Spark安装与配置：Anaconda3环境下的三种模式实战

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。