Spark安装与运行指南：从Scala到YARN部署

本章内容主要介绍了如何在Linux系统中安装和运行Apache Spark。首先，我们关注Scala语言的部署和安装。Scala是Spark的主要编程语言，选择的是scala-2.11.6版本，通过wget下载并使用`tar`命令进行解压。然后，将scala解压后的文件移动到`/usr/local/scala`目录，并在`.bashrc`环境变量文件中配置`SCALA_HOME`和`PATH`，以便系统能够识别和调用scala。安装成功后，用户可以通过执行`scala`命令验证。 接下来，章节转向Spark的部署。Spark版本为2.0.0-bin-hadoop2.7，同样使用wget下载，解压后移动到`/usr/local/spark`目录。同样地，我们在`.bashrc`中添加`SPARK_HOME`和`PATH`的配置，以指向Spark的安装路径。确认环境设置正确后，通过运行`spark-shell`命令启动Spark的交互式环境，用于编写和测试Spark程序。`spark-shell`命令可以带参数`--master local[N]`，其中`local`表示在本地运行，`N`表示并发线程数，这在多核处理器上可以提高效率。 在YARN上运行`spark-shell`则涉及到了Spark在分布式计算框架上的应用。YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的一个模块，负责资源管理和调度。在YARN上运行Spark，意味着任务将在集群资源上进行分配。命令形式为`spark-shell --master yarn`，但具体执行时，可能需要在Hadoop集群环境中配置相关参数和权限，如HDFS和YARN的配置文件、必要的JAR包等。 本章内容涵盖了Spark的基础安装、配置以及在本地和YARN模式下运行`spark-shell`的过程，这对于理解和使用Spark进行大数据处理至关重要，为后续的Spark编程和应用打下了坚实的基础。