jps出现SparkSubmit是关闭了spark吗

时间: 2023-12-31 13:06:59 浏览: 186

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Hadoop和Spark的安装过程可以分别进行，以下是详细的安装步骤： Hadoop安装 Hadoop的安装通常包括下载、解压、配置环境变量和配置文件、格式化HDFS以及启动Hadoop服务等步骤。以下是一个基本的安装流程： 1.下载Hadoop安装包： 1.从Apache Hadoop官网（https://hadoop.apache.org/）下载适合您操作系统的Hadoop版本。通常，选择稳定版如Hadoop 3.x系列。 2.解压Hadoop安装包： 1.使用tar命令解压下载的Hadoop压缩包到指定目录，例如/opt/hadoop。 3.配置环境变量： 1.编辑~/.bashrc或/etc/profile文件，添加Hadoop的HOME路径和bin目录到PATH中。 2.例如，在/etc/profile中添加： 3. bash复制代码 4. 5. export HADOOP_HOME=/opt/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin 6. 7.使用source /etc/profile命令使 ### Hadoop & Spark 安装教程详述 #### 一、Hadoop 安装步骤详解 **1. 下载 Hadoop 安装包** - **官方下载页面**: 访问 Apache Hadoop 官方网站（https://hadoop.apache.org/），在页面中找到“Downloads”部分，下载最新稳定版本（推荐 Hadoop 3.x 系列）。 **2. 解压 Hadoop 安装包** - 使用 `tar` 命令解压下载好的 Hadoop 压缩包至目标目录，例如 `/opt/hadoop`。命令如下： ```bash tar -xzf hadoop-3.x.x.tar.gz -C /opt/ ``` **3. 配置环境变量** - 打开 `~/.bashrc` 或 `/etc/profile` 文件，添加以下内容以设置 Hadoop 的环境变量： ```bash export HADOOP_HOME=/opt/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin ``` - 使用 `source /etc/profile` 或 `source ~/.bashrc` 命令更新当前会话的环境变量。 **4. 配置 Hadoop 文件** - 进入 `/opt/hadoop/etc/hadoop/` 目录，编辑以下文件： - **hadoop-env.sh**：设置 `JAVA_HOME` 环境变量，确保 Java 已经正确安装。 - **core-site.xml**：配置 HDFS 的地址和临时目录。示例配置如下： ```xml <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://localhost:9000</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/tmp/hadoop-${user.name}</value> </property> </configuration> ``` - **hdfs-site.xml**：配置 HDFS 的数据块副本数量等参数。示例配置如下： ```xml <configuration> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> </configuration> ``` - **mapred-site.xml**：如果不存在，则从模板文件复制。配置 MapReduce 框架的名称（通常为 YARN）。示例配置如下： ```xml <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> ``` - **yarn-site.xml**：配置 YARN 的资源管理器地址等。示例配置如下： ```xml <configuration> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>localhost</value> </property> </configuration> ``` **5. 格式化 HDFS** - 运行 `hdfs namenode -format` 命令来格式化 HDFS 的 NameNode。此步骤只在首次部署时执行。 **6. 启动 Hadoop 服务** - 使用以下命令启动 HDFS 和 YARN 服务： ```bash sbin/start-dfs.sh sbin/start-yarn.sh ``` - 通过 `jps` 命令检查服务是否启动成功，应能看到 `NameNode`, `DataNode`, `ResourceManager`, `NodeManager` 等进程。 #### 二、Spark 安装步骤详解 **1. 下载 Spark 安装包** - 访问 Apache Spark 官方网站（https://spark.apache.org/），在页面中找到“Download”部分，根据您的 Hadoop 版本下载对应的 Spark 版本。 **2. 解压 Spark 安装包** - 使用 `tar` 命令解压 Spark 压缩包至目标目录，例如 `/opt/spark`。命令如下： ```bash tar -xzf spark-3.x.x-bin-hadoop3.tgz -C /opt/ ``` **3. 配置环境变量** - 在 `~/.bashrc` 或 `/etc/profile` 文件中添加 Spark 的环境变量： ```bash export SPARK_HOME=/opt/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin ``` - 更新环境变量：`source /etc/profile` 或 `source ~/.bashrc`。 **4. 配置 Spark** - 进入 `/opt/spark/conf/` 目录，复制 `spark-env.sh.template` 为 `spark-env.sh`，并设置 `HADOOP_CONF_DIR` 指向 Hadoop 的配置文件目录。示例配置如下： ```bash export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop ``` **5. 启动 Spark 服务** - **本地模式或单机模式**：无需额外启动服务，直接通过 `spark-shell` 或 `spark-submit` 运行 Spark 应用程序即可。 - **集群模式**：使用 `sbin/start-master.sh` 和 `sbin/start-slave.sh` 等脚本启动 Spark 的 Master 和 Worker 节点。 **6. 测试 Spark** - 通过运行 `spark-shell` 命令进入 Spark 的 Scala 交互式环境，执行一些简单的 Spark 操作来测试安装是否成功。例如： ```scala val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/testdata") val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) counts.collect().foreach(println) ``` 以上步骤详细介绍了如何安装和配置 Hadoop 与 Spark。按照这些步骤操作，可以顺利搭建起一个功能完整的 Hadoop 和 Spark 分布式计算平台。

不一定。SparkSubmit是用于提交Spark应用程序的工具，它可以在运行Spark应用程序时启动和关闭Spark。如果SparkSubmit被用于关闭Spark，那么Spark将被关闭，但是如果它只是用于提交应用程序，则Spark仍然可以继续运行。因此，要确定Spark是否被关闭，需要查看SparkSubmit的使用方式和日志文件。

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