Spark on mesos配置

1.安装mesos

#用centos6的源yum安装

# rpm -Uvh http://repos./el/6/noarch/RPMS/mesosphere-el-repo-6-2.noarch.rpm

# yum install mesos -y

注意：如果要运行Mesos而不将其安装到系统的默认路径中（例如，如果您缺乏安装它的管理权限），请传递 --prefix选项configure以告诉它在哪里安装。例如，通过 --prefix=/home/me/mesos。默认情况下，前缀是/usr/local。

#wget http://mirror./apache/mesos/1.3.1/mesos-1.3.1.tar.gz 

#tar zxvf mesos-1.3.1.tar.gz 

#cd  mesos-1.3.1

#mkdir build

#cd build

#../configure

#make

#make install

#依赖项

#yum -y install apr-devel  libcurl-devel  apr-util-devel

#yum install subversion

#yum install subversion-javahl

#yum install subversion-devel

#yum install cyrus-sasl-md5

#yum install python-devel

2.升级gcc4.4.7到gcc4.8.0

#wget http://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-4.8.0/gcc-4.8.0.tar.bz2

#tar -jxvf  gcc-4.8.0.tar.bz2

#cd gcc-4.8.0

#./contrib/download_prerequisites

#cd ..

#mkdir gcc-build-4.8.0

#cd  gcc-build-4.8.0

#../gcc-4.8.0/configure --enable-checking=release --enable-languages=c,c++ --disable-multilib

# j 后面的是核心数，编译速度会比较快

#make -j4

#sudo make install

#ls /usr/local/bin | grep gcc

#update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/local/bin/i686-pc-linux-gnu-gcc 40

#gcc -v

升级了GCC，生成的动态库没有替换老版本gcc的动态库。

cp /usr/local/lib64/libstdc++.so.6.0.18 /usr/lib64/

rm -f libstdc++.so.6

ln -s libstdc++.so.6.0.18 libstdc++.so.6

strings /usr/lib64/libstdc++.so.6|grep GLIBCXX

3.spark on mesos(http://spark./docs/latest/running-on-mesos.html)

在客户端模式下，直接在客户机上启动Spark Mesos框架并等待驱动程序输出。

驱动程序需要一些配置spark-env.sh才能与Mesos正确交互：

1. 在spark-env.sh设置一些环境变量：也设置spark.executor.uri为<URL of spark-2.2.0.tar.gz>。
   • export MESOS_NATIVE_JAVA_LIBRARY=<path to libmesos.so>。这个路径通常 <prefix>/lib/libmesos.so是前缀/usr/local默认的地方。请参阅上面的Mesos安装说明。在Mac OS X上，库被调用libmesos.dylib而不是 libmesos.so。
   • export SPARK_EXECUTOR_URI=<URL of spark-2.2.0.tar.gz uploaded above>。

集群模式

Mesos上的Spark还支持集群模式，驱动程序在集群中启动，客户端可以从Mesos Web UI中找到驱动程序的结果。

要使用集群模式，您必须MesosClusterDispatcher通过sbin/start-mesos-dispatcher.sh脚本启动集群，传入Mesos主URL（例如：mesos：// host：5050）。这将启动MesosClusterDispatcher在主机上运行的守护进程。

如果你喜欢MesosClusterDispatcher与马拉松运行，你需要运行MesosClusterDispatcher在前台（即：）bin/spark-class org.apache.spark.deploy.mesos.MesosClusterDispatcher。请注意，MesosClusterDispatcher尚不支持HA的多个实例。

该MesosClusterDispatcher还支持写入恢复状态到动物园管理员。这将允许MesosClusterDispatcher能够在重新启动时恢复所有提交和正在运行的容器。为了启用这种恢复模式，您可以通过配置spark.deploy.recoveryMode和相关的spark.deploy.zookeeper。*配置来设置spark-env中的SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS。有关这些配置的更多信息，请参阅配置文档。

从客户端，您可以通过运行spark-submit并指定主URL MesosClusterDispatcher（例如：mesos：// dispatcher：7077）的URL来向Mesos集群提交作业。您可以在Spark集群Web UI上查看驱动程序状态。

例如：

./bin/spark-submit   --class org.apache.spark.examples.SparkPi   --master mesos://207.184.161.138:7077   --deploy-mode cluster   --supervise   --executor-memory 20G   --total-executor-cores 100   http://path/to/examples.jar   1000

请注意，传递给spark-submit的jar或python文件应该是Mesos从站可访问的URI，因为Spark驱动程序不会自动上传本地jar。

Mesos运行模式

Spark可以在两种模式下运行Mesos：“粗粒度”（默认）和“细粒度”（不推荐）。

粗粒度

在“粗粒度”模式下，每个Spark执行器都作为一个Mesos任务运行。Spark执行程序根据以下配置变量进行大小调整：

• 执行器内存： spark.executor.memory
• 执行者核心： spark.executor.cores
• 执行者的数量：spark.cores.max/spark.executor.cores

有关详细信息和默认值，请参阅Spark Configuration页面。