spark伪分布式环境配置与scala、java、python编程实例

时间: 2023-06-05 12:48:13 浏览: 136

Spark安装及其测试

### Spark安装及其测试 #### 一、环境搭建与配置 **1.1 Scala安装与配置** 为了能够顺利地安装和配置Spark，首先需要确保Scala环境已经正确安装在系统上。根据给定的内容，这里选用的是Scala 2.11.7版本。 - **下载Scala**： - 下载地址：[http://www.scala-lang.org/download/2.11.7.html](http://www.scala-lang.org/download/2.11.7.html) - 使用`wget`或者浏览器直接下载。 - **安装Scala**： - 解压缩Scala安装包： ```bash tar -xzvf scala-2.11.7.tgz -C /opt/hadoop/ ``` - 配置Scala环境变量： - 编辑`.bash_profile`文件： ```bash vi ~/.bash_profile ``` - 添加以下内容： ```bash # set scala environment export SCALA_HOME=/opt/hadoop/scala-2.11.7 export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin ``` - 使更改生效： ```bash source ~/.bash_profile ``` **1.2 Spark安装与配置** 接着，需要下载并配置Spark。这里选择的是Spark 1.5.1版本，该版本适用于Hadoop 2.6。 - **下载Spark**： - 下载地址：[http://spark.apache.org/downloads.html](http://spark.apache.org/downloads.html) - 下载适合Hadoop 2.6的二进制包。 - **安装Spark**： - 解压Spark安装包： ```bash tar -zxvf spark-1.5.1-bin-hadoop2.6.tgz -C /opt/hadoop/ ``` - 配置Spark环境变量： - 编辑`.bash_profile`文件： ```bash vim ~/.bash_profile ``` - 添加以下内容： ```bash # set spark-hadoop export SPARK_HOME=/opt/hadoop/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin ``` - 使更改生效： ```bash source ~/.bash_profile ``` - 修改`slaves`文件： - 打开`slaves`文件： ```bash vi $SPARK_HOME/conf/slaves ``` - 修改内容为： ```bash Master.Hadoop ``` - 配置`spark-env.sh`： - 拷贝模板文件： ```bash cp $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh.template $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh ``` - 打开并编辑`spark-env.sh`文件： ```bash vim $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh ``` #### 二、启动Spark伪分布式环境启动Spark伪分布式环境需要保证Hadoop集群或伪分布式环境已经启动。 - **检查Hadoop状态**： - 使用`jps`命令查看Hadoop进程是否已启动： ```bash jps ``` - 如果没有启动，则进入Hadoop的`sbin`目录并执行： ```bash ./start-all.sh ``` - **启动Spark**： - 进入Spark的`sbin`目录： ```bash cd $SPARK_HOME/sbin ``` - 启动所有组件： ```bash ./start-all.sh ``` - 查看启动的日志，确认有`Master`和`Worker`进程。 - 访问Spark Web UI (`http://Master.Hadoop:8080`)，以查看集群的状态。 #### 三、测试Spark伪分布式环境测试Spark伪分布式环境通常包括以下几个步骤： - **读取HDFS文件**： - 使用`sc.textFile`方法读取HDFS上的文件： ```scala val readmeFile = sc.textFile("hdfs://Master.Hadoop:9000/user/hadoop/input/file1.txt") ``` - 执行`collect`操作以触发Job的执行： ```scala readmeFile.collect ``` - **监控Job执行情况**： - 访问`http://localhost:4040`来查看Spark Web UI，并监控Job的执行情况。 - **运行SparkPi示例**： - 使用`spark-submit`命令运行Spark自带的例子： ```bash spark-submit --master spark://Master.Hadoop:7077 \ --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --name Spark-Pi \ /opt/hadoop/spark-1.5.1-bin-hadoop2.6/lib/spark-examples-1.5.1-hadoop2.6.0.jar ``` #### 四、端口说明 - `master`端口：7077 - `master` Web UI：8080 - `spark-shell` Web UI端口：4040 以上步骤详细介绍了如何安装和配置Spark 1.5.1版本的伪分布式环境，并提供了测试案例。这将帮助用户更好地理解如何设置和使用Spark进行数据处理任务。

Spark伪分布式环境配置： 1. 安装Java和Scala 2. 下载Spark并解压缩 3. 配置环境变量 4. 修改配置文件 5. 启动Spark Scala编程实例： 1. 定义变量和常量 2. 控制流语句 3. 函数定义和调用 4. 集合操作 5. 类和对象 Java编程实例： 1. 基本语法 2. 控制流语句 3. 类和对象 4. 异常处理 5. 文件操作 Python编程实例： 1. 变量和数据类型 2. 控制流语句 3. 函数定义和调用 4. 文件操作 5. 模块和包的使用

阅读全文

spark伪分布式环境配置与scala、java、python编程实例

相关推荐

Java与Scala实现的Spark基础教程源码解析

Python入门：Spark大数据处理详解与环境搭建

Spark伪分布式.rar

spark伪分布式环境搭配

简述spark伪分布式单节点部署的步骤

Python搭建Spark分布式集群环境

人工智能项目资料-主要基于Scala和python语言编写，运行在spark分布式集群。.zip

spark-lp：基于Apache Spark的分布式线性编程求解器

毕业设计：基于java、scala、python、spark实现的图书推荐系统.zip

Marlin：基于Spark的分布式矩阵运算Scala库

阿里大数据笔试：Java/Scala/Python编程实战与身份证验证

掌握Spark 2.0入门指南：Scala与Python实战

Spark API 图解：Python与Scala实现的转换与操作

Spark 2入门：Scala与Python构建大数据处理应用

Apache Spark编程食谱开源集合：涵盖Java、Python、R、Scala

Spark高速分布式计算实战

监控Scala与Python Spark作业在Yarn中的动态资源使用

实时网约车系统：基于Spark的分布式设计与优化

大规模数据处理技术：Spark与分布式计算框架

最新推荐

实验七：Spark初级编程实践

大数据技术实践——Spark词频统计

YOLOv3-训练-修剪.zip

JHU荣誉单变量微积分课程教案介绍

管理建模和仿真的文件

【实战篇：自定义损失函数】：构建独特损失函数解决特定问题，优化模型性能

如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

Naruto爱好者必备CLI测试应用

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略