场景

我们私有云团队在给客户部署系统时遇到困难，客户要求在他们购买的华为大数据平台上部署我们的产品，我们底层主要用到了spark、hdfs、和hive，hdfs和hive可以用华为的，但spark不能用华为的，华为目前只有spark1.5和spark2.10，我们的版本是spark2.2且是我们自己维护的分支，里面加了我们自己的很多优化，而且用华为的spark经常导致很多包依赖不一致问题，导致部署和升级处处碰壁，于是乎探索了一台部署方案。

准备工作

注意：（在这之前一定要先执行一下spark-shell –master yarn测试一下华为平台是否正常）
1.首先这里假定你已经把华为客户端已经安装了并且能正常使用，确保华为客户端中有spark客户端，最好是spark2x的，不然会比较麻烦一点，我自己的Client安装在/opt/client下。

2.准备我们自己的spark，这里我们要先确定一下华为的Hadoop版本和hive版本，我这边的Hadoop版本是2.7.2，hive版本1.2.1，然后根据Hadoop和hive版本去编译我们自己spark，不知如何编译的请参考Spark官网文档进行编译打包，我自己打的包是spark-2.2.0-with-hadoop2.7.2。

部署spark

1.我们先把华为客户端下的spark移出华为客户端，但别删除，待会还要用到它的一些配置和文件，我这华为的客户端是Spark2x，我先把它移动到/opt下。

2.接下来我们在华为客户端目录下（我这里是/opt/client）新建一个我们的spark目录，我这里创建了spark目录是BDP-Spark2x，然后把我们自己的spark解压到该目录下。

替换配置文件以及jar包

刚才我们把华为自带的Spark2x移动到/opt下，现在我们要用到它的一些配置文件和jar包。

1.替换jar包

hadoop-common-2.7.2.jar
hadoop-auth-2.7.2.jar
hadoop-yarn-common-2.7.2.jar
hadoop-yarn-api-2.7.2.jar
hadoop-hdfs-2.7.2.jar
hadoop-hdfs-client-2.7.2.jar
hive-exec-1.2.1.spark2.jar
hive-metastore-1.2.1.spark2.jar
spark-om_2.11-2.1.0.jar

从华为/opt/Spark2x/spark/jars拷贝以上jar包到我们自己的spark /opt/client/BDP-Spark2x/spark/jars下面，如果存在则强制替换。

2.替换配置文件

从华为Spark2x/spark/conf（除了hbase-site.xml和carbon.properties）拷贝以上所有的配置文件到我们自己的spark /opt/client/BDP-Spark2x/spark/conf下面，如果存在则强制替换。

3.修改spark-defaults.conf

删除spark/conf/spark-defaults.conf文件的所有内容，仅留下

spark.admin.acls = admin

spark.yarn.am.extraJavaOptions = -Djava.security.krb5.conf=./kdc.conf

spark.executor.extraJavaOptions = -Djava.security.krb5.conf=./kdc.conf

spark.driver.host = 172.16.3.19（本机iP）

4.拷贝component_env和修改SPARK_HOME

从华为Spark2x下拷贝component_env到BDP-Spark2x下，编辑component_env，修改SPARK_HOME，我这的SPARK_HOME为/opt/client/BDP-Spark2x/spark,所以改为

export SPARK_HOME=/opt/client/BDP-Spark2x/spark

5.重新source华为的环境bigdata_env

在我的环境为source /opt/client/bigdata_env

6.执行spark时通过–files kdc.conf把kdc.conf文件带上

示例：spark-shell –master yarn –files kdc.conf

注：kdc.conf文件一般在spark/conf下有

注意事项

如果你的华为的spark环境是spark1.5怎么办呢？？？

1.装个spark2x环境。

2.去其它的华为平台把上面的jar包拷贝回来，其它步骤不变。