spark-shell的环境测试

最新推荐文章于 2025-11-03 13:02:57 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-03 13:02:57 发布 · 1k 阅读

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本文指导如何在已配置Hadoop与Spark的环境中，通过命令行方式验证Spark-shell是否正常工作，包括版本检查、应用名称确认及退出操作。同时提供在特定文件夹下启动Spark-shell的方法，并展示测试代码确保其功能正确。

测试spark-shell：

前提，hdfs有format过（一次就好，format多次了会出现找不到slave的datanode的现象），而且开启了hadoop和spark

方法1、

直接：键入如下命令检查Spark Shell是否工作正常。
sc.version
（或）
sc.appName
完成上述步骤之后，可以键入如下命令退出Spark Shell窗口：
:quit

方法2、

进入spark文件夹，直接bin/spark-shell
成功信息，没有error，最后一行是sql context available as sqlcontext
测试work count（代码）
可以写一个备份，然后直接复制到终端就好

但是复制的时候不要复制换行符，不然就直接执行了

确定要放弃本次机会？

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Spark 环境配置及 Spark Shell 数据库

HackGJN的博客

09-23

138

Spark 是一个开源的分布式计算框架，它提供了高效的大规模数据处理能力。在本篇文章中，我们将会讨论如何搭建 Spark 环境并使用 Spark Shell 进行数据处理和分析。

【大数据入门核心技术-Spark】（七）执行Spark任务的两种方式:spark-submit和spark-shell

03-17

2083

引入：spark-shell交互式编程确实很方便我们进行学习测试，但是在实际中我们一般是使用IDEA开发Spark应用程序打成jar包交给Spark集群/YARN去执行，所以我们还得学习一个spark-submit命令用来帮我们提交jar包给spark集群/YARN。引入：之前我们使用提交任务都是使用spark-shell提交，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可以用scala编写spark程序，适合学习测试时使用！

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Spark教程——（3）编写spark-shell测试Demo

weixin_30544657的博客

04-29

595

创建一个文件aa.txt，随便写点内容： hello world! aa aa d d dg g 登录HDFS文件系统： [root@node1 ~]# su hdfs 在HDFS文件系统中创建文件目录保存要上传的数据： bash-4.2$ hdfs dfs -mkdir -p /user/cf 然后将CentOS文件系统上的aa.txt文件上传到H...

spark-shell 测试demo_for_SQL

fangfengzhen115的专栏

07-28

998

本demo使用hsdf+spark的模式分析数据。1.导入数据使用hdfs 命令导入文件到hdfs上。2.分析数据进入spark目录执行 spark-shell 示例1//创建sqlContext实例 scala>val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)//加载需要分析的文件(数据源可以是json，可以是hdfs，可以是数据

用 Spark Shell 做交互式数据分析从入门到自包含应用

最新发布

hello.reader

11-03

1307

Spark Shell 是一个强大的交互式工具，适合快速学习API和探索数据。它支持Scala和Python，可通过自带脚本或pip安装启动。核心抽象包括Dataset/DataFrame，支持数据读取、过滤、聚合等操作。文章演示了文本处理、词频统计、缓存优化等实用技巧，并提供了独立应用的开发模板。特别强调PySpark的常见陷阱，如正确使用别名、正则表达式、缓存策略等。最后建议参考官方文档和示例代码进一步学习，注意版本兼容性和性能优化。

spark01--spark环境搭建,程序执行,spark-shell,Wordcount

大数据开发工程师

12-30

592

Spark的运行模式 Local本地模式用于测试环境, 在eclipse或IDEA中 Standalone是spark自带的一个调度系统,它支持完全分布式 YARN 将spark使用YARN的资源调度来进行执行 Mesos 也是一种资源调度, 用的人较少 spark2.2.0 伪分布式搭建基本设置:时间同步, 免密登录, 安装JDK1.8 上传spark2.2.0 的压缩包到指定的集...

