部署Spark引擎

规划集群环境

本章节规划的环境有七台服务器组成，分别是任务提交节点（1台），计算节点（3台），存储节点（3台）。其中Spark driver作为大数据集群的任务提交节点，计算节点分别是大数据集群的agent1、agent2和agent3。存储节点分别是大数据集群的ceph1、ceph2、ceph3。如图1所示。

集群所使用的硬件环境如表1所示。

使用到的相关软件版本如表2所示。

安装Spark引擎

安装过程选择“/usr/local/spark-plugin-jar”作为软件安装的目录，将Spark编译依赖的Jar都放在该目录下，如表3所示。

1. 创建“/usr/local/spark-plugin-jar”目录。

   1	mkdir -p /usr/local/spark-plugin-jar

2. 在任务提交节点（spark driver）上，将在软件获取中得到boostkit-omnidata-server-1.2.0-aarch64.jar（BoostKit-omnidata_1.2.0.zip\BoostKit-omnidata_1.2.0.tar.gz\boostkit-omnidata-server-1.2.0-aarch64.tar.gz\omnidata\lib中），上传到“/usr/local/spark-plugin-jar”目录。

   1	cp boostkit-omnidata-server-1.2.0-aarch64.jar /usr/local/spark-plugin-jar

3. 将在软件获取中得到的haf-jni-call-1.0.1.jar（BoostKit-haf_1.0.1.zip\haf-1.0.1.tar.gz\haf-host-1.0.1.tar.gz\lib\jar中），上传到“/usr/local/spark-plugin-jar”目录。

   1	cp haf-jni-call-1.0.1.jar /usr/local/spark-plugin-jar

4. 将在软件获取中得到的hdfs-ceph-3.2.0.jar，上传到“/usr/local/spark-plugin-jar”目录。

   1	cp hdfs-ceph-3.2.0.jar /usr/local/spark-plugin-jar

5. 使用FTP工具将boostkit-omnidata-spark-sql_2.12-3.0.0-1.2.0-aarch64.zip压缩包上传到安装环境并解压。

   1	unzip boostkit-omnidata-spark-sql_2.12-3.0.0-1.2.0-aarch64.zip

6. 将boostkit-omnidata-spark-sql_2.12-3.0.0-1.1.0-aarch64.zip压缩包内的jar包拷贝到“/usr/local/spark-plugin-jar”目录。

   1 2	cd boostkit-omnidata-spark-sql_2.12-3.0.0-1.2.0-aarch64 cp *.jar /usr/local/spark-plugin-jar

   

   如果用户需要手动编译boostkit-omnidata-spark-sql_2.12-3.0.0-1.2.0.jar，可以根据README.md编译。

7. 新增算子下推的参数到Spark的配置文件（$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf）中。

   以下过程中$SPARK_HOME用/usr/local/spark替代。

   1. 编辑Spark配置文件。

      1	vim /usr/local/spark/conf/spark-defaults.conf

   2. 将下面参数配置添加到spark-defaults.conf中。

      spark.sql.cbo.enabled   true
      spark.sql.cbo.planStats.enabled true
      spark.sql.ndp.enabled   true
      spark.sql.ndp.filter.selectivity.enable true
      spark.sql.ndp.filter.selectivity    0.5
      spark.sql.ndp.alive.omnidata 3
      spark.sql.ndp.table.size.threshold  10
      spark.sql.ndp.zookeeper.address agent1:2181,agent2:2181,agent3:2181
      spark.sql.ndp.zookeeper.path    /sdi/status
      spark.sql.ndp.zookeeper.timeout 15000
      spark.driver.extraLibraryPath   /opt/haf-install/haf-host/lib
      spark.executor.extraLibraryPath  /opt/haf-install/haf-host/lib
      spark.executorEnv.HAF_CONFIG_PATH /opt/haf-install/haf-host/

      以上的参数也可以通过set命令直接在spark-sql设置。

      新增算子下推的参数信息如表4所示。

      表4 算子下推的参数含义

      参数	推荐值	含义
      spark.sql.cbo.enabled	true	是否开启cbo优化，设置为true时，启用cbo以估计执行计划来统计信息。
      spark.sql.cbo.planStats.enabled	true	设置为true时，逻辑计划将从目录中获取行和列的统计信息。
      spark.sql.ndp.enabled	true	是否开启算子下推。
      spark.sql.ndp.filter.selectivity.enable	true	是否开启filter选择率来判断是否下推。
      spark.sql.ndp.filter.selectivity	0.5	filter选择率小于该值才会下推（selectivity越小，表示需要过滤的数据量越小），默认值为0.5，类型为double。 需要开启spark.sql.ndp.filter.selectivity.enable=true。 如果需要强制下推，可以将参数设置为1.0。
      spark.sql.ndp.table.size.threshold	10240	表大于该值才会下推，默认值为10240，单位为字节。
      spark.sql.ndp.alive.omnidata	3	集群OmniData算子下推 Server数量
      spark.sql.ndp.zookeeper.address	agent1:2181,agent2:2181,agent3:2181	连接ZooKeeper地址。
      spark.sql.ndp.zookeeper.path	/sdi/status	ZooKeeper存放下推资源信息的目录。
      spark.sql.ndp.zookeeper.timeout	15000	ZooKeeper超时时间，单位为ms。
      spark.driver.extraLibraryPath	/opt/haf-install/haf-host/lib	Spark运行时driver依赖的库文件路径。
      spark.executor.extraLibraryPath	/opt/haf-install/haf-host/lib	Spark执行executor依赖的库文件路径。
      spark.executorEnv.HAF_CONFIG_PATH	/opt/haf-install/haf-host/	使能HAF时的配置文件路径。