Spark——在Windows单机安装spark

最新推荐文章于 2025-06-03 10:37:27 发布

C_tubby

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分类专栏： Spark机器学习实践

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41690697/article/details/88414084

本文档详细介绍了如何在Windows上安装Spark 2.3.3，包括Java的安装、Spark的下载与解压、Hadoop支持包的获取、PyCharm与Anaconda的配置，以及PySpark在Jupyter环境下的运行设置。通过这些步骤，读者可以成功建立一个本地Spark开发环境。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Windows安装spark

下载安装Java，安装版本为8
下载spark安装包
下载Hadoop支持包
下载并安装pycharm和anaconda
配置pycharm运行spark环境

下载安装Java，安装版本为8

Java8下载地址
安装教程详见：菜鸟教程—Java安装

下载spark安装包

spark2.3.3下载地址

建议安装2.3.3版本，高版本的2.4.0在运行时会报错Py4j error。
下载后解压文件夹，并将路径配置到系统变量中。
spark系统变量
系统环境变量中配置路径如下：
在这里插入图片描述
具体路径视个人情况填写。

下载Hadoop支持包

百度网盘下载地址
提取码：ezs5

下载后解压，并添加系统变量：

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window下安装单机的spark

百物易用是苏生

07-06

711

前提条件：java 8、scala已经安装完毕而hadoop得安装是需要yarn管理或访问hdfs分布式文件集群时才需要安装，单机版可以考虑不安装hadoop，仅仅安装spark spark官网：http://spark.apache.org/downloads.html 下载完spark-2.4.3-bin-hadoop2.6.tgz 后直接解压文件即可，然后设置环境变量...

学习笔记Spark（二）—— Spark集群的安装配置

别呀的博客

10-07

1660

一、Spark集群拓扑 1.1、集群规模 192.168.128.10 master 1.5G ~2G内存、20G硬盘、NAT、1~2核； 192.168.128.11 node1 1G内存、20G硬盘、NAT、1核 192.168.128.12 node2 1G内存、20G硬盘、NAT、1核 192.168.128.13 node3 1G内存、20G硬盘、NAT、1核 1.2、Spark的安装模式 1、本地模式在一个节点上安装Spark，利用本地线程运行程序，非分

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Windows下单机安装Spark开发环境

weixin_34409741的博客

02-25

320

机器：windows 10 64位。因Spark支持java、python等语言，所以尝试安装了两种语言环境下的spark开发环境。 1、Java下Spark开发环境搭建 1.1、jdk安装安装oracle下的jdk，我安装的是jdk 1.7，安装完新建系统环境变量JAVA_HOME，变量值为“C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_79”，视自己安装路劲而定。 ...

Spark 单机模式部署与启动

最新发布

微信公众号: 后端码匠

06-03

862

本文详细介绍了在Linux环境下部署Spark单机模式的完整流程。首先需准备Hadoop 3.1.1、Java 8+等基础环境，下载并解压Spark 3.1.2版本安装包到指定目录。接着配置环境变量，通过start-master.sh和start-worker.sh命令启动Spark服务，验证时可访问8080端口查看Master状态页面或运行spark-shell进行测试。文章还提供了防火墙端口配置建议及完整的服务启停命令。整个部署过程简明清晰，各步骤均配有详细说明，适合初学者快速搭建Spark单机开发环境

spark windows 单机安装

designpc的专栏

07-10

3758

0目标单机windows上，运行spark 1 前期准备 jdk 1.7 2 下载spark 包官网 http://spark.apache.org/downloads.html 下载响应的hadoop版本的spark，spark-1.6.2-bin-hadoop2.6，spark1.6.2,内嵌hadoop2.6，不要要without的解压到D:\softwar

在Windows 10上安装单机版的Spark

11-09

608

Spark是一种通用的大数据计算框架,是基于RDD(弹性分布式数据集)的一种计算模型。是专门为大数据处理而设计的通用的计算引擎。在浏览器中输入下面的url就可以看到对应启动的界面，执行任务的时候可以看到任务作业。在spark的bin下面执行spark-shell.cmd。配置scala的环境变量，在path中输入对应的地址。配置完成环境变量之后，就可以启动spark了。四、下载Spark，我们在清华的镜像网站下载。二、Spark需要运行的环境。配置spark的环境变量。一、Spark是什么。

在Windows上安装单机Spark

avasoso的专栏

10-26

3681

在Windows上安装单机Spark 一、依照官方文档第一次尝试 1. 安装jdk（spark基于jvm，所以先装jdk1.6以上）和python（2.4以上，python3暂不支持），配置jdk和python环境变量： 2. 然后官网上下载spark-1.2.0-bin-hadoop2.4.tgz 解压到目录F:\spark

Spark01 —— Spark基础

Byyyi耀的博客

04-30

2120

Spark基础为什么选择Spark? Spark基础配置 Spark WordCount实例 Spark运行架构 Spark分区 Spark算子 Spark优化

Spark环境搭建——on yarn集群模式

01-07

安装单机版Spark(已经ok) 注意：不需要集群，因为把Spark程序提交给YARN运行本质上是把字节码给YARN集群上的JVM运行，但是得有一个东西帮我去把任务提交上个YARN，所以需要一个单机版的Spark，里面的有spark-sh

