Spark安装与部署

1.首先安装scala（找到合适版本的具体地址下载）

在/usr/local/目录下

wget https://www.scala-lang.org/download/****

2.安装spark

（由于我的Hadoop是2.7.6版本的，因此我所用的spark是在官网上的适用hadoop-2以上版本的）

wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.3/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz
tar -zxvf spark-2.4.-bin-hadoop2..tgz
rm spark-2.4.-bin-hadoop2..tgz

3.配置环境变量

vim /etc/profile

4.刷新环境变量

source /etc/profile

5.复制配置文件

cp slaves.template slaves
cp spark-env.sh.template spark-env.sh

6.接着进行以下配置

vim /etc/profile（查看其它配置文件直接复制即可）
vim ./spark-2.4.-bin-hadoop2./conf
vim spark-env.sh

7.启动spark环境

1）先启动Hadoop环境

/usr/local/hadoop-2.7./sbin/start-all.sh

2) 启动Spark环境

/usr/local/spark-2.4.-bin-hadoop2./sbin/start-all.sh

8.查看spark的web控制界面

我的是：http://192.168.87.140:8080

显示端口为7077

9.查看Hadoop的web端界面

我的是：http://192.168.87.140:8088

10.验证Spark是否安装成功

bin/run-example SparkPi

注意：命令执行后出现一大堆东西，只需要从中找到下面这个图中的东西，就说明安装成功。

bin/run-example SparkPi >& | grep "Pi is"

11.使用Spark Shell编写代码

1）启动Spark Shell

bin/spark-shell

2）加载text文件

spark创建sc，可以加载本地文件和HDFS文件创建RDD。这里用Spark自带的本地文件README.md文件测试。

scala>val textFile=sc.textFile("file:///usr/local/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7/README.md")

加载HDFS文件和本地文件都是使用textFile，区别是添加前缀(hdfs://和file://)进行标识。

3）简单RDD操作

scala> textFile.first() // 获取RDD文件textFile的第一行内容
scala> textFile.count() // 获取RDD文件textFile的所有项的计数

scala> val lineWithSpark=textFile.filter(line=>line.contains("Spark"))// 抽取含有“Spark”的行，返回一个新的RDD

scala> lineWithSpark.count() //统计新的RDD的行数

4）可以通过组合RDD操作进行组合，可以实现简易MapReduce操作

scala> textFile.map(line=>line.split(" ").size).reduce((a,b)=>if(a>b) a else b) //找出文本中每行的最多单词数

5）退出Spark shell

:quit