在Windows上部署spark需要注意的地方

最新推荐文章于 2025-05-07 10:17:35 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43859091/article/details/123732910
本文详细介绍如何在Windows环境下安装和配置Spark及其相关组件。包括选择合适的Spark和Hadoop版本、设置环境变量、安装必要软件如JDK 1.8，并通过VSCode验证安装是否成功。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、在Windows上部署spark
    下载的spark和hadoop版本要一致，推荐使用3版本

二、jdk版本
    推荐jdk1.8版本  

三、环境变量
    SPARK_HOME
    HADOOP_HOME
    
    要在path里将java.exe的目录配置好

四、打开vscode
    from pyspark import SparkConf, SparkContext
    conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("rdd-api")
    sc = SparkContext(conf=conf)
    
    没有报错，就意味着可以正常使用spark
    
五、winutils.exe文件
    在钉钉群里，有一个插件的压缩包，压缩包里还有一个压缩包  将winutils.exe放在hadoop的bin目录里

py8585
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spark完全分布式部署
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06-30 3652
本实验任务主要完成基于ubuntu环境的Spark完全分布式部署、配置和调试工作。通过完成本实验任务，要求学生熟练掌握Spark完全分布式部署方法，为后续实验的开展奠定Spark平台基础，也为从事大数据平台运维工程师、大数据技术支持工程师等岗位工作奠定夯实的技能基础。掌握Spark完全分布式环境的部署本次环境是：Ubuntu16.04spark有以下几种安装模式，每种安装模式都有自己不同的优点和长处。   local(本地模式)： 常用于本地开发测试，本地还分为local单线程和local-cluster多
在阿里云Serverless K8S集群上部署Spark任务并连接OSS（详细步骤）
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在阿里云ASK集群上部署Spark任务并连接OSS 简介 ASK是阿里云的一个产品，属于Serverless Kubernetes 集群，这次实验是要在ASK集群上运行Spark计算任务（以WordCount为例），另外为了能让计算和存储分离，我使用了阿里云OSS来存放数据。 （连接OSS这块找了好多资料都不全，在本地可以运行的代码一放在集群就报错，遇到很多bug才终于弄好了，记录下来希望对以后的小伙伴有帮助） 环境准备 本机需要安装： JAVA jdk1.8 IDEA Maven Docker（安装在Li
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二、Spark在Windows下的环境搭建
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03-26 3842
由于Spark是用Scala来写的，所以Spark对Scala肯定是原生态支持的，因此这里以Scala为主来介绍Spark环境的搭建，主要包括四个步骤，分别是：JDK的安装，Scala的安装，Spark的安装，Hadoop的下载和配置。为了突出”From Scratch”的特点（都是标题没选好的缘故），所以下面的步骤稍显有些啰嗦，老司机大可不必阅读，直接跳过就好。 　　 一．JDK的安装与环境变...
Spark安装教程（Linux版/Windows版）
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windows中安装Spark
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由于Spark是基于Scala编写的，而Scala又是依赖于Java，所以需要你先安装Scala以及JDK。有时我们需要依赖HDFS去取数据或者使用YARN集群部署，所以需要一般也需要安装Hadoop。安装JDK以及安装Sacla这里不做介绍。 1.下载Spark包 进入Spark的下载页面，选择需要下载的tgz文件。 2.下载Hadoop包 下载Spark时，我们选择的是Hadoop 2.7，所以我们进入Apache Hadoop下载页中下载对应版本的tar.gz文件 3. 安装Spark 解压下载后
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Windows环境下安装Spark并运行WordCount例子
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Windows环境下安装Spark并运行WordCount例子一、Windows下安装Spark1、提前安装Java JDK2、提前安装Scala3、安装Spark4、安装Hadoop5、下载winutils（winutils.exe是在window系统上安装hadoop时所需要的winutils文件）6、运行spark-shell二、运行WordCount例子1、新建Project2、新建Scala Class3、导入Spark程序依赖的jar包4、编写WordCount代码 一、Windows下安装Sp
（windows）虚拟机搭建spark
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对于一个刚刚迈入数据领域的小白、大学生而言，可能有很多人和我一样，面对这种搭建平台知识懵懵懂懂，摸不到头绪，摸爬滚打，在无尽的报错和反复尝试受尽了折磨！在spark搭建之前，有很多的准备工作，你会明白搭建spark不只是搭建spark这么简单。下面我们一起尝试这走出这片苦海！对于一个全新的windows虚拟机，我们需要安装很多前提条件，如果你的虚拟机有jdk、python、hadoop，也需要对准好对应版本，他们大多数兼容性很差，稍有不慎就会出现报错，
