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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#spark

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。

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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

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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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04-08 741
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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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