export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7 export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/bin:$PATH 使用命令: ./bin/run-example SparkPi 10 测试spark的安装 配置环境变量SPARK_HOME linuxidc@linuxidc:/opt/spark/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7$ sudo nano /etc/prof...
# Copy it as spark-env.sh and edit that to configure Spark for your site. #指定 Java Home export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_281 export SCALA_HOME=/opt/module/scala-2.12.0 export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.4 export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-3.1.4/etc/hadoop #...
将hdfs中的output/s2目录删除,当前input中的文件是t1.txt,在基础目录下执行词频统计程序,命令是spark-submit –class “WordCount” –master spark://yutian-ThinkPad-Edge-E440:7077 ./target/scala-2.11/wordcount_2.11-1.0.jar。yutian-ThinkPad-Edge-E440是机器名,注意,spark服务的url要同spark的web页面http://...
Apache Spark 是一个快速的, 多用途的集群计算系统, 相对于 Hadoop MapReduce 将中间结果保存在磁盘中, Spark 使用了内存保存中间结果, 能在数据尚未写入硬盘时在内存中进行运算。Spark 只是一个计算框架, 不像 Hadoop 一样包含了分布式文件系统和完备的调度系统, 如果要使用 Spark, 需要搭载其它的文件系统和更成熟...
因玩票需要,使用三台搭建spark(192.168.1.10,192.168.1.11,192.168.1.12),又因spark构建在hadoop之上,那么就需要先搭建hadoop。历经一个两个下午,终于搭建完成,特记录如下。 准备工作 1. jdk已经安装。 2. 文件下载 http://pan.baidu.com/s/1o6mydYi ...
cd $SPARK_HOME/conf mv spark-env.sh.template spark-env.sh # 添加 PYSPARK_PYTHON=/root/vmsoft/anaconda3/bin/python export JAVA_HOME=/root/vmsoft/jdk1.8.0_251 export HADOOP_HOME=/root/vmsoft/hadoop-2.7.7 export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop SPARK_MASTER_IP=hadoop01 SPARK_...
官方下载:http://spark.apache.org/downloads.html这里spark提供了和hadoop绑定的版本,但是由于没有提供2.8的hadoop绑定版,所以这里选择通用版spark-2.1.0-bin-without-hadoop来进行下载。如下图:第一个是安装包。 2.辅助工具安装包: Putty:一个十分简洁的链接服务器的工具。因为虚拟机太卡了长期在上面操作的话会...
3.安装的Hadoop版本是2.6.5,Spark版本是2.2.0,Scala的版本是2.11.8。 如果安装的Spark要同Hadoop搭配工作,则需注意他们之间的版本依赖关系。可以从spark官网上查询到Spark运行需要的环境,如下: 4.需要的安装包: 安装包下载地址: JDK: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-...
使用docker-compose 构建 hadoop 集群 在同一个宿主机上搭建 hadoop 集群,采用 1个 namenode 容器,3个 datanode 容器(分别为 datanode1,datanode2,datanode3),1个 resourceManager容器,1个 nodeManager 容器。spark docker 容器可选,我们可以使用宿主机启动 spark,并通过 yarn 提交模式提交 spark job。