Spark部署指南：从单机到集群

"Spark快速数据处理" Spark是一个开源的、快速的、通用的大数据处理框架，它被设计用于处理大规模数据集，支持批处理、交互式查询、流处理和机器学习等多种计算任务。Spark的核心特性是其弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets, RDD），这种数据结构提供了内存计算能力，显著提升了数据处理的速度。 在本章中，介绍了如何安装和构建Spark集群，涵盖了多种部署方式，以适应不同的环境需求： 1. 单机运行Spark：这是最简单的部署方式，适合开发者进行本地测试和调试。只需要在单个节点上安装Spark，并配置相应的环境变量即可。 2. 在EC2上运行Spark：Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) 是一种云计算服务，可以方便地在云环境中快速启动Spark。这种方式适用于需要快速扩展计算资源的情况。 3. 在Elastic MapReduce (EMR) 上部署Spark：EMR是AWS提供的基于Hadoop的数据处理服务，可以在其中直接集成Spark，简化了在Hadoop集群上运行Spark的工作。 4. 使用Chef部署Spark：Chef是一种自动化运维工具，通过编写 Chef 配置脚本，可以自动化地在多台服务器上部署和配置Spark。 5. 在Mesos上部署Spark：Mesos是一种分布式资源调度框架，Spark可以作为Mesos上的应用运行，实现资源的有效管理和利用。 6. 在YARN上部署Spark：YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理系统，Spark可以在YARN上运行，利用其资源调度功能。 7. 通过SSH部署集群：这是一种常见的分布式系统部署方式，通过SSH连接多台服务器并执行安装脚本来建立Spark集群。 在安装Spark时，需要从Spark官方网站获取合适的版本，注意与Hadoop的版本兼容性。例如，0.7版本的Spark已预编译为与Hadoop 1.0.4兼容。对于自定义需求，如选择特定HDFS版本或进行源码贡献，需要自行编译Spark，这需要安装Scala和对应的JDK。对于Scala，建议使用版本2.9.2或更高，因为这是Spark 0.7.1版本所要求的。 Spark的安装和部署涉及多种途径，可根据实际环境和需求选择最合适的部署策略。无论是单机测试还是大规模集群环境，Spark都能提供高效的数据处理能力。在使用Spark编程之前，确保正确安装和配置Spark是至关重要的一步。