spark cluster 下 spark-shell/spark-spark提交wordcount sparksql Demo

xinxin_zhang的专栏

11-27

1779

一：环境配置 My conf/spark-env.sh is: export SPARK_MASTER_IP=node1.cluster.local export SPARK_WORKER_CORES=20 export SPARK_WORKER_MEMORY=12g export SPARK_WORKER_DIR=/scratch/cperez/spark export

【spark床头书系列】spark-shell 任务提交任务参数选项说明示例源码权威详解

wang2leee的博客

11-27

1488

spark-shell 任务提交任务参数选项说明示例源码详解

记部署pyspark，运行spark-shell报错：无法指定路径

weixin_50754408的博客

01-18

1151

安装Scala很简单，把所有的下一步点完就可以在cmd里面运行scala了，也就是自动部署好了环境，但由于 “运行spark-shell报错：无法指定路径” 后续在找解决方法时也对相关的环境变量做了修改。但是这个文章中写道：“环境变量中的JAVA_HOME要带上bin目录”，这和我上面的第三种尝试解决方法冲突了，我便没有按照它的方法来，只是将Java重新安装到了一个不带空格路径的文件夹下。系统：win10_vmware虚拟环境部署。

Spark的安装及Spark-shell操作

2301_80212085的博客

05-05

1127

Spark 是一个开源的分布式计算框架，专为大规模数据处理而设计。它提供了高效的内存计算能力，支持多种数据源（如Hadoop HDFS、S3、Kafka等），并支持多种编程语言（如Scala、Java、Python和R）。以下介绍Spark的安装步骤。通过以上步骤，你可以在 Spark-Shell 中进行基本的 RDD 操作、文件读取和保存、以及简单的计算任务。Spark-Shell 是学习和调试 Spark 应用程序的有力工具，适合快速验证代码逻辑和功能。

Scala配置教程和spark-shell使用教程

m0_74216612的博客

11-27

1270

`.zip` 文件可以使用任何支持 ZIP 格式的工具来解压，包括 Windows 的默认文件管理器、macOS 上的 Archive Utility，或命令行中的 `unzip` 工具。- `.tgz` 文件需要使用类似 `tar` 或 `gzip` 的工具来解压。- `.tgz` 是一个经过 `tar` 打包后，再使用 `gzip` 压缩的文件格式。- `.tgz` 格式通常会有稍微更好的压缩效率，因为 `tar` 和 `gzip` 的组合通常能在保持高压缩比的同时提供较好的解压性能。

Spark最全操作完整示例代码

08-03

最全Spark操作完整示例代码-------是基于java的。包含所有的spark常用算子操作和ml以及mlib、sparkstreaming、sparkSQL操作的示例DEMO。内附有详细说明,由于内容过大删除了两个jar包,需要自己去下载,spark的安装包下的有这两个包，导入项目即可。懒得改maven项目了。适合有一定基础和已经工作的人员下载学习。个人Github: https://github.com/huangyueranbbc

spark1.6学习（一）——shell端简单使用demo

archer的技术故事

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1127

本文主要介绍spark的基本操作，以shell端的操作为主，介绍通过pyspark在shell端操作时需要注意的一些点。主要参考：http://spark.apache.org/docs/1.6.0/quick-start.html 1、首先创建文件 aa:bb:cc:dd ee:ff:gg:hh ii:kk:ll:mm nn:zz 2、进入pyspark的shell命令行(...

spark本地linux测试,本地测试Spark任务

weixin_42517406的博客

05-12

297

1. 背景在Linux下安装Ambari或者CDH并不复杂，但考虑到环境的维护、组件(尤其是Spark)版本的变更，以及测试数据的污染等因素，希望有一种解决方案能减弱这些困扰。之所以选择本地执行：环境独享，不被他人干扰使用Jmockit，实现局部自定义改造结合Testng，方便单元测试用例编写与执行甚至可以通过Intellij IDEA实现代码调试2. 环境搭建2.1 POM文件在Intellij...

