Spark 环境安装与案例演示

Spark 环境安装

一、准备工作

1、hadoop成功安装
2、防火墙关闭

二、解压安装

1、上传 spark 安装包到/tools 目录，进入 tools 下，执行如下命令：

tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /training/

由于 Spark 的脚本命令和 Hadoop 有冲突，只需在.bash_profile 中设置一个即可（不能同时设置），所以有hadoop的就不设置spark的这个文件。

2、进入training，进入spark安装路径，配置文件spark-env.sh

1,

cd /training/spark-2.1.0-binhadoop2.7/conf/

可以看到并没有spark-env.sh

2.
复制备份一份

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

3.配置文件spark-env.sh

vi spark-env.sh

在底部输入配置（根据自己配置的路径、版本、主机名调整配置）

export JAVA_HOME=/training/jdk1.8.0_241
export SPARK_MASTER_HOST=niit
export SPARK_MASTER_PORT=7077

4。配置文件slaves

首先复制一遍slaves.template

cp slaves.template slaves

配置slaves,将localhost改自己的主机名

vi slaves

niit

三、启动spark

1、启动hadoop

start-all.sh

2.启动spark

cd /training/spark-2.1.0-binhadoop2.7/sbin/

start-all.sh

查看spark网址

http://niit(主机名):8080

Spark 案例演示

一、查询pi的值

1.进入spark安装目录，进入bin,使用spark-submit函数

2.查看spark example的路径，找到之后使用pwd将路径存在记事本中

3.查看spark pi的路径

输入执行总代码：

./spark-submit --master spark://niit:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi /training/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar 100

二、实现wordcount程序

1.进入spark安装目录，进入bin,使用spark-shell函数

• spark-shell是 Spark 自带的交互式 Shell 程序，方便用户进行交互式编程，用户可以在该命令行下用 scala 编写 spark 程序。

2.进入shell

spark-shell

也可以使用以下参数：

参数说明：
–master spark://niit110:7077 指定 Master 的地址
–executor-memory 2g 指定每个 worker 可用内存为 2G
–total-executor-cores 2 指定整个集群使用的 cup 核数为 2 个

例如：

spark-shell --master spark://niit:7077

如果启动 spark shell 时没有指定 master 地址，但是也可以正常启动 spark shell 和执行sparkshell 中的程序，其实是启动了spark 的 local 模式，该模式仅在本机启动一个进程，没有与集群建立联系。请注意 local 模式和集群模式的日志区别：

local:

集群：

3.在 Spark Shell 中编写 WordCount 程序

首先将文件传输到hdfs中路径自己传输时设置，可以通过50070端口查看

将此代码写入shell中，ip地址以及文件、输入输出路径、文件名自行更换

sc.textFile("hdfs://192.168.163.128:9000/aaa/data.txt").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://192.168.163.128:9000/output/spark/wc")