大数据之Spark基础环境

下面是关于"大数据之Spark基础环境"的完整攻略：

简介

Apache Spark是当前时下最热门的开源大数据处理框架之一。Spark提供了一种基于内存的分布式计算方式，支持Java、Scala、Python等多种编程语言。本文将为您介绍Spark的基础环境搭建过程。

环境准备

在开始搭建环境之前，您需要先准备以下工具：

• Java：Spark是基于Java开发的，需要先安装JDK。
• Hadoop：Spark需要依赖Hadoop来运行，因此需要先安装Hadoop。
• Spark源码包：官方网站提供了多个版本，你可以根据需要选择合适的版本进行下载。

配置Hadoop

在安装Hadoop之后，需要进行一些配置。

1. 修改配置文件

2. 修改hadoop-env.sh

在hadoop-env.sh中加入如下配置：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle

• 修改core-site.xml和hdfs-site.xml

在core-site.xml中加入如下配置：

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://localhost:9000</value>
  </property>
</configuration>

在hdfs-site.xml中加入如下配置：

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/usr/local/hadoop-2.8.0/data/dfs/namenode</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/usr/local/hadoop-2.8.0/data/dfs/datanode</value>
  </property>
</configuration>

• 格式化HDFS

完成配置后，使用以下命令格式化HDFS：

hdfs namenode -format

1. 启动Hadoop

使用以下命令启动Hadoop：

start-dfs.sh

安装Spark

1. 解压Spark源码包

进入下载目录，使用以下命令解压Spark源码包：

tar -xzvf spark-2.2.1.tgz

1. 编译Spark

Spark源码包提供了编译好的二进制文件，也可以自己编译。如果要自己编译，需要在解压后的源码包根目录中使用以下命令进行编译：

./build/mvn -DskipTests clean package

编译完成后，生成的二进制文件位于target目录下。

使用Spark

使用下面的命令启动Spark shell：

./bin/spark-shell

输入下面的命令，进行WordCount示例：

val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/spark/README.md")
val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
wordCounts.collect().foreach(println)

这是单个机器上的WordCount示例。如果你的Spark集群上有多台机器，你可以在Spark shell中指定集群名字来启动它们：

./sbin/start-master.sh
./sbin/start-slaves.sh

再次启动Spark shell：

./bin/spark-shell --master spark://<master-ip>:7077

提交示例程序到Spark集群：

./bin/spark-submit --class <main-class> --master <master-url> <application-jar> <application-arguments>

总结

本文介绍了Spark基础环境的搭建过程，并提供了模拟WordCount的示例。希望可以为读者提供帮助。