky/releases 
将下载好的软件包上传至bigdata1:/data/soft目录下，解压：

cd /data/soft tar -xvzf flaky-3.1.1.tar.gz –C ./python cd /soft/python/flaky-3.1.1 sudo python setup.py build sudo python setup.py install
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验证：

python import flaky
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不报错便安装成功了。

6）、安装flake8

去yum源查询是否具有该软件包。

yum list | grep flake8 sudo yum install python-flake8
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验证：

python import flake8
  • 1
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不报错便安装成功了。

8、livy测试

1）、启动livy

/bigdata/livy/bin/livy-server
  • 1

2）、测试livy之spark-shell

参考网址：http://gethue.com/how-to-use-the-livy-spark-rest-job-server-for-interactive-spark-2-2/

  • 查看当前存在的会话
curl localhost:8998/sessions
  • 1

返回：{“from”:0,”total”:0,”sessions”:[]} 
表示当前并没有会话存在。

  • 创建pyspark会话
curl -X POST --data '{"kind": "pyspark"}' -H "Content-Type:application/json" localhost:8998/sessions
  • 1

返回：{“id”:0,”state”:”starting”,”kind”:”pyspark”,”log”:[]} 
表明该会话已经启动，并生成会话id为0，之后便可以通过该会话提交我们的任务。

  • 查看当前会话状态
curl localhost:8998/sessions/0 | python -m json.tool
  • 1

返回： 
这里写图片描述
 state为idle表示该会话存活，已经准备就绪，可以向该会话提交任务了。| python -m json.tool这是管道命令，把返回的结果格式化显示。

  • 提交任务
curl localhost:8998/sessions/0/statements -X POST -H 'Content-Type: application/json' -d '{"code":"1 + 1"}'
  • 1

返回：{“id”:0,”state”:”running”,”output”:null} 
表示该任务正在运行中，并生成了一个statement，id为0，我们便可以查看该statement的运行状态及结果。

  • 查看任务结果
curl localhost:8998/sessions/0/statements/0
  • 1

如果返回： 
这里写图片描述
 则表示任务成功完成。

如果返回： 
这里写图片描述
 则表示任务失败，主要原因是由于json4s版本兼容问题导致的，如果spark在编译前中未做如下修改将会出现以上错误： 
修改：$SPARK_HOME目录下的pom.xml文件

cd /bigdata/spark vim pom.xml
  • 1
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这里写图片描述
 将该jar包的版本更改为3.2.10便不会报该异常。

  • 继续提交任务

执行：

curl localhost:8998/sessions/0/statements -X POST -H 'Content-Type: application/json' -d '{"code":"a = 10"}'
  • 1
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返回：{“id”:1,”state”:”running”,”output”:null} 
为0的session中创建新的statements，id为1

执行：

curl localhost:8998/sessions/0/statements -X POST -H 'Content-Type: application/json' -d '{"code":"a + 1"}'
  • 1

返回：{“id”:2,”state”:”running”,”output”:null} 
创建新的statements，为2，并执行a+1操作

执行：

curl localhost:8998/sessions/0/statements/2
  • 1

返回：{“id”:2,”state”:”available”,”output”:{“status”:”ok”,”execution_count”:2,”data”:{“text/plain”:”11”}}} 
查询session为0，statement为2的结果

  • 删除会话

执行：

curl localhost:8998/sessions/0 -X DELETE
  • 1

返回：{“msg”:”deleted”}

  • 创建会话，并携带spark配置 
    执行：
curl -X POST --data '{"kind": "pyspark", "numExecutors": 3, "executorMemory": "2G"}' -H "Content-Type: application/json" localhost:8998/sessions
  • 1

返回：{“id”:3,”owner”:null,”proxyUser”:null,”state”:”starting”,”kind”:”pyspark”,”log”:[]}

