Spark环境搭建(多种模式)

本文详细介绍了如何在不同模式下搭建Spark环境,包括Local本地模式、Standalone伪分布和全分布模式,以及Yarn集群模式。在每个模式下,文章都提供了详细的步骤,包括配置文件修改、环境变量设置、启动和测试过程。

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Spark环境的搭建相比于Hadoop集群的搭建还是比较简单的,而且跟Hadoop集群的搭建流程也很相似,只是没有Hadoop集群那么多的配置文件要修改。本文中,我将详细介绍Spark的本地模式、Standalone模式(伪分布)、Standalone模式(全分布)、Yarn集群模式的搭建。

搭建环境:CentOS7+jdk8+spark2.3.2+hadoop2.7

Local本地模式

  1. 上传并解压spark2.3.2到指定目录
    tar -zxvf spark-2.3.2-bin-hadoop2.7.tgz -C apps/
  2. 添加软链接
    ln -s spark-2.3.2-bin-hadoop2.7 spark
  3. 修改环境变量
    vi ~/.bashrc
    添加
export SPARK_HOME=/home/hadoop/apps/spark
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin

source ~/.bashrc
注:此处必须要添加JAVA_HOME的路径,虽然你可能已经在/etc/profile例配置了JAVA_HOME,但是Spark识别不到,后面启动会报找不到JAVA_HOME的错误,所以这里必须再次添加一下JAVA_HOME的路径。
4. 测试是否安装成功
测试运行样例
run-example SparkPi 10
测试shell
spark-shell
测试spark-

Spark环境搭建与使用 Apache Spark是一个开源的大数据处理框架,可以快速、高效地处理大规模的数据集。它支持多种数据处理方式,包括批处理、流处理和机器学习等。 Spark可以在本地模式下运行,也可以在分布式模式下运行。在分布式模式下,Spark可以利用多台服务器的计算资源,进行大规模的数据处理。 本文将介绍如何在本地环境搭建Spark,并通过一个简单的例子来演示Spark的使用。 Spark环境搭建 在开始之前,需要确认已经安装了Java环境。可以通过以下命令检查Java环境是否已经安装: ``` java -version ``` 如果Java环境没有安装,可以去官网下载并安装Java。 接下来,需要下载Spark。可以从官网下载最新版本的Spark。下载完成后,解压缩到指定目录。 打开终端,进入Spark的bin目录,执行以下命令启动Spark: ``` ./spark-shell ``` 这个命令将启动Spark的交互式Shell。在Shell中,可以输入Spark的API命令进行数据处理。 Spark使用示例 下面,通过一个简单的例子来演示Spark的使用。该例子将统计一组数字中的奇数个数。 首先,在Spark的Shell中,创建一个RDD: ``` val nums = sc.parallelize(1 to 10) ``` 这个命令将创建一个包含1到10的数字的RDD。接下来,通过filter()方法,筛选出奇数: ``` val odds = nums.filter(_ % 2 != 0) ``` 这个命令将创建一个包含奇数的RDD。最后,通过count()方法,计算奇数的个数: ``` val count = odds.count() ``` 这个命令将返回奇数的个数。可以通过以下命令输出结果: ``` println(count) ``` 这个例子演示了Spark的基本用法。通过Spark的API,可以快速、高效地处理大规模的数据集。 总结 本文介绍了如何在本地环境搭建Spark,并通过一个简单的例子来演示Spark的使用。Spark是一个强大的大数据处理框架,可以帮助我们快速、高效地处理大规模的数据集。
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