# Spark初尝(1)---安装


tags:

  • csdn
    date: 2024-05-16

环境配置

  • win11
  • spark-3.5.1-bin-hadoop3
  • Anaconda3 python3.8
  • Pycharm

安装

  • 下载安装包到官网自行下载 spark-3.5.1-bin-hadoop3

  • 配置环境变量:

    • SPARK_HOME:
      E:\web install\Environment\Datademo\spark-3.5.1-bin-hadoop3\bin

    • HADOOP_HOME:
      E:\web install\Environment\Datademo\spark-3.5.1-bin-hadoop3

    • %SPARKHOME%/bin

  • 下载pyspark(API接口):pip install pyspark

  • 配置环境变量:

  • Anaconda虚拟环境python.exe(已经在系统中配置过PYTHON变量的可以不用再配置了)

    • PYSPARK_PYTHON:
      “D:\Environment\ANACONDA\envs\Database\python.exe”

    • PYTHON_DRIVER_HOME:
      “D:\Environment\ANACONDA\envs\Database\python.exe”

    在这里插入图片描述

### 解决方案 在Linux终端中运行 `spark-shell` 命令时出现“未找到命令”的问题,通常是因为环境变量配置不正确或Spark未正确安装。以下是可能的原因及解决方案: #### 1. **检查Spark是否已正确安装** 确保Spark已正确解压并放置在系统目录中。如果未安装,需要先下载并解压Spark: ```bash wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.4.0/spark-3.4.0-bin-hadoop3.tgz tar -xvzf spark-3.4.0-bin-hadoop3.tgz ``` 将解压后的文件夹移动到合适的位置,例如 `/usr/local/spark`[^1]。 #### 2. **配置环境变量** 如果Spark安装但路径未添加到环境变量中,终端无法识别 `spark-shell` 命令。需要编辑 `~/.bashrc` 或 `~/.zshrc` 文件,添加以下内容: ```bash export SPARK_HOME=/path/to/spark # 替换为实际的Spark安装路径 export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH ``` 保存后,执行以下命令使配置生效: ```bash source ~/.bashrc ``` 或 ```bash source ~/.zshrc ``` #### 3. **检查PATH变量** 确认 `PATH` 环境变量中是否包含 Spark 的 `bin` 目录。运行以下命令查看: ```bash echo $PATH ``` 如果未包含 Spark 的 `bin` 路径,则需要按照上述步骤配置环境变量[^4]。 #### 4. **验证Java环境** Spark依赖于Java运行时环境(JRE)或Java开发工具包(JDK)。确保Java已正确安装并配置环境变量: ```bash java -version ``` 如果未安装Java,可以使用以下命令安装: ```bash sudo apt-get install default-jdk ``` 同时,确保 `JAVA_HOME` 环境变量已正确设置: ```bash export JAVA_HOME=$(readlink -f /usr/bin/java | sed "s:bin/java::") ``` #### 5. **检查Hadoop配置** 如果SparkHadoop集成使用,需确保Hadoop已正确安装并配置。参考以下配置: ```bash export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH ``` 同时,确保Hadoop的配置文件(如 `core-site.xml` 和 `hdfs-site.xml`)已正确放置在 `$SPARK_HOME/conf` 目录下[^3]。 #### 6. **排查其他可能问题** - 如果集群域名与主机名不一致,可能导致某些命令无法正常运行。参考解决方案[^2],确保主机名与域名匹配。 - 如果日志输出过多导致混淆,可以修改 `log4j.properties` 文件减少日志级别。 --- ### 示例代码 以下是一个简单的测试脚本,用于验证 `spark-shell` 是否正常工作: ```scala val data = 1 to 1000 val distData = sc.parallelize(data) println(distData.reduce(_ + _)) ``` ---
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