spark2.1.0完全分布式集群搭建-hadoop2.7.3

AI文本人性化改写:基于Prompt工程降低AI生成痕迹的实践指南 在自然语言处理和内容生成领域,大语言模型生成的文本常带有模式化痕迹,如被动语态过度、句式单一等,影响阅读体验。其原理在于模型训练数据分布与人类自然表达存在差异。通过Prompt工程进行引导式优化,能够在不改变核心信息的前提下,调整文本的句式结构、语态和用词习惯,有效提升文本的自然度和可读性。这一技术对内容创作者、学术研究者和营销人员具有实用价值,可用于优化技术文档、学术草稿和营销文案等场景。本文聚焦于通过精心设计的Prompt指令,实现AI文本的人性化改写,其中涉及流式输出和主动语态等关键调整策略,为降低文 阅读详情

搭建spark集群:要求安装JDK,完全分布式HADOOP2.7集群。

环境:

VM搭建的三个虚拟机,均采用centos-6.8-64.iso

机器IP与名称对应关系如下:

192.168.152.192       master

192.168.152.193       slave1

192.168.152.194       slave2


JDK请自行安装。hadoop2.7集群安装可以参考我的文章搭建hadoop完全分布式集群

scala版本:scala-2.11.8.tgz

spark版本:spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 


1.    scala环境安装

先在master机器上安装scala,再远程复制到slave1,slave2即可。

# [root@master] mkdir /usr/lib/scala

# [root@master] tar zxvf /home/master/package/scala-2.11.8.tgz -C /usr/lib/scala

# [root@master] vim /etc/profile

追加如下内容:

export SCALA_HOME=/usr/lib/scala/scala-2.11.8

export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

# [root@master] source /etc/profile


先分别在slave1和slave2上创建scala目录

# [root@slave1] mkdir /usr/lib/scala

# [root@slave2] mkdir /usr/lib/scala

远程复制解压好的文件夹到slave1和slave2上

# [root@master] scp -r /usr/lib/scala/scala-2.11.8 slave1:/usr/lib/scala

# [root@master] scp -r /usr/lib/scala/scala-2.11.8 slave2:/usr/lib/scala

复制出刚配好的scala环境变量语句

# [root@master] tail -2 >> /home/tmp

# [root@master] scp /home/tmp slave1:/home

# [root@master] scp /home/tmp slave2:/home

# [root@master] rm -rf /home/tmp

切换到slave1上:

# [root@slave1] cat /home/tmp >> /etc/profile

# [root@slave1] source /etc/profile

# [root@slave1] rm -rf /home/tmp

切换到slave2上:

# [root@slave2] cat /home/tmp >> /etc/profile

# [root@slave2] source /etc/profile

# [root@slave2] rm -rf /home/tmp


2.    spark安装

先在master机器上安装spark,再远程复制到slave1,slave2即可。

# [root@master] mkdir /home/spark

# [root@master] tar zxvf /home/master/package/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 -C /home/spark

配置环境变量

# [root@master] vim /etc/profile

追加以下内容:

export SPARK_HOME=/home/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

# [root@master] source /etc/profile

解压完.tgz文件会出现spark-2.1.0-bin-hadoop2.7文件夹,进入该目录下的conf

# [root@master] cd spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/conf

# [root@master] cp spark-env.sh.template spark-env.sh

# [root@master] vim spark-env.sh

配置内容如下:

export SCALA_HOME=/usr/lib/scala/scala-2.11.8

export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.7.0_79

export SPARK_MASTER_IP=192.168.145.133

export SPARK_WORKER_MEMORY=1G      #根据slave的具体情况而定,不要超过实际值

export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop

export LD_LIBRARY_PATH=/home/hadoop/hadoop-2.7.3/lib/native

退出保存   :wq

# [root@master] cp slaves.template slaves

# [root@master] vim slaves

配置内容如下:

slave1

slave2

退出保存   :wq

spark配置文件修改完毕,接下来把spark-2.1.0-bin-hadoop2.7文件夹远程复制到slave1和slave2上

# [root@slave1] mkdir /home/spark

# [root@slave2] mkdir /home/spark

# [root@master] scp -r /home/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 slave1:/home/spark

# [root@master] scp -r /home/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 slave2:/home/spark

切换到slave1上:

# [root@slave1] vim /etc/profile

配置以下内容:

export SPARK_HOME=/home/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

退出保存   :wq

# [root@slave1] source /etc/profile

slave2上的spark环境变量配置同上


3.    验证spark集群安装是否成功

3.1  启动hadoop集群

# [root@master] cd /home/hadoop/hadoop-2.7.3/sbin/

# [root@master] ./start-all.sh

# [root@master] jps

如果master机器上出现以下类似内容则表示master启动成功

2916 NameNode

3254 ResourceManager

3103 SecondaryNameNode

3502 Jps


如果slave1或者slave2机器上出现以下类似内容则表示slave1或者slave2启动成功

# [root@slave1] jps

2760 NodeManager

2878 Jps

2653 DataNode


3.2   启动spark集群

# [root@master] cd /home/spark/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7/sbin/

# [root@master] ./start-all.sh

# [root@master] jps

如果master机器新增Master则表示master启动成功

# [root@slave1] jps

如果slave1或者slave2机器新增Worker则表示slave启动成功

文章完毕

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