Spark大数据配置集群
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09-14 1259
Spark应用最终是以提交集群任务的方式运行的，因此在提交应用之前需要先启动集群，并查看集群状态，确保集群处于正常的可使用状态。值得注意的是，Scala、Java和Spark三者之间是有版本搭配限制的，可以根据官方文档提供的组合进行下载，否则会出现启动异常。安装的软件存在于 Ubuntu中配置的源服务器中,在源服务器中存储了大量的软件镜像,类似于一个软件应用商店，通过该命令，就可以通过网络从远程的应用商店中下载并安装SSH。在启动的时候如果出现需要输入密码的情况，这种情况则是因为部分文件没有设置权限。
Spark学习系列——在虚拟机上搭建 Spark 集群的两种方法
u012604314的博客
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一、概述        对于想学习 spark 集群搭建及应用的人来说，专门买多台物理主机往往成本太高，其实我们只需要利用虚拟机（我用的是 VMWare）搭建多台虚拟主机即可。在学习过程中，在网上搜了各种资料，参考了很多优秀的博客，发现在虚拟机上搭建 spark 集群主要有两种方法。第一种是充分利用 VMWare 的虚拟机克隆功能，只需要配置好一台主机，直接克隆生成其他主机并修改少量配置即可
Spark 安装（windows）
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04-08 743
环境变量配置完成后验证spark是否安装成功，开启一个新的cmd窗口。输入：spark-shell 出现版本号即为安装成功。点击确定后 再编辑用户变量 点击path进行编辑。把spark安装包解压到一个新文件夹中。搜索环境变量 在系统变量中配置路径。复制spark安装包解压后的路径。环境变量设置完成后点击确定退出。
【Spark】Windows下安装Spark（亲测成功安装）
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安装Spark之前，需要安装JDK、Hadoop、Scala。显示上面的正常运行界面，表示本地的spark环境已搭建完成！环境变量Path添加条目%SCALA_HOME%\bin。为了验证Scala是否安装成功，开启一个新的cmd窗口。环境变量Path添加条目%SPARK_HOME%\bin。为了验证Spark是否安装成功，开启一个新的cmd窗口。设置环境变量 %SCALA_HOME%设置环境变量 %SPARK_HOME%本地点击msi文件安装，安装目录为。可以看到Scala安装成功。安装方法就不赘述了。
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在windows上打开spark G:\Windows\System32>pyspark Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 20/05/12 18:19:49 WARN NativeCodeLoader
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安装与配置Spark开发头哥
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### 安装和配置 Spark 开发环境 #### 下载解压安装包 为了开始设置 Spark 的开发环境，需先从官方网站获取最新的稳定版本并将其放置于目标机器上的合适位置。下载完成后，通过命令行工具或者压缩软件完成解压操作。 对于 Linux 或 macOS 用户来说，可以利用 `tar` 命令来进行此过程[^1]： ```bash tar -xzf spark-<version>-bin-hadoop<version>.tgz ``` Windows 用户则可能更倾向于使用图形界面下的压缩程序来展开文件夹结构[^4]。 #### 配置环境变量 接着要使系统识别新安装的 Spark 路径以便可以在任何地方调用它。这涉及到编辑 `.bashrc`, `.zshrc` (针对 Unix-like 系统)，或是 Windows 上的高级系统设置里的环境变量部分。具体而言就是向 PATH 变量追加 Spark bin 目录的位置[^2]。 Unix/Linux/MacOS: ```bash export SPARK_HOME=/path/to/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH source ~/.bashrc # or source ~/.zshrc depending on shell used ``` Windows PowerShell: ```powershell $env:Path += ";C:\path\to\spark\bin" [System.Environment]::SetEnvironmentVariable('Path', $env:Path, 'Machine') ``` #### 修改 Spark 配置文件 除了基本路径外，还需要调整一些默认参数以适应特定需求或优化性能表现。通常这些更改会涉及 conf 文件夹内的多个 XML 和 properties 类型文档。例如，在某些情况下需要指定 master URL 来指明集群模式还是本地单节点运行方式；另外还有内存分配比例等选项可供自定义。 #### 创建项目依赖关系（IDE 特定） 当准备在一个集成开发环境中开展工作时——比如 Eclipse IDE ——还需额外处理好 Java 构建路径问题。这意味着要把之前提到过的那些 jar 包加入到项目的库列表里去，从而让编译器知道去哪里寻找必要的类定义[^3]。 #### 测试验证 最后一步便是确认一切正常运作。可以通过启动交互式 Scala Shell (`spark-shell`) 并观察是否有错误提示作为初步判断依据之一。如果一切顺利的话，则说明已经成功构建了一个可用的工作区。 #### Hadoop 环境兼容性考虑 值得注意的是，由于 Spark 经常被部署在大数据框架之上，因此有时也需要同步设定 Hadoop 的相关属性，特别是像 JAVA_HOME 这样的全局变量指向正确版本的 JDK 是非常重要的[^5]。
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