linux环境不使用hadoop安装单机版spark的方法

下面我为您详细讲解“linux环境不使用hadoop安装单机版spark的方法”的完整攻略。

一、安装Java环境

在Linux环境中，首先需要安装Java环境。可以通过以下命令进行安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install default-jre
sudo apt-get install default-jdk

安装完成后，可以通过以下命令查看Java版本：

java -version

如果显示了Java版本号，则说明安装成功。

二、下载Spark安装包

可以通过Spark官网下载最新版本的Spark安装包，或者执行以下命令下载：

wget https://downloads.apache.org/spark/spark-3.2.0/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz

三、解压并配置Spark环境变量

解压下载的安装包，并将解压后的文件夹移动到指定目录下，例如：

tar -zxvf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz
sudo mv spark-3.2.0-bin-hadoop3.2 /usr/local/spark

然后在.bashrc文件中设置Spark的环境变量：

export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

执行以下命令使环境变量生效：

source ~/.bashrc

四、运行Spark Standalone集群

运行以下命令启动Spark Standalone集群：

cd $SPARK_HOME
sbin/start-master.sh
sbin/start-slave.sh spark://localhost:7077

其中，localhost需要替换为本机IP地址。

五、运行Spark应用程序

编写Spark应用程序，并使用以下命令进行提交：

bin/spark-submit --class com.example.App --master spark://localhost:7077 /path/to/app.jar

其中，com.example.App需要替换为Spark应用程序的主类名，/path/to/app.jar需要替换为应用程序的jar包路径。

示例说明

示例一：WordCount程序

以下为WordCount程序的Java代码：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import java.util.Arrays;

public class WordCount {
  public static void main(String[] args) {
    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("spark://localhost:7077");
    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
    JavaRDD<String> lines = sc.textFile("/path/to/file.txt");
    JavaRDD<String> words = lines.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(" ")).iterator());
    JavaPairRDD<String, Integer> pairs = words.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1));
    JavaPairRDD<String, Integer> counts = pairs.reduceByKey((a, b) -> a + b);
    counts.saveAsTextFile("/path/to/output");
    sc.stop();
  }
}

使用以下命令进行编译：

javac -classpath $SPARK_HOME/jars/* WordCount.java

使用以下命令进行打包：

jar -cvf WordCount.jar WordCount.class

使用以下命令进行提交：

bin/spark-submit --class WordCount --master spark://localhost:7077 WordCount.jar

示例二：Pi程序

以下为Pi程序的Java代码：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class Pi {
  public static void main(String[] args) {
    SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Pi").setMaster("spark://localhost:7077");
    JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
    int count = sc.parallelize(range(0, 10000000)).filter(i -> {
      double x = Math.random();
      double y = Math.random();
      return x * x + y * y < 1;
    }).count();
    double pi = 4.0 * count / 10000000;
    System.out.println("Pi = " + pi);
    sc.stop();
  }

  private static int[] range(int start, int end) {
    int[] range = new int[end - start];
    for (int i = start; i < end; i++) {
      range[i - start] = i;
    }
    return range;
  }
}

使用以下命令进行编译：

javac -classpath $SPARK_HOME/jars/* Pi.java

使用以下命令进行打包：

jar -cvf Pi.jar Pi.class

使用以下命令进行提交：

bin/spark-submit --class Pi --master spark://localhost:7077 Pi.jar

以上为不使用hadoop安装单机版Spark的方法的完整攻略及示例，感谢您耐心阅读。