Spark安装与配置:Anaconda3环境下的三种模式实战
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更新于2024-08-03
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该资源主要介绍了如何在不同的模式下部署安装Apache Spark,特别是基于Anaconda3的环境,并提供了具体的步骤,适用于对Spark和Python有需求的用户。文章着重讲解了Spark Local模式的安装与配置,同时也提及了Spark在集群模式下的运行方式。
Spark安装流程:
1. 确保Hadoop版本在3.0.0及以上,因为Spark 3.2.0是与Hadoop 3.2兼容的。
2. 将Spark安装包解压缩到特定目录,例如 `/export/server`。
3. 创建软链接或者重命名解压缩后的目录,以便于后续升级。
4. 修改目录权限,通常在学习环境中,可以将权限设置为root,但实际生产环境中应使用运维分配的用户和权限。
5. 更新环境变量,包括`SPARK_HOME`、`PATH`、`PYSPARK_PYTHON`、`JAVA_HOME`、`HADOOP_CONF_DIR`和`HADOOP_HOME`,确保Spark能正确找到相关依赖和配置。
Spark Local模式:
Spark Local模式主要用于开发和测试,它在单个节点上模拟多线程环境。在本地运行Spark Shell的命令有以下几种形式:
- `./spark-shell`:默认启动Local模式,使用所有可用资源(相当于`--master local[*]`)。
- `./spark-shell --master local[N]`:指定本地模拟N个线程。
- `./spark-shell --master local[*]`:使用所有可用CPU核心。
集群模式:
如果需要在集群上运行Spark任务,可以通过指定`--master`参数来提交任务到集群,例如:
- `./spark-shell --master yarn`:如果集群使用的是YARN作为资源管理器。
- `./spark-shell --master mesos://<mesos-master>:<port>`:如果集群使用Mesos作为资源管理器。
PySpark与Python的关联:
`PYSPARK_PYTHON`环境变量用于指定Spark运行Python程序时使用的Python解释器路径。在Anaconda3环境下,可能需要指向Conda环境中的Python,例如`/anaconda3/envs/myenv/bin/python`。
总结:
这篇资源详细介绍了在本地环境部署Spark的步骤,特别强调了Spark Local模式的配置和使用,对于初学者和开发者来说,提供了很好的实践指导。同时,也简单提到了如何在集群环境下运行Spark,为扩展到更复杂的分布式计算场景打下了基础。
2022-04-17 上传
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