Spark编译与部署–基础环境搭建-Spark-Mac私塾

简介

Spark是Apache基金会的一个开源、高性能的大数据处理框架。Spark的强大性能使它成为处理大数据的首选工具。在使用Spark之前，您需要先搭建一些基础环境。本文将帮助您轻松地完成Spark的编译与部署。

环境需求

在开始之前，您需要准备以下环境：

JDK 1.8及以上版本（Java Development Kit）
Scala 2.11及以上版本
sbt 0.13.5版本及以上
Hadoop 2.7.3及以上版本

请确保您的系统满足以上要求。

步骤

1. 下载Spark

您可以在Spark的官方网站上下载稳定版本的Spark。在这里，我们选择Spark 2.4。您可以通过以下命令下载Spark：

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.0/spark-2.4.0-src.tgz

2. 解压Spark

解压已经下载的Spark压缩包。

tar -zxvf spark-2.4.0-src.tgz

3. 配置环境变量

为了简化操作，并且在任何位置使用Spark，我们需要设置环境变量。

打开~/.bash_profile文件:

vim ~/.bash_profile

在文件最后添加以下环境变量配置：

export SPARK_HOME=/path/to/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

其中，/path/to/spark是您下载并解压后的Spark路径。

4. 编译Spark

在SPARK_HOME路径下，您需要使用sbt编译Spark。

cd /path/to/spark
build/sbt clean assembly

该命令将会编译Spark并在目录下生成assembly/target/scala-2.11目录.

5. 运行Spark示例

在进行完上述步骤后，即可使用Spark。以下是Spark示例的Java代码：

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;

public class SparkTest {
    public static void main(String[] args) {
        String logFile = "/path/to/your/file";
        SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
        JavaRDD<String> logData = sc.textFile(logFile).cache();
        long numAs = logData.filter(s -> s.contains("a")).count();
        long numBs = logData.filter(s -> s.contains("b")).count();
        System.out.println("Lines with a: " + numAs + ", lines with b: " + numBs);
        sc.stop();
    }
}

在开始之前，您需要将logFile替换为您要读取的文件路径。

在使用命令spark-submit 运行Job之前，您需要先启动集群上的Master：

./sbin/start-master.sh

然后提交Job：

./bin/spark-submit --class "SparkTest" --master spark://MASTER_IP:7077 /path/to/your/jar

其中，MASTER_IP是您的Master IP地址。

总结

本文介绍解释了如何搭建基础Spark环境，以及如何编译并运行Spark示例代码。在进行以上步骤后，您已经具有了Spark的基础能力。下一步，您可以深入学习Spark并通过Spark解决实际问题。

Spark编译与部署--基础环境搭建

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