初识Spark入门

下面我将为您详细讲解“初识Spark入门”的完整攻略，包括安装、配置、示例等内容。

1. 安装Spark

Spark可以在官方网站上下载：https://spark.apache.org/downloads.html。这里我们选择下载最新版本，并将其解压到我们的工作目录。例如，我们将Spark解压到~/spark目录下。

2. 配置Spark环境变量

为了方便使用Spark命令行工具，我们需要将其添加到环境变量中。在命令行中输入以下命令：

export PATH=$PATH:~/spark/bin

3. 运行Spark例子

接下来我们要运行一个简单的Spark例子来测试我们的安装和配置是否成功。这里我们以Spark自带的WordCount例子为例。首先，我们需要创建一个输入文件，并将其上传到HDFS中。假设我们创建的文件名为input.txt，并且将其上传到了/user/username/input目录下。

接下来，我们要运行WordCount例子，用于统计文件中每个单词出现的次数。在命令行输入以下命令：

spark-submit --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount ~/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-x.x.x.jar /user/username/input/input.txt /user/username/output

其中，x.x.x表示Spark的版本号，/user/username/input/input.txt表示输入文件的路径，/user/username/output表示输出文件的路径。

4. 其他示例

除了WordCount例子外，Spark还提供了其他很多例子。例如，我们可以测试MLlib库中的分类算法，可以测试Spark Streaming库中的实时处理功能等等。

下面是一个简单的MLlib库中的分类算法的例子，用于分类鸢尾花数据集。在命令行中输入以下命令：

spark-submit --class org.apache.spark.examples.JavaKMeansExample ~/spark/examples/jars/spark-examples_2.12-x.x.x.jar /spark/data/mllib/sample_kmeans_data.txt

其中，/spark/data/mllib/sample_kmeans_data.txt是Spark自带的鸢尾花数据集。

这些例子只是Spark可以实现的很小的一部分功能，当然了，这些也是初步学习Spark的很好的资源。