Python搭建Spark分布式集群环境

Python搭建Spark分布式集群环境攻略

简介

Spark是一个基于内存计算、速度快、易于使用和高度可扩展的开源计算系统。在大规模数据处理和分析方面比Hadoop MapReduce更具优势。本文将介绍如何使用Python搭建Spark分布式集群环境。

环境准备

搭建Spark分布式集群需要准备以下环境：

• 安装Java
• 安装Scala
• 安装Spark
• 安装Hadoop
• 配置SSH免密登录

以上环境安装和配置的方法这里不再赘述，可参考其他教程进行设置。

搭建Spark分布式集群环境

下面我们开始搭建Spark分布式集群环境。

1. 配置主节点

首先在主节点上配置Spark环境变量，在.bashrc文件中添加以下内容：

export SPARK_HOME=/path/to/spark
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

接着修改Spark配置文件，打开$saprk_home/conf/spark-env.sh文件，将以下内容添加到最后：

export JAVA_HOME=/path/to/java
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
export SCALA_HOME=/path/to/scala
export SPARK_MASTER_HOST=master_IP
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
export SPARK_WORKER_INSTANCES=2

其中，master_IP为主节点的IP地址。

最后启动Spark：

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

2. 配置从节点

对于从节点，同样需要配置Scala和Spark的环境变量，在.bashrc文件中添加以下内容：

export SCALA_HOME=/path/to/scala
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH
export SPARK_HOME=/path/to/spark
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

然后配置Spark节点，在$saprk_home/conf/spark-env.sh文件中添加以下内容：

export JAVA_HOME=/path/to/java
export HADOOP_HOME=/path/to/hadoop
export SPARK_MASTER_HOST=master_IP
export SPARK_MASTER_PORT=7077

其中，master_IP为主节点的IP地址。

最后启动Spark：

$SPARK_HOME/sbin/start-slave.sh spark://master_IP:7077

示例一：Spark WordCount

Spark WordCount是一个经典的示例，在这里我们将演示如何在Spark分布式集群环境下运行WordCount。

首先将需要统计的文件拷贝到HDFS中：

hadoop fs -put /path/to/file /user/spark/input

接着启动Spark：

$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh

然后进入Spark Shell：

spark-shell

在Spark Shell中执行以下命令：

val textFile = sc.textFile("hdfs://hadoop-master:9000/user/spark/input")
val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _)
counts.collect().
forEach(println)

其中，hadoop-master为Hadoop的主节点地址。

示例二：Spark Pi

Spark Pi是另一个经典的示例，在这里我们将演示如何在Spark分布式集群环境下运行Pi。

首先进入Spark Shell：

spark-shell

在Spark Shell中执行以下命令：

val numThrows = 1000000
val throws = sc.parallelize(1 to numThrows).map{i =>
  val x = math.random * 2 - 1
  val y = math.random * 2 - 1
  if (x*x + y*y < 1) 1 else 0
}.reduce(_ + _)
println(4.0 * throws / numThrows)

输出的结果为Pi的近似值。

结束

到此，我们完成了Python搭建Spark分布式集群环境攻略的介绍，希望对您有所帮助。