使用 Spark 的“Hadoop Free”构建

Spark 使用 Hadoop 客户端库来连接 HDFS 和 YARN。从 Spark 1.4 版本开始，项目打包了“Hadoop Free”构建，使您可以更轻松地将单个 Spark 二进制文件连接到任何 Hadoop 版本。要使用这些构建，您需要修改 SPARK_DIST_CLASSPATH 以包含 Hadoop 的包 jar 文件。最方便的地方是在 conf/spark-env.sh 中添加一个条目。

本页介绍如何将 Spark 连接到不同类型的 Hadoop 发行版。

Apache Hadoop

对于 Apache 发行版，您可以使用 Hadoop 的“classpath”命令。例如

### in conf/spark-env.sh ###

# If 'hadoop' binary is on your PATH
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop classpath)

# With explicit path to 'hadoop' binary
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/path/to/hadoop/bin/hadoop classpath)

# Passing a Hadoop configuration directory
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(hadoop --config /path/to/configs classpath)

在 Kubernetes 上设置 Spark 的 Hadoop Free 构建

要在 Kubernetes 上运行 Spark 的 Hadoop Free 构建，执行器映像必须具有适当版本的 Hadoop 二进制文件，并且 SPARK_DIST_CLASSPATH 值已正确设置。请参阅以下示例，了解在执行器 Dockerfile 中进行的必要更改

### Set environment variables in the executor dockerfile ###

ENV SPARK_HOME="/opt/spark"  
ENV HADOOP_HOME="/opt/hadoop"  
ENV PATH="$SPARK_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH"  
...  

#Copy your target hadoop binaries to the executor hadoop home   

COPY /opt/hadoop3  $HADOOP_HOME  
...

#Copy and use the Spark provided entrypoint.sh. It sets your SPARK_DIST_CLASSPATH using the hadoop binary in $HADOOP_HOME and starts the executor. If you choose to customize the value of SPARK_DIST_CLASSPATH here, the value will be retained in entrypoint.sh

ENTRYPOINT [ "/opt/entrypoint.sh" ]
...