Liunx上快速搭建Spark开发环境：步骤详解

本文档主要介绍了如何在Linux系统上搭建Spark开发环境，Spark是一个开源的大数据处理框架，它支持流处理、批处理和交互式查询。文章按照以下步骤进行： 1. **Spark背景**: Spark需要Hadoop和Java,Scala环境的支持，因为它是基于Hadoop生态系统的，而Scala是其主要编程语言。作者假设读者的系统已经具备了Java和Hadoop的基础环境。 2. **Scala与SBT环境搭建**: - **下载安装**：首先，从Scala官网(<http://www.scala-lang.org/>)下载scala-2.12.5版本的安装包，然后通过Xftp5工具将包上传至Linux服务器的/usr/local/scala目录。 - **解压与配置**：使用Xshell登录服务器，进入scala目录后执行tar命令解压scala安装包。接着编辑/etc/profile文件，设置SCALA_HOME路径和PATH变量，以便在终端中访问Scala和SBT。 - **SBT**：虽然文中没有明确提及SBT，但通常在Spark项目中，SBT（Scala Build Tool）被用于构建和管理Spark应用程序。 3. **Spark安装**: - **下载安装包**：访问Apache Spark官网(<http://spark.apache.org/>)下载spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz，这是一个预编译的Spark二进制包，适合快速部署。 - **安装步骤**：这里的详细步骤未给出，通常情况下，会解压安装包并将其移动到合适的目录（如/usr/local/spark），然后可能需要配置环境变量，比如SPARK_HOME，以指向Spark的安装位置。 4. **注意事项**: - 文章没有提供具体的Spark启动和配置方法，这通常是通过添加环境变量指向bin目录，并运行`./sbin/start-master.sh`（启动主节点）和`./sbin/start-slave.sh`（启动工作节点）来完成。 - 在实际操作中，可能还需要确保Hadoop环境正确配置，包括HDFS和YARN等服务，因为Spark需要与Hadoop集群进行交互。 这篇博客详细介绍了在Linux环境下搭建Spark开发环境的步骤，包括Scala和SBT的安装以及Spark本身的下载和配置。对于想要开发Spark应用的开发者来说，这是必不可少的基础配置过程。