Ubuntu上搭建Spark多租户环境（ubuntu服务器租赁）

在Ubuntu上构建Spark多租户环境需要考虑很多方面，包括集群管理、资源隔离、安全、服务配置等。 以下是帮助您设置基本多租户 Spark 环境的基本分步指南。

1. 安装和配置 Spark

首先，确保您的 Ubuntu 系统上已安装 Java（OpenJDK 11 或更高版本）。

sudo apt update
sudo apt install openjdk-11-jdk

下载然后解压Spark：

wget  https://downloads.apache.org/spark/spark-3.2.0/spark-3.2.0-bin-hadoop3 .2.tgz
tar -xzf Spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz 
cd Spark-3.2.0-bin-hadoop3  .2

Spark 配置：

./bin/spark-submit -- 版本

2. 配置 Hadoop

验证 Hadoop 集群是否已安装并正在运行。 您可以使用 Cloudera Manager 或手动安装 Hadoop。

3. 配置多租户环境

要实现多租户环境，您可以使用 Spark 的动态资源分配功能。 下面是一些主要配置。

3.1 配置Spark动态资源赋值

编辑spark-defaults.conf文件：

sudo nano / usr/ local /spark/conf/spark-defaults.conf

添加以下设置：

spark.dynamicAllocation.enabled true
Spark.  动态分配。    minExecutors 10
spark.dynamicAllocation.maxExecutors 100
spark.dynamicAllocation.executorIdleTimeout 60 秒
spark.dynamicAllocation.initialExecutors 20

3.2配置租户隔离

您可以使用Spark的spark.sql。使用 shuffle.partitions 配置来控制每个租户的并行度。 每个租户都可以有自己的 SparkSession 和配置。

。 /sbin /start-all.sh

来自 pyspark.sql 导入 SparkSession

# 创建租户特定的 SparkSession
spark = SparkSession.builder  \
 .appName("TenantApp") \
 .config("spark.sql.shuffle.partitions ", "50") \
  .getOrCreate()

# 读取数据
 df = spar.read.csv(" data.csv"， header=True，inferSchema=True)

# 处理数据
df.show()

# Stop SparkSession
spark.stop()