Apache Spark安装与WordCount示例教程

资源摘要信息:"SparkSamples" Apache Spark是一个快速的分布式计算系统，它提供了高级APIs以支持多种语言，包括Java、Scala、Python和R。它在大数据处理领域中广泛应用，特别是在数据挖掘和机器学习任务中。 安装与运行Spark需要以下几个步骤： 1. 安装Java Development Kit (JDK)：JDK是开发Java应用程序所必需的，Spark需要JDK 1.7或更高版本。 2. 安装Scala：Scala是一种多范式编程语言，提供了函数式编程的特性，并与Java兼容。Spark 1.1.0使用的是Scala 2.10.x版本，因此用户需要安装对应版本的Scala。 3. 安装Sbt：Sbt是Scala的构建工具，用于管理项目构建的整个生命周期。版本0.13.7是Spark所支持的。 4. 安装Maven：Maven是一个项目管理和理解工具，它依赖一个名为POM（Project Object Model）的项目对象模型，使用简单的配置文件来管理项目的构建，报告和文档。版本3.0也是Spark支持的。 下载与构建Spark： 1. 用户可以下载Apache Spark 1.1.0版本的源代码或者克隆其开发版本。下载源代码通常需要访问Apache Spark的官方Git仓库，而克隆则需要使用Git版本控制系统。 2. 使用Maven构建Spark。构建命令为`mvn -DskipTests clean package`。其中`-DskipTests`表示跳过测试，`clean`表示清理之前的构建结果，`package`则负责打包。构建成功后，会在本地生成Spark的可执行文件。 启动和使用Spark： 1. 启动Spark的独立模式（Standalone mode）的REPL（Read-Eval-Print Loop）交互式环境，命令为`[spark_home]/bin/spark-shell`。REPL是一个简单的编程环境，用户可以在其中直接输入命令并立即得到结果。 2. Spark UI是Spark Web界面，用户可以通过浏览器访问`***<driver>:4040`来查看Spark应用程序的信息，如任务执行情况、存储和执行器信息等。 部署Spark应用： 部署用户自定义的Spark应用到集群上时，可以使用`spark-submit`命令。命令格式为`spark-submit --class com.ebiznext.spark.examples.WordCount --master local[4] .\target\scala-2.10\SparkSamples-assembly-1.0.jar .\res`，其中： - `--class`后面跟的是包含main方法的类的全路径，这里是`com.ebiznext.spark.examples.WordCount`。 - `--master`后面跟的是集群管理器的URL。`local[4]`表示在本地运行，并使用4个线程。 - 第二个路径指向打包好的应用程序jar包。 - 第三个路径指向应用程序的资源文件。 标签“Scala”说明这个项目或代码库主要涉及Scala语言。Scala是一种多范式编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的特性。由于Spark核心APIs是用Scala写的，因此在使用Spark时，使用Scala语言可以实现最佳的性能和开发效率。 在压缩包子文件的文件名称列表中，我们看到"SparkSamples-master"。这个文件名暗示这是一个版本控制仓库的主分支的压缩文件。在GitHub这样的代码托管服务中，"master"通常是指项目的主分支或默认分支，用户可以下载这个压缩包并解压来获取项目的所有源代码文件。