一、安装Spark

spark和Hadoop可以部署在一起,相互协作,由Hadoop的HDFS、HBase等组件复制数据的存储和管理,由Spark负责数据的计算。

Linux:CentOS Linux release 7.6.1810(Core)(cat /etc/centos-release 查看linux版本)

Hadoop:2.8.5(hadoop version)

JDK:1.8.0_171(java -version)

Spark:2.3.0(先在命令行中查找spark-shell所在的位置,命令为find / -name spark-shell,然后运行spark-shell,就能看到spark的版本号了)

二、在spark-shell中运行代码

1.四种模式

(1)local

(2)独立集群

(3)yarn

(4)MESOS

举例:

启动spark shell成功后在输出信息的末尾可以看到"scala >"的命令提示符

三、编写Spark独立应用程序

第一步:

第二步:

(1)sbt

步骤一:安装sbt

步骤2:用sbt打包

需要在应用程序的目录下构建simple.sbt文件(只要扩展名是.sbt都可以),在sbt中给出依赖说明,说明中包括当前应用的名称,版本号,scala版本,依赖的groupID

在正式打包编译之前,需要检查一下目录结构,必须要满足下面的目录结构,才允许打包,编译。

打包成功,会出现success信息

(2)Maven

步骤一:安装Maven

在写本地文件的时候一定是file:///

步骤二:建一个新的目录叫sparkapp2,在该目录下建立src/main/scala,增加SimpleApp.scala代码

在“~/sparkapp2”目录中新建pom.xml文件

四、Spark集群环境搭建

在实验室用三台机器搭建spark集群,一台作为主节点master,两台作为辅节点slave,将三台设备配置在同一个局域网内。 底层的Hadoop也要用集群进行配置,数据分布式保存,计算也要分布式运算

(1)在master节点上访问Spark官网下载Spark安装包

在master节点主机的终端中执行如下命令:

在.bashrc添加如下配置

运行source命令,使配置立即生效

(2)在master节点上配置slaves文件,该文件包含了所有从节点的相关信息,slaves文件是在Spark安装目录下面的conf子目录下,在conf子目录下有一个slave.template模块文件,把这个模板文件复制,重命名为Slaves文件。打开这个文件,把刚才两个从节点主机名称放到这个slave文件中保存一下,

(3)配置spark-env.sh文件

将spark-env.template拷贝到spark-env.sh,在这个文件中,需要添加三行配置信息。

(4)将Master主机上的/usr/local/spark文件夹复制到各个节点上

在两个从节点上分别执行下面的操作,

(5)启动集群

启动Hadoop集群,然后启动Master节点,

然后再在master节点上,运行start-slaves.sh这个脚本文件,去启动另外两个从节点,

在master主机上打开浏览器,访问http://master:8080,就会显示下图集群信息

(6)关闭集群

先关闭spark(都是在master节点上执行,不用到slave节点关闭),再关闭Hadoop

五、在集群上运行Spark应用程序

1.启动Hadoop集群、Master节点和所有slaves节点

2.在集群汇总运行应用程序JAR包

安装目录是/usr/local/spark/,在这个目录下油锅spark-submit命令,用这个命令去提交刚才的应用程序,

3.在集群中运行spark-shell

  在交互式命令下,运行程序。下面写法表示spark-shell一进入交互式环境,就连接到独立集群资源管理器上面,通过它来调度指挥资源。

在spark交互式环境中,系统会自动生成一个名词为sc的SparkContext对象

用户在独立集群管理Web界面查看应用的运行情况:在浏览器中输入http://master:8080/,就可以查看当前的运行状态。

4.向Hadoop YARN集群管理器提交应用

在当前master节点的安装目录下去运行命令,

运行后,根据在shell中得到输出的结果地址进行查看

5.用spark-shell连接到YARN集群管理器上

在客户端启动一个spark-shell,是在客户端的交互式环境下执行,不可能是cluster模式,肯定是一个client模式。

参考文献:

【1】Spark编程基础_中国大学MOOC(慕课)

4.Spark环境搭建和使用方法的更多相关文章

  1. Hive On Spark环境搭建

    Spark源码编译与环境搭建 Note that you must have a version of Spark which does not include the Hive jars; Spar ...

  2. 分布式计算框架-Spark(spark环境搭建、生态环境、运行架构)

    Spark涉及的几个概念:RDD:Resilient Distributed Dataset(弹性分布数据集).DAG:Direct Acyclic Graph(有向无环图).SparkContext ...

