Spark 1.6.0 安装与实战指南：从入门到配置详解

Spark 1.6.0 是一个强大的开源大数据处理框架，它基于 Scala 和 Java 构建，用于实时数据处理和批处理任务。本文档详细介绍了如何在 Hadoop 环境中安装和配置 Spark 1.6.0 版本，以便在集群上运行分布式计算任务。 首先，安装和配置 Scala 是Spark 安装的基础。Scala 是 Spark 的主要编程语言，1.1 版本的下载链接是 http://www.scala-lang.org/download/2.11.7.html。下载后，在 /home/Hadoop/bigdata 目录下解压并安装。接着，需要在用户 .bashrc 文件中添加 Scala 的环境变量设置，以确保系统可以识别并使用安装的 Scala。配置完成后，通过 sourcing .bashrc 来激活环境变量，并验证 Scala 是否已正确安装。 安装 Spark 1.6.0 需要根据所用的 Hadoop 版本选择对应的 Spark 包，如 spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz。解压 Spark 包后，同样是在用户 .bashrc 文件中添加 Spark 的环境变量配置，包括 SPARK_HOME 的路径以及 spark-env.sh 和 slaves 文件的自定义配置。spark-env.sh 是 Spark 的环境脚本，用于设定核心的Spark配置，如JVM参数和日志路径。slaves 文件则用于指定集群中的节点角色，这里假设有5个节点，Master节点是NameNode，其余4个是DataNode。 配置 Spark 时，还需创建一个名为 spark-defaults.conf 的文件，用于设置更具体的参数。如果启用 sparkhistoryserver 服务，你需要创建或修改这个文件，为 spark.history.fs.logDirectory 指定一个 HDFS 存储目录，如 user/hadoop/sparkhistorylogs，以保存Spark作业的日志和历史记录。此外，如果你计划在 spark-shell 中使用 JDBC 连接关系数据库，还需要配置 spark-shell 的环境，指定数据库驱动的路径。 总结来说，本文档提供了一套详尽的步骤，指导读者在 Hadoop 环境下安装和配置 Spark 1.6.0，包括 Scala 的安装、Spark 包的配置、环境变量的设置以及关键配置文件（如 spark-env.sh、slaves 和 spark-defaults.conf）的定制。这对于想要在大数据处理环境中使用 Spark 的开发者和运维人员来说是非常实用的指南。