3）、测试livy-batch之spark submit jar

参考网址：http://gethue.com/how-to-use-the-livy-spark-rest-job-server-api-for-submitting-batch-jar-python-and-streaming-spark-jobs/

  • 查询当前存在的会话
curl localhost:8998/sessions | python -m json.tool
  • 1

这里写图片描述

  • 创建livy-batch会话

创建一个会话用于提交jar包，由于集群部署在spark on yarn上，所以需要将jar包提交到hdfs集群中，放置在根目录下，并且通过file指定hdfs中jar包的在hdfs中的路径，此时会返回一个id，这样我们可以根据id进行查询日志和运行结果： 
执行：

curl -X POST --data '{"file": "/spark-examples_2.10-2.0.1.jar", "className": "org.apache.spark.examples.SparkPi"}' -H "Content-Type: application/json" localhost:8998/batches
  • 1

返回：{“id”:0,”state”:”running”,”log”:[]}

  • 查看任务执行日志 
    执行：
curl localhost:8998/batches/0/log | python -m json.tool
  • 1

如果返回 
这里写图片描述

主要因为在$SPARK_HOME/conf并未配置spark-submit的默认启动方式为yarn-cluster模式，livy-batch默认采用client模式启动spark-submit，而当spark-submit采用yarn-client模式提交，是无法读取hdfs上的内容，所以需要更改spark-submit启动模式为yarn-cluster，才能从hdfs中读取jar包。

解决方案： 
方案一： 
可执行：

curl -X POST --data '{"file": "/spark-examples_2.10-2.0.1.jar", "className": "org.apache.spark.examples.SparkPi","conf":{"spark.master":"yarn","spark.submit.deployMode":"cluster"}}' -H "Content-Type: application/json" localhost:8998/batches
  • 1

如果返回：

“Blacklisted configuration values in session config: spark.master, spark.submit.deployMode” 
注：这个须配置livy的spark-blacklist.conf文件，该文件中定义的属性表示客户端提交任务至spark不可修改spark的启动模式，按livy默认的启动模式client启动。如果我们提交jar包须使用cluster，则须修改该文件的内容，放开权限。

vim /bigdata/livy/conf/spark-blacklist.conf
  • 1

修改如下，将这两行使用#注释掉：

spark.master spark.submit.deployMode
  • 1
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注释掉，保存退出，重启livy。

执行：

curl -X POST --data '{"file": "/spark-examples_2.10-2.0.1.jar", "className": "org.apache.spark.examples.SparkPi","conf":{"spark.master":"yarn","spark.submit.deployMode":"cluster"}}' -H "Content-Type: application/json" localhost:8998/batches
  • 1

返回： 
{“id”:3,”state”:”running”,”log”:[]}

方案二： 
修改spark-submit的默认启动模式为yarn-cluster具体的修改上文已经提及，及修改$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf文件的启动模式为yarn-cluster。

注： 
推荐采用方案二修改spark-submit启动模式，当hue与livy、spark整合时就是采用方案二来指定spark-submit的集群模式。

  • 查看任务结果
curl localhost:8998/batches/3 | python -m json.tool
  • 1

这里写图片描述
 看到success就表示成功了。

4）、测试livy-batch之 spark submit python

pi.py脚本所在位置

$SPARK_HOME/examples/src/main/python/pi.py
  • 1

将脚本上传至hdfs中

hadoop fs -put $SPARK_HOME/examples/src/main/python/pi.py /
  • 1
  • 提交任务
curl -X POST --data '{"file": "/pi.py"}' -H "Content-Type: application/json" localhost:8998/batches
  • 1

返回：{“id”:5,”state”:”running”,”log”:[]}

  • 查看日志
curl localhost:8998/batches/5/log | python -m json.tool
  • 1
  • 查看结果
curl localhost:8998/batches/6 | python -m json.tool
  • 1

最终返回： 
这里写图片描述
 看到success就表示成功了。 
至此livy整合spark就成功了，下一章将整合hue livy spark

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