Ubuntu 14.04上Spark 1.6.2的Hadoop依赖安装及Local模式部署教程

Spark是一款开源的大数据处理框架，它提供了内存计算能力，用于快速处理大规模数据集。本文将详细介绍在特定环境下安装和使用Spark的过程，包括依赖环境的配置和Spark的不同部署模式。 首先，确保你的计算机满足以下硬件和软件要求： - 操作系统：Ubuntu 14.04或更高版本 - Hadoop版本：Hadoop 2.6.0或更高版本 - Java环境：JDK 1.7或更高版本 - Spark版本：Spark 1.6.2 对于Hadoop的安装，如果已经存在，可以跳过。如果没有安装，推荐参考Hadoop安装教程，特别是针对单机/伪分布式配置的Hadoop 2.6.0在Ubuntu 14.04上的安装步骤。这个教程不仅包含了Hadoop的安装，还涉及Java的安装，因此只需跟随教程，即可同时完成JDK和Hadoop的配置。 在Spark的安装过程中，你需要访问官方网站下载适合的包类型。选择"Pre-buildwithuser-providedHadoop"，因为它支持自定义Hadoop版本，这与我们已经安装的Hadoop 2.6.0相匹配。下载文件名为"spark-1.6.2-bin-without-hadoop.tgz"，并解压至合适的目录。 Spark有四种主要的部署模式： 1. **Local模式（单机模式）**：适用于开发阶段，可以在本地机器上快速测试和调试代码。在Linux中，以用户hadoop身份运行`sudotar -zxvf ~/下载/spark-1.6.2-bin-without-hadoop.tgz`解压Spark包，然后根据需要设置环境变量和配置文件，例如`SPARK_HOME`指向解压后的Spark目录。 2. **Standalone模式**：使用Spark自带的简单集群管理器，适合小规模测试和本地开发环境。 3. **YARN模式**：将Spark运行在YARN之上，适合大规模分布式环境，利用YARN作为资源管理和调度平台。 4. **Mesos模式**：同样用于分布式环境，但与Mesos集成，提供更高级别的资源管理和任务调度。 为了运行在Local模式下，确保正确设置环境变量和配置文件后，可以通过命令行启动Spark Shell或Spark应用。例如，`SPARK_HOME/bin/spark-shell`启动Spark Shell，或者提交一个Spark作业`SPARK_HOME/bin/spark-submit`。 总结来说，Spark的安装和使用涉及对特定环境的配置和选择合适的包类型，尤其是选择与已安装Hadoop版本兼容的预编译版本。在部署时，选择Local模式作为入门，随着需求的增长，可以逐步探索其他更为复杂的集群管理模式。通过理解并遵循这些步骤，你可以顺利地在自己的环境中搭建和使用Spark进行大数据处理。