  3. Spark学习进度-Spark环境搭建&Spark shell

    Spark环境搭建 下载包 所需Spark包:我选择的是2.2.0的对应Hadoop2.7版本的,下载地址:https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2. ...

  4. Spark环境搭建(上)——基础环境搭建

    Spark摘说 Spark的环境搭建涉及三个部分,一是linux系统基础环境搭建,二是Hadoop集群安装,三是Spark集群安装.在这里,主要介绍Spark在Centos系统上的准备工作--linu ...

  5. Eclipse+maven+scala+spark环境搭建

    准备条件 我用的Eclipse版本 Eclipse Java EE IDE for Web Developers. Version: Luna Release (4.4.0) 我用的是Eclipse ...

  6. 学习Spark——环境搭建(Mac版)

    大数据情结 还记得上次跳槽期间,与很多猎头都有聊过,其中有一个猎头告诉我,整个IT跳槽都比较频繁,但是相对来说,做大数据的比较"懒"一些,不太愿意动.后来在一篇文中中也证实了这一观 ...

  7. 大数据学习系列之六 ----- Hadoop+Spark环境搭建

    引言 在上一篇中 大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解 : http://www.panchengming.com/2017/12/18/pancm62/ 中使用Hive整合 ...

  8. Spark环境搭建(六)-----------sprk源码编译

    想要搭建自己的Hadoop和spark集群,尤其是在生产环境中,下载官网提供的安装包远远不够的,必须要自己源码编译spark才行. 环境准备: 1,Maven环境搭建,版本Apache Maven 3 ...

  9. Spark环境搭建(四)-----------数据仓库Hive环境搭建

    Hive产生背景 1)MapReduce的编程不便,需通过Java语言等编写程序 2) HDFS上的文缺失Schema(在数据库中的表名列名等),方便开发者通过SQL的方式处理结构化的数据,而不需要J ...

随机推荐

  1. luoguP5094 [USACO04OPEN]MooFest 狂欢节

    get 到的 这种需要求 含 max 的式子,枚举最大值的方法非常普遍. 类似的,还有含 min , gcd 的式子,枚举他们也很普遍 主要难点 我们首先想到,先按 v 从小到大排序,因为这样既可以简 ...

  2. Centos 7+KVM(Windows Server 2008 r2 )

    KVM虚拟机 Kernel-based Virtual Machine的简称,是一个开源的系统虚拟化模块,自Linux 2.6.20之后集成在Linux的各个主要发行版本中.它使用Linux自身的调度 ...

  3. Python中文注释报错的解决方法

    在Python的程序中加了中文注释会报错 解决方法是:在程序的最开始位置加入 # -- coding: utf-8 --

  4. Python 中的时间处理包datetime和arrow

    Python 中的时间处理包datetime和arrow 在获取贝壳分的时候用到了时间处理函数,想要获取上个月时间包括年.月.日等 # 方法一: today = datetime.date.today ...

  5. 解决node fs.writeFile 生成csv 文件乱码问题

    解决node fs.writeFile 生成csv 文件乱码问题: fs.writeFile('xxx.csv', '\ufeff' + 要传入的数据, {encoding: 'utf8'}); \u ...

  6. axios 源码解析(下) 拦截器的详解

    axios的除了初始化配置外,其它有用的应该就是拦截器了,拦截器分为请求拦截器和响应拦截器两种: 请求拦截器    ;在请求发送前进行一些操作,例如在每个请求体里加上token,统一做了处理如果以后要 ...

  7. NLP第二课(搜索)

    最近压力太大了,持续性修改0注释的代码,变量为阿拉伯数字的代码,压力山大,摆正心态,没有那些bug,还需要我们来做些什么呢?如果一个特别出色的项目,也体现不出来你个人的出色.几句牢骚,我们今天来继续说 ...

  8. 2019-11-27-WPF-全屏透明窗口

    原文:2019-11-27-WPF-全屏透明窗口 title author date CreateTime categories WPF 全屏透明窗口 lindexi 2019-11-27 09:22 ...

  9. Winform 通过 WebBrowser 与 JS 交互

    Winform 通过 WebBrowser 与 JS 交互 魏刘宏 2019.08.17 之前在使用 Cef (可在 Winform 或 WPF 程序中嵌入 Chrome 内核的网页浏览器的组件)时, ...

  10. Python - Socket网络编程 - 第二十六天

    网络编程 Python 提供了两个级别访问的网络服务.: 低级别的网络服务支持基本的 Socket,它提供了标准的 BSD Sockets API,可以访问底层操作系统Socket接口的全部方法. 高 ...