【Spark亚太研究院系列丛书】Spark实战高手之路-第一章 构建Spark集群(第三步)(1)...

本文详细介绍了如何在Hadoop集群基础上构建Spark1.0.0集群的过程,包括所需软件及其版本选择,如Spark1.0.0及对应的Scala2.10.x,并演示了在Master、Slave1、Slave2三台机器上安装Scala的具体步骤。

第一步:Spark集群需要的软件;

 在1、2讲的从零起步构建好的Hadoop集群的基础上构建Spark集群,我们这里采用2014年5月30日发布的Spark 1.0.0版本,也就是Spark的最新版本,要想基于Spark 1.0.0构建Spark集群,需要的软件如下:

 

1.Spark 1.0.0,笔者这里使用的是spark-1.0.0-bin-hadoop1.tgz, 具体的下载地址是http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.0.0-bin-hadoop1.tgz

如下图所示:

104817_ybhs_1791057.png

笔者是保存在了Master节点如下图所示的位置:

104817_7xfX_1791057.png

2.下载和Spark 1.0.0对应的Scala版本,官方要求的是Scala必须为Scala 2.10.x:

 笔者下载的是“Scala 2.10.4”,具体官方下载地址为http://www.scala-lang.org/download/2.10.4.html 下载后在Master节点上保存为:

104818_UfVv_1791057.png

第二步:安装每个软件

 安装Scala

  1. 打开终端,建立新目录“/usr/lib/scala”,如下图所示:

104818_rbvS_1791057.png

 2.解压Scala文件,如下图所示:

104819_9KR6_1791057.png

把解压好的Scala移到刚刚创建的“/usr/lib/scala”中,如下图所示

104819_53pr_1791057.png

3.修改环境变量:

104819_cV2E_1791057.png

进入如下图所示的配置文件中:

104820_iGUS_1791057.png

按下“i”进入INSERT模式,把Scala的环境编写信息加入其中,如下图所示:

104821_9RtT_1791057.png

从配置文件中可以看出,我们设置了“SCALA_HOME”并把Scala的bin目录设置到了PATH中。

按下“esc“键回到正常模式,保存并退出配置文件:

执行以下命令是配置文件的修改生效:

104821_kffX_1791057.png

4.在终端中显示刚刚安装的Scala版本,如下图所示

104821_bKed_1791057.png

发现版本是”2.10.4”,这正是我们期望的。

当我们输入“scala”这个命令的的时候,可以直接进入Scala的命令行交互界面:

104821_f1B4_1791057.png

此时我们输入“9*9”这个表达式:

104821_4p6I_1791057.png

此时我们发现Scala正确的帮我们计算出了结果 。

此时我们完成了Master上Scala的安装;

 

由于我们的 Spark要运行在Master、Slave1、Slave2三台机器上,此时我们需要在Slave1和Slave2上安装同样的Scala,使用scp命令把Scala安装目录和“~/.bashrc”都复制到Slave1和Slave2相同的目录之之下,当然,你也可以按照Master节点的方式手动在Slave1和Slave2上安装。

 

在Slave1上Scala安装好后的测试效果如下:

104822_13Xj_1791057.png

在Slave2上Scala安装好后的测试效果如下:

104822_Ruq3_1791057.png

至此,我们在Master、Slave1、Slave2这三台机器上成功部署Scala。

转载于:https://my.oschina.net/u/1791057/blog/309948

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