Spark集群安装教程:Centos升级JDK,Scala与Spark配置
"本章节主要介绍了如何在CentOS系统中安装和配置Spark集群,包括升级JDK到1.8、安装Scala以及安装Spark的详细步骤。" 在构建Spark集群之前,首先要确保所有的基础环境已经准备就绪。其中,JDK是Spark运行的基础,因此需要先升级到Java 1.8。可以从Oracle官方网站下载JDK 1.8的安装包,然后在每个节点上进行解压。在配置系统环境变量时,需在`/etc/profile`文件中添加JDK 1.8的路径,并确保`PATH`变量将`$JAVA_HOME/bin`放置在前面,以便优先使用新安装的JDK。执行`source /etc/profile`使配置生效,之后可以通过`java -version`命令检查JDK是否成功升级。 接下来是Scala的安装和配置。从Scala官方网站下载对应的版本(例如2.11.6),解压后同样在`/etc/profile`文件中添加`SCALA_HOME`环境变量,并将`$SCALA_HOME/bin`添加到`PATH`中。同样执行`source /etc/profile`使配置生效,然后通过`scala -version`来验证Scala是否安装成功。 在所有节点上完成JDK和Scala的安装后,需要将Scala的安装目录通过SCP或rsync等工具同步到其他节点,确保所有节点的环境一致。这是集群部署的关键步骤,因为Spark依赖Scala运行。 在安装Spark之前,必须确保所有节点间可以实现免密码登录,这通常通过SSH密钥对配置实现。同时,所有节点上必须安装JDK 1.8,Hadoop分布式集群需搭建完成并启动HDFS和YARN服务,以及Scala已安装并配置好。下载适用于当前Hadoop版本的Spark二进制包,例如`spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz`,解压并重命名。接下来的配置可能涉及修改`conf/spark-env.sh`文件,设置`SPARK_MASTER_IP`、`SPARK_LOCAL_IP`等相关参数,以及根据实际网络环境配置`spark.master`(例如设置为`spark://master:7077`)。 在所有节点上配置完成后,可以在master节点启动Spark的主进程,如`sbin/start-all.sh`,然后在其他节点上启动worker进程,如`sbin/start-slave.sh spark://master:7077`。通过访问Web UI(默认端口8080)可以监控Spark集群的状态。 最后,为了确保Spark集群的稳定运行,需要关注几个关键点:监控日志,定期检查资源使用情况,以及根据业务需求调整配置参数。此外,了解和掌握Spark的核心概念,如RDD、DataFrame、Dataset以及Spark SQL,对于优化应用性能和解决问题至关重要。在开发Spark应用程序时,还需要熟悉Scala编程语言,以及Spark的API用法。
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