spark local
时间: 2023-08-05 20:39:13 浏览: 39
可以通过在 SparkSubmit 脚本或在 SparkConf 中指定 master 为 local 来在本地运行 Spark。这将在单个线程中运行 Spark,适用于开发和测试目的。例如,可以在 SparkSubmit 脚本中使用以下命令:
```
spark-submit --master local[*] --class <main-class> <application-jar> <application-args>
```
其中,`[*]` 表示使用所有可用的 CPU 核心。如果想指定使用单个核心,可以使用 `local[1]`。
相关问题
spark local 使用
Spark的Local运行模式是指在本地一台机器的虚拟机中运行Spark的所有进程,无需任何资源管理器。它主要用于测试目的,使用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算。在本地模式下,可以直接使用Spark的Local运行模式,无需启动Hadoop。如果需要使用HDFS,需要先启动Hadoop/HDFS。在终端窗口中,可以使用以下命令来运行Spark自带的示例程序:
1. 进入Spark安装目录:cd /data/bigdata/spark-2.3.2
2. 运行示例程序:./bin/run-example SparkPi
这样就可以验证Spark是否安装成功,并在本地模式下运行Spark任务。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Spark Local模式安装](https://blog.csdn.net/feizuiku0116/article/details/122687814)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Spark源码阅读04-Spark运行架构之Local运行模式](https://blog.csdn.net/weixin_44480968/article/details/121892966)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Spark本地环境搭建(local模式)](https://blog.csdn.net/qq_44807756/article/details/125551698)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
如何在linux虚拟机里面启动spark local
要在Linux虚拟机中启动Spark local,你需要遵循以下步骤:
1. 安装JDK:Spark需要Java环境来运行。你可以通过在终端中输入`java -version`来检查Java是否已经安装。如果没有安装,可以使用以下命令安装JDK:
```
sudo apt-get update
sudo apt-get install default-jdk
```
2. 下载Spark:你可以从Spark官网下载最新版本的Spark,也可以使用以下命令在终端中下载`spark-<version>-bin-hadoop<version>.tgz`压缩包:
```
wget https://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-3.1.2/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
```
3. 解压Spark:解压下载的Spark压缩包,并将其移动到适当的目录中:
```
tar -xvf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
sudo mv spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 /usr/local/spark
```
4. 设置环境变量:将Spark的bin目录添加到PATH环境变量中,以便在终端中可以直接使用Spark命令:
```
export PATH=$PATH:/usr/local/spark/bin
```
5. 启动Spark:在终端中输入以下命令启动Spark local:
```
spark-shell
```
这将启动Spark的交互式Shell,你可以在其中输入Spark代码,并查看结果。如果你想执行一个Spark应用程序,可以使用以下命令:
```
spark-submit --class <class_name> --master local <application.jar>
```
其中,`<class_name>`是你的应用程序的主类名,`<application.jar>`是你的应用程序打包成的jar文件名。