Spark-local本地环境搭建

本文详细介绍了如何安装编译好的 Spark 2.0.2 版本,并配置运行环境。包括解压安装包、修改配置文件、启动 HDFS 服务、运行 Spark 自带例子计算圆周率,以及启动和退出 SparkShell 的方法。

注:图片如果损坏,点击文章链接:https://www.toutiao.com/i6815385772254822919/

承接上一个文档《Spark源码编译

解压spark编译好的压缩包

Spark-local本地环境搭建

 

sudo tar -zxvf spark-2.0.2-bin-2.7.3.tgz -C /opt/bigdata/spark

Spark-local本地环境搭建

 

Spark-local本地环境搭建

 

修改配置文件

Spark-local本地环境搭建

 

添加内容

Spark-local本地环境搭建

 

启动hdfs

namenode和datanode

测试spark自带的例子

计算圆周率

./bin/run-example SparkPi

Spark-local本地环境搭建

 

Spark-local本地环境搭建

 

Spark-local本地环境搭建

 

第二个测试

./bin/run-example SparkPi 100

Spark-local本地环境搭建

 

启动sparkshell

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退出spark shell的命令是 :quit

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修改日志打印级别(可选)

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修改文件

Spark-local本地环境搭建

 

修改log4j.logger.org.apache.spark.repl.Main=INFO这句话就可以了

Spark-local本地环境搭建

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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