保安公司的网站设计比较好的,平板网站开发,江苏省住房和建设厅网站首页,万网域名管理平台摘要#xff1a;本文将详细介绍如何在单台机器上搭建 Spark 分布式计算框架#xff0c;涵盖环境准备、安装配置、运行测试等多个方面#xff0c;帮助读者轻松上手 Spark 开发。 一、引言 Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统#xff0c;提供了强大的数据处理和分析能力…摘要本文将详细介绍如何在单台机器上搭建 Spark 分布式计算框架涵盖环境准备、安装配置、运行测试等多个方面帮助读者轻松上手 Spark 开发。 一、引言 Apache Spark 是一个开源的分布式计算系统提供了强大的数据处理和分析能力。在 Hadoop 的基础上Spark 优化了 MapReduce 计算模型提高了数据处理速度被广泛应用于大数据处理、机器学习、图计算等领域。本文将介绍如何在单台机器上搭建 Spark 环境为初学者提供一个实践平台。 二、环境准备
操作系统建议使用 Linux 操作系统本文以 CentOS 7 为例。JDKSpark 需要 JDK 环境请确保已安装 JDK 1.8 或更高版本。HadoopSpark 可以与 Hadoop 集成实现大数据处理。在单机搭建时我们可以使用 Hadoop 的本地模式。安装 Hadoop 前请确保已安装 JDK。Git用于下载 Spark 源码。 三、安装配置安装 Hadoop 1下载 Hadoop 源码git clone https://github.com/apache/hadoop.git 2编译 Hadoopcd hadoop; mvn clean package -DskipTests 3配置 Hadoop在 Hadoop 源码目录下创建 conf 目录并编辑 hadoop-env.sh 文件设置 Hadoop 运行环境。 4启动 Hadoop在 Hadoop 源码目录下执行 ./bin/hadoop.sh start 启动 Hadoop。安装 Spark 1下载 Spark 源码git clone https://github.com/apache/spark.git 2编译 Sparkcd spark; mvn clean package -DskipTests 3配置 Spark在 Spark 源码目录下创建 conf 目录并编辑 spark-defaults.conf 文件设置 Spark 相关参数。 4启动 Spark在 Spark 源码目录下执行 ./bin/spark.sh start 启动 Spark。 四、运行测试编写 Spark 代码 创建一个名为 WordCount 的 Scala 程序实现词频统计功能。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object WordCount {def main(args: Array[String]): Unit {val conf new SparkConf().setAppName(WordCount)val sc new SparkContext(conf)val lines sc.textFile(input.txt)val words lines.flatMap(_.split( ))val wordCounts words.map(x (x, 1)).reduceByKey(_ _)val result wordCounts.collect().sortWith(_._2 _._2)result.foreach(println)sc.stop}
}提交 Spark 任务 在 Spark 源码目录下执行以下命令提交 WordCount 任务
./bin/spark-submit --class WordCount --master local[4] target/scala-2.11/your-spark-version_2.11-0.0.0-SNAPSHOT.jar其中--class 参数指定 Scala 程序的入口类--master 参数设置 Spark 执行模式local[4] 表示在本地使用 4 个核心target/scala-2.11/your-spark-version_2.11-0.0.0-SNAPSHOT.jar 为编译后的 Spark 执行jar包路径。 3. 查看结果 执行提交命令后Spark 将自动处理 WordCount 任务并将结果输出到控制台。查看输出结果验证程序功能。 五、总结 本文详细介绍了在单台机器上搭建 Spark 分布式计算框架的过程包括环境准备、安装配置和运行测试等步骤。通过本文的实践读者可以掌握 Spark 的基本使用方法为后续的大数据处理和分布式计算打下基础。
