Scala进阶之路-Spark独立模式（Standalone）集群部署

　　　　　　　　　　　Scala进阶之路-Spark独立模式（Standalone）集群部署

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　作者：尹正杰

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　　我们知道Hadoop解决了大数据的存储和计算，存储使用HDFS分布式文件系统存储，而计算采用MapReduce框架进行计算，当你在学习MapReduce的操作时，尤其是Hive的时候（因为Hive底层其实仍然调用的MapReduce）是不是觉得MapReduce运行的特别慢？因此目前很多人都转型学习Spark，今天我们就一起学习部署Spark集群吧。

 

 

一.准备环境

　　如果你的服务器还么没有部署Hadoop集群，可以参考我之前写的关于部署Hadoop高可用的笔记：https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/9154265.html

1>.启动HDFS分布式文件系统

[yinzhengjie@s101 download]$ more `which xzk.sh`
#!/bin/bash
#@author :yinzhengjie
#blog:http://www.cnblogs.com/yinzhengjie
#EMAIL:y1053419035@qq.com

#判断用户是否传参
if [ $# -ne 1 ];then
    echo "无效参数，用法为: $0  {start|stop|restart|status}"
    exit
fi

#获取用户输入的命令
cmd=$1

#定义函数功能
function zookeeperManger(){
    case $cmd in
    start)
        echo "启动服务"        
        remoteExecution start
        ;;
    stop)
        echo "停止服务"
        remoteExecution stop
        ;;
    restart)
        echo "重启服务"
        remoteExecution restart
        ;;
    status)
        echo "查看状态"
        remoteExecution status
        ;;
    *)
        echo "无效参数，用法为: $0  {start|stop|restart|status}"
        ;;
    esac
}


#定义执行的命令
function remoteExecution(){
    for (( i=102 ; i<=104 ; i++ )) ; do
            tput setaf 2
            echo ========== s$i zkServer.sh  $1 ================
            tput setaf 9
            ssh s$i  "source /etc/profile ; zkServer.sh $1"
    done
}

#调用函数
zookeeperManger
[yinzhengjie@s101 download]$ 

[yinzhengjie@s101 download]$ more `which xzk.sh`