Ubuntu的SPARK安装与应用

本文详细介绍了如何在虚拟机上安装Spark,包括上传安装包,解压,修改文件夹名以及配置环境变量。接着,文章阐述了如何启动Spark,并展示了启动成功的标志。在编程部分,文章讨论了RDD的创建,如从本地加载数据和通过并行集合创建,以及转换和行动操作,如filter和map函数的应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

一、安装

1.将spark安装包使用sftp从本地上传到虚拟机的spark文件夹中去

 

在虚拟机对应的文件夹下ls一下,确认有没有传过去

解压到原目录,输入语句tar -xvf 压缩包名字,ls一下,查看解压后的文件夹,我这里的spark-3.3.2-bin-hadoop2文件夹就是解压完成的文件夹。

 修改文件夹名字:

 

配置环境变量,输入vim /etc/profile,键入i进入编辑模式,添加如下两行

配置完成后esc退出编辑模式,然后输入:wq退出配置,输入source /etc/profile保存并运行配置结果

 进入hadoop/sbin目录,启动spark,出现这样的结果就是启动成功

2.接下来开始RDD编程

(1)RDD创建

从本地加载数据创建RDD

通过并行集合创建RDD

RDD操作

转换操作

 filter(func):筛选出满足函数func的元素,并返回一个新的数据集

map(func)操作将每个元素传递到函数func中,并将结果返回为一个新的数据集

 

 map(func)

 flatMap(func)

3.行动操作

持久化操作

 

 

<think>好的,用户问的是如何在Ubuntu安装和使用Apache Spark。首先,我需要回忆一下相关的安装步骤。根据提供的引用,有几个安装方法,包括单机版和集群部署。不过用户可能更倾向于基础的安装步骤,先单机使用,所以先考虑引用4中的单机版安装步骤。 首先,下载Spark安装包。用户需要去官网选择合适的版本,比如Spark 2.4.5Hadoop 2.7的版本。解压到/usr/local目录下,然后配置环境变量,把SPARK_HOME和PATH设置好。这样安装完成后,可以通过spark-shell来验证是否安装成功。 然后,用户可能想知道如何启动和使用。单机模式的话,Local模式直接运行spark-shell就可以,不需要额外配置。这部分需要详细说明启动命令,可能还需要提到PySparkspark-submit的使用方法,比如如何提交作业。 接下来,考虑到用户可能后续想扩展到集群,可以简要提及集群部署的步骤,比如修改配置文件slaves和spark-env.sh,配置主节点和从节点的SSH免密登录,然后启动集群。这部分可以引用引用3中的步骤,比如解压安装包、赋予权限,以及引用2中的建议设置多个节点。 另外,需要注意权限问题,比如使用hadoop用户来管理Spark目录,避免权限错误。同时,环境变量的配置需要用户正确设置,否则可能找不到命令。可能用户会遇到解压后的路径问题,需要确认路径是否正确,或者版本号是否对应。 最后,生成相关问题的时候,需要考虑用户可能的后续问题,比如性能调优、配置参数、其他组件集成等,这样能帮助用户进一步深入学习。同时,确保引用正确,每个引用对应到具体的步骤,比如引用4对应单机安装,引用3涉及权限和集群配置,引用2提到集群设置的建议。</think>### 如何在 Ubuntu 系统中安装 Apache Spark #### 1. 安装前准备 - **系统要求**: Ubuntu 18.04 或更高版本,Java 8+ 环境(需提前安装 JDK)。 - **下载安装包**: 从 [Apache Spark 官网](http://spark.apache.org/downloads.html) 选择 Hadoop 兼容的预编译版本(如 `spark-3.x.x-bin-hadoop3.x.tgz`)[^4]。 #### 2. 安装步骤 1. **解压安装包** 将下载的 Spark 压缩包解压到 `/usr/local` 目录: ```bash sudo tar -zxvf spark-3.x.x-bin-hadoop3.x.tgz -C /usr/local cd /usr/local mv spark-3.x.x-bin-hadoop3.x spark # 重命名文件夹 sudo chown -R $USER spark/ # 赋予当前用户权限[^3] ``` 2. **配置环境变量** 编辑 `/etc/profile` 文件,添加 Spark 路径: ```bash export SPARK_HOME=/usr/local/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH ``` 刷新环境变量: ```bash source /etc/profile ``` 3. **验证安装** 运行以下命令检查是否成功: ```bash spark-shell --version ``` #### 3. 使用 Spark - **Local 模式(单机测试)** 直接启动 Spark Shell: ```bash spark-shell ``` 输入 `sc.version` 查看 Spark 版本,确认运行状态[^4]。 - **PySpark 交互式分析** 使用 Python 接口启动: ```bash pyspark ``` - **提交作业** 编写 Spark 应用(如 `WordCount.py`),通过 `spark-submit` 提交: ```bash spark-submit WordCount.py ``` #### 4. 集群部署(可选) 若需扩展为集群: 1. 在所有节点重复上述安装步骤。 2. 配置 `$SPARK_HOME/conf/slaves` 文件,添加从节点主机名。 3. 设置主节点 SSH 免密登录到从节点[^1]。 4. 启动集群: ```bash $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh ``` --- ### 注意事项 - **Java 版本**: 确保 Java 环境 Spark 版本兼容。 - **权限问题**: 若使用非 root 用户,需通过 `chown` 调整目录权限。 - **日志配置**: 可在 `$SPARK_HOME/conf/log4j.properties` 中调整日志级别。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值