Spark——期末考试大作业：求top值、文件排序、二次排序程序个性化

maochaofei的博客

06-06

4742

文章目录任务1：求top值程序个性化（30分） 1. 创建工作项目mcf14gzxm 2. 创建eclipse应用程序 3. 导入mcf14gzxm项目 4. 创建数据样本文件mcf14TopN.txt 5. 创建程序代码文件mcf14TopN.scala任务2：文件排序程序个性化（30分） 1. 创建数据样本目录mcf14file及文件mcf14file1.txt、mcf14file2.txt、mcf14file3.txt 2. 创建程序代码文件mcf14FileSort.scala任务3：二次排序程序个

在windows中搭建spark单机版

slibra_L的博客

09-07

3198

虽然要学习spark，选择linux的版本更合适，之前在台式机上配置了centos的虚拟机并安装了hadoop和spark，可是无奈笔记本性能不行，如果安装虚拟机会很卡，所以只能在windows中安装spark加以练习 1.1、jdk安装安装Oracle下的jdk，我安装的是jdk 1.7，安装完新建系统环境变量JAVA_HOME，变量值为“C:\Program Files\Java\jdk...

Spark Standalone 单机版部署

10-17

Spark standalone 单机版部署，看了网上很多方法，事实证明都是错误的，本人亲身经历，在导师的指导下，成功配置成功单机版。

【Spark笔记】Windows10 本地搭建单机版Spark开发环境

weixin_30415801的博客

06-09

2281

0x00 环境及软件 1、系统环境 OS：Windows10_x64 专业版 2、所需软件或工具 JDK1.8.0_131 spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz hadoop-2.8.3.tar.gz scala-2.11.8.zip hadoop-common-2.2.0-bin-master.zip（主要使用里面的winutils.exe） I...

Windows下单机安装scala-Spark开发环境

山谷来客

04-23

3207

part1：版本信息（1）系统：Win7或Win10 （2）jdk版本版本：1.7.0_60 （3）spark版本 spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz http://apache.fayea.com/ http://apache.fayea.com/spark/spark-1.6.1/ （4）hadoop版本 hadoop-2.6.0.tar.g

spark-单机版spark

DCHAO的博客

06-21

380

需求在linux中单个节点上装spark用来测试，但这样实际上没有直接在windows的idea中方便spark-在windows中连接虚拟机中cdh集群的hdfs和hive spark仅仅是个计算引擎，它强依赖于文件系统，比如hdfs。测试时没必要为了spark单独装个hadoop，所以spark官网提供了带编译好hadoop的spark https://zhuanlan.zhihu.com/p/125549332?utm_source=wechat_session&utm_medium=so

搭建Spark单机版环境

m0_59791585的博客

06-16

2559

spark单机部署

qq_27130997的博客

07-05

438

2 下载 wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.5/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz 3 解压 tar -zxvf spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz 4 配置环境变量 vim /etc/profile SPARK_HOME=/APP/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin export

Spark单机部署

浪灬迹-红尘少年的博客

03-05

945

spark版本选型： spark2.1.2。依赖scala2.11.8；说明：在这里可以根据自己的需要去官网下载spark版本，spark版本下面会有scala版本依赖说明；根据需要下载。 spark解压安装：上传spark安装包 $cd /home/spark/soft （spark安装包存在路径） $>tar -zxvf spark-2.1.2-bin-hadoop2....

Spark 单机部署

GIS摆渡人

12-24

419

0. spark 下载解压 wget http://mirrors.cnnic.cn/apache/spark/spark-2.0.1/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6.tgz tar -zxvf spark-2.0.1-bin-hadoop2.6.tgz 1. scala配置 https://www.scala-lang.org/download/2.11.8.h...

