在CentOS8上测试通过的无Hive的Spark和Hadoop3压缩包介绍
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更新于2024-11-16
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1. 文件名称分析:
- "spark--bin-hadoop3-without-hive.tgz" 表示这是一个经过tar命令压缩并且使用gzip算法压缩的tarball压缩包文件。
- 文件名中的"spark"表明该压缩包与Apache Spark有关。
- "bin"通常表示二进制文件(binary files)。
- "hadoop3"表示该版本的Spark是与Hadoop 3.1.3兼容的版本,但不包含Hive的支持。
- "without-hive"明确指出该Spark发行版不包含Apache Hive的支持。Apache Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,但在这个特定的版本中它被排除了。
2. Hadoop版本分析:
- "hadoop是3.1.3"说明该Spark版本是为与Hadoop 3.1.3版本配合使用的。Hadoop是一个开源框架,允许使用简单的编程模型跨分布式环境存储和处理大数据。版本号3.1.3意味着这是一个稳定版,通常意味着它包含了一系列的bug修复和新特性。
3. 系统环境要求分析:
- "centOS8下测试通过"提示我们这个Spark版本是在CentOS 8操作系统环境下测试并验证过其兼容性和功能的。CentOS 8是基于Red Hat Enterprise Linux的免费Linux发行版,它提供了企业级的稳定性,因此,该Spark版本预期能够在类似的Linux环境下良好运行。
4. 标签相关知识点:
- "spark"标签说明了该文件与Apache Spark紧密相关。Apache Spark是一个开源的集群计算系统,提供了快速、通用的引擎,用于大规模数据处理。它具有Hadoop MapReduce的多项优点,但支持多种数据处理模型,包括批处理、流处理、机器学习和图形计算。
- "hive"标签表明通常Spark版本会提供对Hive的支持,但在该特定文件中,Hive是被排除在外的。
- "hiveonspark"标签通常指在Spark上运行Hive的能力,但因为该文件是"without-hive"版本,所以不支持这一特性。
5. 应用场景分析:
- 该文件很可能是为那些需要运行Spark,但不依赖Hive进行数据仓库操作的用户准备的。这可能包括那些已经使用其他数据仓库解决方案,或者对实时数据处理有特定需求的用户。
- 对于已经部署了Hadoop 3.1.3集群并且需要一个能够无缝集成到该环境中的Spark版本的用户来说,这是一个理想的选择。
- 同样,这也可以用于测试环境或者教学目的,特别是那些想要单独学习和理解Spark如何与Hadoop集成而不需要额外Hive层的场景。
6. 安装和部署:
- 用户需要将"spark--bin-hadoop3-without-hive.tgz"文件下载到目标系统(比如CentOS 8服务器)。
- 解压缩文件,通常可以使用命令“tar -zxvf spark--bin-hadoop3-without-hive.tgz”。
- 解压缩后,用户需要根据环境配置Spark的环境变量,设置SPARK_HOME,以及可能需要编辑配置文件以适应具体的Hadoop集群设置。
- 配置完成后,用户可以通过SPARK_HOME目录中的脚本启动Spark shell或提交Spark作业到集群上运行。
7. 版本兼容性和升级:
- 使用该压缩包的用户需要注意,虽然该Spark版本与Hadoop 3.1.3兼容,但未来版本可能需要重新验证兼容性。
- 升级Spark或Hadoop时,需要检查新版本的兼容性,并根据情况调整配置。
8. 相关技术栈:
- Apache Spark:分布式数据处理引擎,与Hadoop集成,支持多种计算模型。
- Hadoop:大数据存储和处理框架,提供了HDFS用于数据存储,以及YARN用于资源管理。
- CentOS 8:一个Linux发行版,广泛用于服务器部署,提供了稳定的操作系统环境。
通过上述分析,我们可以全面理解"spark--bin-hadoop3-without-hive.tgz"文件的背景知识、应用场景、系统要求以及安装部署步骤等相关信息。这为实际部署和使用该Spark版本提供了详细的背景支持和实用指导。
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