Spark集群搭建与部署指南

"Spark快速数据处理文档涵盖了Spark的多种部署方式，包括单机运行、在Amazon EC2上、ElasticMapReduce、通过Chef、Mesos、Yarn以及SSH集群部署。文档还提到了获取和安装Spark的不同选项，包括源码编译和已编译版本，以及对Hadoop版本的要求。此外，对于源码编译，推荐使用Scala 2.9.2或更高版本的2.9.x系列，并与相应的JDK版本配合。" Spark是一款强大的大数据处理框架，以其快速、通用和可扩展的特性而闻名。文档中强调了Spark的多环境适应性，不仅支持本地单机模式，还能在各种分布式计算环境中运行，如云服务EC2和ElasticMapReduce，以及资源管理平台Mesos和Yarn。这些部署选项为用户提供了灵活性，可以根据实际需求和资源状况选择合适的运行环境。 1. **单机运行Spark**：适合开发和测试环境，无需集群配置，可以直接在本地机器上运行Spark应用。 2. **在EC2上运行Spark**：利用Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 的弹性计算能力，快速创建和扩展Spark集群。 3. **在ElasticMapReduce上部署Spark**：将Spark集成到Amazon的Hadoop服务中，充分利用其数据处理能力。 4. **用Chef部署Spark**：Chef是一种自动化工具，用于简化Spark的配置和部署，特别是大规模集群。 5. **在Mesos上部署Spark**：Mesos是一个分布式资源管理器，Spark可以在其上运行，充分利用资源并实现高效调度。 6. **在Yarn上部署Spark**：YARN是Hadoop的资源管理层，Spark可以作为YARN上的应用运行，充分利用Hadoop生态系统的资源。 7. **通过SSH部署集群**：适用于手动配置多节点集群，使用SSH连接节点并启动Spark服务。 在安装Spark时，用户需要从官方网站下载适合的版本，可以是预编译的二进制包，也可以是源代码进行自定义编译。对于与Hadoop的兼容性，文档指出Spark 0.7版本需要与1.0.4版本的Hadoop配合。对于Scala版本，至少需要2.9.2版本，以确保兼容性。用户应根据所在的操作系统和软件包管理器，如Ubuntu的apt-get或Fedora的yum，来安装相应的Scala版本。 这份文档为Spark的使用者提供了详细的部署指南，无论是在简单的本地环境还是复杂的云计算环境中，都能帮助用户顺利地建立起Spark环境，进行高效的数据处理。对于想要深入了解Spark并进行源码修改的开发者，编译源码是必不可少的步骤，这可以让他们自由选择Hadoop版本，并为贡献源码做好准备。