基于Python语言的Spark实战——在PySpark中执行词频统计，实验感想

03-20

<think>好的，我现在需要帮用户介绍基于Python的PySpark进行词频统计的实战经验，以及实验感想。首先，用户可能希望了解整个流程是怎样的，还有在实验过程中会遇到哪些问题，以及如何解决它们。同时，他们可能还想知道使用PySpark进行词频统计的优势和注意事项。首先，我应该回忆一下PySpark的基本概念。PySpark是Apache Spark的Python API，它允许用户用Python编写Spark程序，利用Spark的分布式计算能力处理大规模数据。词频统计（Word Count）是大数据处理的经典案例，通常用于展示框架的基本功能。接下来，我需要确定实验的主要步骤。一般来说，词频统计的步骤包括：环境搭建、数据读取、数据预处理、分词、统计词频、结果输出。每个步骤都可能遇到问题，比如环境配置错误、数据读取失败、分词不准确等，这些都需要在实验感想中提到。然后，关于代码部分，用户可能需要一个简单的示例，但根据用户的要求，不需要给出具体代码，但可能需要描述关键步骤，比如使用SparkContext或SparkSession，RDD的转换操作如flatMap、map、reduceByKey等。同时，要注意PySpark和纯Python代码的区别，比如惰性求值和转换操作与行动操作的区别。在实验感想部分，应该包括对Spark分布式计算的理解，比如分区、并行处理、容错机制等。此外，还可能涉及性能优化的方面，比如缓存策略、避免shuffle操作等。另外，用户可能想知道实验中遇到的挑战，比如调试困难、环境配置问题、对API不熟悉等，以及如何解决这些问题。还需要考虑到用户可能的背景，比如他们可能是学生或者刚接触大数据处理的人，所以需要用通俗易懂的语言，避免过于专业的术语，或者在必要时解释术语。同时，强调PySpark的优势，比如处理大规模数据的高效性，以及Python语言的易用性结合Spark的强大功能。可能还需要比较PySpark和传统Python方法（如单机版的Python）在处理大数据时的差异，说明为什么在数据量大的情况下选择PySpark。此外，可以提到实验中验证的结果，比如处理速度、资源消耗等方面的观察。最后，确保整个回答结构清晰，按照步骤分点说明，每个部分包含关键点和注意事项，以及实验后的收获和反思。可能还需要提醒用户在实际操作中需要注意的常见问题，比如正确关闭SparkSession，合理分配计算资源等。总结一下，回答的结构应该是先介绍PySpark和词频统计的基本概念，然后分步骤讲解实验过程，接着讨论实验中遇到的问题和解决方法，最后总结收获和感想。确保语言简洁，逻辑清晰，符合用户要求的中文回答，并且正确应用LaTeX格式的数学表达式（如果有的话，但在这个问题中可能涉及较少）。</think>### 基于Python的PySpark词频统计实战与实验感想 #### 一、实验背景与目标 **PySpark**是Apache Spark的Python API，支持分布式计算，适用于大规模数据处理。**词频统计（Word Count）**是经典案例，目标是通过拆分文本、统计单词出现次数，验证PySpark的基础数据处理能力。 --- #### 二、实验步骤与关键代码 1. **环境配置** - 安装Spark和PySpark：通过`pip install pyspark`配置环境。 - 启动SparkSession：初始化Spark上下文。 ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("WordCount").getOrCreate() ``` 2. **数据加载** - 从文件系统（如HDFS或本地）读取文本数据： ```python text_rdd = spark.sparkContext.textFile("hdfs://path/to/file.txt") ``` 3. **数据预处理** - **分词**：使用`flatMap`将每行拆分为单词，转为小写并过滤空值。 ```python words_rdd = text_rdd.flatMap(lambda line: line.lower().split()).filter(lambda x: x != "") ``` 4. **词频统计** - **映射与聚合**：用`map`将单词转换为键值对$(word, 1)$，再通过`reduceByKey`累加。 ```python counts_rdd = words_rdd.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b) ``` 5. **结果输出** - 保存结果到文件或打印： ```python counts_rdd.saveAsTextFile("hdfs://output_path") # 或 print(counts_rdd.collect()) ``` --- #### 三、实验中的关键问题与解决 1. **环境配置问题** - **报错**：Java版本不兼容或内存不足。 - **解决**：确保JDK 8+，调整`spark.executor.memory`参数。 2. **数据倾斜** - **现象**：某些单词频次极高，导致任务延迟。 - **优化**：使用`repartition`增加分区数，或对数据采样后拆分。 3. **惰性求值陷阱** - **问题**：误将转换操作（如`map`）视为立即执行，未触发行动操作（如`collect`）。 - **解决**：明确区分*转换操作*（返回RDD）与*行动操作*（触发计算）。 --- #### 四、实验收获与反思 1. **分布式计算的优势** - **高效处理海量数据**：通过并行计算，PySpark可在集群中快速处理GB/TB级文本。 - **容错机制**：RDD的Lineage机制自动恢复丢失的分区。 2. **PySpark与单机Python的对比** - **性能差异**：单机Python（如`collections.Counter`）仅适合小数据，PySpark通过分布式内存计算提升效率。 - **代码差异**：需理解RDD/DataFrame的API（如`reduceByKey` vs `groupBy`）。 3. **调试经验** - **日志分析**：通过Spark Web UI监控任务状态与资源占用。 - **单元测试**：本地模式下用小数据集验证逻辑正确性。 --- #### 五、应用场景拓展 1. **文本分析**：情感分析、关键词提取的前置步骤。 2. **日志处理**：统计服务器日志中的错误类型频次。 3. **推荐系统**：通过用户搜索词频生成兴趣标签。 --- #### 六、改进方向 1. **性能优化** - 使用`broadcast`变量减少数据传输。 - 选择`DataFrame`替代RDD，利用Catalyst优化器提升速度。 2. **功能扩展** - 添加停用词过滤（如`nltk`库）。 - 统计TF-IDF值，进一步分析单词重要性。 --- ### 总结通过本次实验，可深入理解PySpark的RDD编程模型与分布式计算思想，为后续复杂数据处理（如机器学习、图计算）奠定基础。实际应用中需权衡性能、资源与业务需求，灵活选择优化策略。