CentOS系统下Spark部署指南

Apache Spark作为一款高效的大数据处理框架，其内存计算和分布式处理能力使其成为企业级数据分析的核心工具之一。本文将以CentOS 7/8系统为例，详细解析Spark的完整安装流程，并提供性能优化建议与常见问题解决方案。

一、系统更新与依赖安装

执行命令更新系统并安装基础工具。注意：Spark依赖Java 8或11，推荐使用OpenJDK 8以避免兼容性问题。

二、配置主机名与SSH免密登录（可选）

若需搭建集群环境，需配置各节点的主机名解析。生成SSH密钥并分发至各节点。

三、下载与解压安装包

访问Apache Spark官网获取最新稳定版链接（例如Spark 3.3.1）。

四、环境变量配置

编辑相关文件，追加以下内容，并加载配置进行验证。

五、基础参数调优

修改相关配置文件以满足性能需求。

六、启动与测试

启动单机模式

执行命令启动Spark独立集群。通过命令查看进程，访问Web监控界面。

提交测试任务

运行内置的Pi计算示例验证集群运行情况。

七、常见问题解决方案

Java版本冲突

若出现Java版本冲突，使用命令检查版本，并切换至Java 8。

端口占用问题

Spark默认使用8080（Web UI）和7077（Master通信端口），若被占用可修改配置文件中的相关参数。

内存不足报错

调整配置文件中相关参数的值，建议保留至少1GB给系统进程。

八、高级配置与优化

数据本地化配置

在配置文件中增加相关参数以实现数据本地化。

启用动态资源分配

添加参数实现资源弹性调度，提升集群利用率。

序列化优化

使用Kryo序列化提升Spark任务的性能。

九、生产环境建议

对于生产环境，Spark的稳定性高度依赖硬件资源配置与参数调优。建议结合监控工具实时跟踪Executor内存使用情况。若需处理TB级数据，可进一步研究RDD持久化策略与Shuffle优化技巧。

文章来源：https://blog.huochengrm.cn/pc/33625.html