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qq_14898543的博客

08-29

1455

spark-shell log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.metrics2.lib.MutableMetricsFactory). log4j:WARN Please initialize the log4j system properly. log4j:WARN See http://

spark简单demo

清纯玉面可爱小郎君

06-12

523

1：使用spark的shell窗口创建简单的wordcount程序第一种： sc.textFile("/root/spark/testData/a.txt") .flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).sortBy(_._2,false).collect 第二种： sc.textFile("/root/spark/tes

Spark-shell运行测试

2202_75347029的博客

09-14

594

调度每个job执行，在启动Spark-shell时，自动创建Spark context对象，变量名称为：sc，提供给用户读取数据。在spark-shell界面加载数据：val wordRDD = sc.textFile("/datas/wordscount.txt");分割数据： val wordsRDD=wordRDD.flatMap(line => line.split("\\s+"))在启动spark-shell时，自动创建SparkSession对象，变量名称为：spark，以供用户使用读取数据。

Spark 自带 demo 的学习总结

Tardis1的专栏

09-02

969

1. the way that to build the RDD (1) generate from the folder : offer the folder path which has been upload the hdfs SparkSession spark = SparkSession .builder() .appName("JavaHdfsLR"

Hudi学习二：spark-shell操作Hudi

NC_NE的博客

05-22

2737

spark-shell操作hudi

spark-shell \-bash: spark-shell: 未找到命令

06-19

### 解决方案在终端中遇到 `bash` 报错未找到 `spark-shell` 命令的问题，通常是由以下几个原因导致的：环境变量未正确配置、安装路径不正确或权限不足。以下是针对该问题的详细分析与解决方法。 #### 1. 确认 Spark 是否正确安装如果系统中已经安装了 `pyspark`，可能会导致冲突，尤其是在命令行中运行 `spark-shell` 时。建议先卸载 `pyspark` 并重新检查 Spark 的安装状态[^1]。 ```bash pip uninstall pyspark ``` #### 2. 配置环境变量确保 Spark 的安装路径已正确添加到系统的环境变量中。如果没有正确配置，系统将无法识别 `spark-shell` 命令。以下是具体操作步骤： - 打开终端并编辑 `.bashrc` 或 `.zshrc` 文件（取决于使用的 Shell 类型）。 - 添加以下内容以设置 `SPARK_HOME` 和 `PATH` 环境变量： ```bash export SPARK_HOME=/path/to/spark # 替换为实际的 Spark 安装路径 export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH ``` - 保存文件后，运行以下命令使更改生效： ```bash source ~/.bashrc # 或者如果是 zsh source ~/.zshrc ``` #### 3. 检查用户权限如果 Spark 是由其他用户安装的，当前用户可能没有足够的权限访问相关目录或执行命令。这种情况下，可以尝试切换到正确的用户（如 `hdfs` 用户）来启动 Spark[^2]。 ```bash su hdfs spark-shell ``` #### 4. 确认 Spark 的安装路径如果上述方法均无效，可能是 Spark 的安装路径不正确或未正确解压。请确认以下几点： - Spark 是否已成功解压到指定目录。 - `spark-shell` 是否存在于 `$SPARK_HOME/bin` 目录下。如果发现路径错误，可以重新下载并解压 Spark： ```bash wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.3.0/spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz tar -xvzf spark-3.3.0-bin-hadoop3.tgz mv spark-3.3.0-bin-hadoop3 /usr/local/spark ``` #### 5. 测试 Spark 安装完成以上步骤后，可以通过以下命令测试 Spark 是否正常工作： ```bash spark-shell --version ``` 如果输出 Spark 的版本信息，则说明安装成功。 --- ### 注意事项 - 如果使用的是 Windows 系统，请确保将 Spark 的 `bin` 目录添加到系统的 `PATH` 环境变量中。 - 如果仍然报错，可以检查日志文件（通常位于 `$SPARK_HOME/logs`）以获取更多调试信息。 ---