Spark环境安装与部署

最新推荐文章于 2025-11-06 11:06:44 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-06 11:06:44 发布 · 934 阅读

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#大数据 #centos #linux #spark

部署环境

你需要jdk环境，详细操作流程参见以下文章
https://blog.youkuaiyun.com/Timber_kito/article/details/117600360
两台CentOS系统，推荐配置内存2GB以上

一、从spark官方获取spark安装包

本案例使用spark-3.0.1为例

下载地址
https://www.apache.org/dyn/closer.lua/spark/spark-3.0.1/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz

1.使用wget 命令获取spark安装包

mkdir /usr/spark
cd /usr/spark
wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-3.0.1/spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.tgz

2.使用tar命令解压安装包

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1.安装JDK 二、安装spark 1.下载spark安装包 spark官网下载 http://spark.apache.org/downloads.html 2.上传解压spark rz //上传 tar -zxvf spark-3.0.0-preview2-bin-hadoop2.7.tgz -C /export/servers/ //解压到/export/servers/ 目录下...

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spark-3.0.0-bin-hadoop2.7.tgz 官网下载不了的，需要资源的，可以到这里下载哦

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本文详细介绍了Spark的安装部署与集群管理，涵盖单机模式、Standalone集群、YARN和Kubernetes等多种部署方式。主要内容包括：环境准备与下载安装步骤；单机与集群模式的配置方法；常见问题排查与性能优化建议；高可用（HA）部署方案；以及与Hadoop生态的集成。文章特别强调了生产环境下的运维管理要点，如资源分配、安全配置和监控告警等，并提供了实用脚本示例。最后总结了不同规模场景下的推荐部署方案，为Spark集群的规划与实施提供了全面指导。

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前言 1.安装环境依赖运行所需 Java、 scala 环境。 1.1 安装scala 先创建需要下载scala的目录 mkdir scala 下载scala wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.8/scala-2.11.8.tgz 解压安装 tar -zxvf scala-2.11.8.tgz vi /etc/profile 添加对应的配置，根据你安装scala 的位置来配置。 #scala export SCALA_HOME=/u

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Linux Spark的安装教程安装JDK安装Scala安装Spark 安装JDK 下载JDK: jdk-8u152-linux-x64.tar.gz 链接: https://pan.baidu.com/s/1d1lEELsUrXAQ–sf_PDBtg 提取码: ib5x 解压 : jdk-8u152-linux-x64.tar.gz 可以新建一个文件夹，命名为 java，然后将安装包放在这个新建的文件夹中，有助于文件管理。命令中输入： tar zxvf jdk-8u152-linux-x64.tar

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@[TOC]（windows10环境安装spark-3.0.3-bin-hadoop2.7和遇到的问题）前言星光不问赶路人，时光不负有心人。刚刚接触spark，安装环境就暗了两天，目前遇到的问题，下面一一会有说明，希望能给到大家帮助，其中会用到其他人的博客，有的可能忘记标记引用，如看到，可以联系本人，进行及时更改一、spark安装需要安装的相关的？ 1.JDK安装（不会的网上有很多）本人安装的是Java 1.8.0_291 2.下载Hadoop_2.7.1 3.下载下载hadooponwindows

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### Apache Spark 环境搭建与部署教程 #### 准备工作在开始安装和配置 Spark 前，需确保已准备好必要的依赖环境。通常情况下，Spark 的运行需要 Java 和 Hadoop 支持。以下是具体需求： - 安装 JDK (建议版本 8 或以上)[^2]。 - 配置 JAVA_HOME 环境变量[^3]。 #### 下载与解压 Spark 从官方站点下载适合的 Spark 版本，并将其解压缩到目标路径下。例如，在 Linux/Unix 平台上可以执行如下命令完成操作： ```bash wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.3.0/spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz tar -xvzf spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz mv spark-3.3.0 /usr/local/spark ``` 上述脚本展示了如何获取最新稳定版 Spark 及其对应的 Hadoop 版本组合[^4]。 #### 配置环境变量为了方便调用 Spark 工具链中的各个组件，推荐设置 SPARK_HOME 路径以及更新 PATH 参数至用户的 shell profile 文件中（如 `.bashrc`）。添加以下行来实现自动化加载功能: ```bash export SPARK_HOME=/usr/local/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin source ~/.bashrc ``` 此部分描述了通过修改用户级初始化脚本来持久化环境设定的方法[^5]。 #### 初始化配置文件进入 Spark 安装目录下的 `conf` 子目录，找到模板文件 `spark-env.sh.template` ，复制它并更名为实际使用的配置名称 `spark-env.sh` 。这一步骤对于自定义集群参数至关重要[^1]: ```bash cd $SPARK_HOME/conf cp spark-env.sh.template spark-env.sh ``` 编辑新创建好的 `spark-env.sh` 文档以指定额外选项比如 master URL 地址或者 worker 数量等细节信息。如果计划采用独立模式启动，则可能还需要调整其他关联属性值。 #### 启动服务进程当所有的前期准备工作完成后就可以尝试激活整个框架的服务端口监听状态啦！利用内置工具即可轻松达成目的——只需简单输入几条指令就能让本地测试实例跑起来哦！ ```bash start-master.sh # 开启 Master 节点管理器 start-slave.sh spark://localhost:7077 # 注册 Worker 到指定地址上的调度中心去干活儿~ ``` 这些命令分别负责开启主控单元和服务工作者节点之间的通信连接关系建立过程[^6]。 ```python # Python 示例：验证 PySpark 是否正常工作 from pyspark import SparkContext, SparkConf conf = SparkConf().setAppName("TestApp").setMaster("local[*]") sc = SparkContext.getOrCreate(conf) data = sc.parallelize([1, 2, 3, 4]) result = data.map(lambda x: x * 2).collect() print(result) ``` 上面给出了一段简单的 PySpark 测试代码片段用于确认当前环境中是否存在任何潜在问题[^7]。