Jupyter与Spark开发环境配置指南
什么是Spark？
Spark是使用大量数据进行计算的框架。为什么需要Spark？比如，一个易于读入内存的小型数据集，Gb级的，你可能会使用Pandas，R或其他工具加载整个数据集，并且之后进行一些清洗和可视化，如果使用合适的计算机（或云计算基础设施），你将轻松完成而没有计算性能相关的麻烦。
现在你必须处理1Tb（或更大）的数据集，并训练一个机器学习算法。即使使用强大的电脑也是疯狂的。Spark 提供了处理这些数据怪物所需的两个功能：
- 并行计算：你使用的不是一台而是多台计算机来加速
- 容错：如果某台计算机在处理过程中间挂起，则必须能够恢复。
Spark如何在内部工作原理超出了本教程的范围，假设你已经熟悉了。无论如何，你不需要Spark的知识来设置并运行自己的集群。
什么是Spark集群，“独立”是什么意思？
Spark集群
Spark集群是一些运行Spark并且一起工作的计算机。一个集群包括：
- Master：是安排一切工作的电脑之一。它分配工作并管理一切。
- Slaves：是完成工作的电脑。他们按照Map Reduce模式处理大量数据集的块。任一计算机可以同时成为Master和 Slaves。
独立
这意味着集群中每台计算机都安装了Spark。正在使用中的集群管理器由Spark提供。还有其他的集群管理器，如Apache Mesos和Hadoop YARN。
要求
按照本教程，你需要：
- 至少两台电脑：这就是一个集群。
- Linux：它也适用于OSX，你必须能够运行shell脚本。到目前为止，还没有看到Spark在传统Windows上运行。
对于本教程，我已经使用了带有Ubuntu 17.04的MacBook Air，以及运行Ubuntu 16.04 LTS的Linux子系统的Windows 10。
如果不符合这些要求，请不要担心，请按照以下步骤操作：
- 下载Oracle Virtualbox。
- 下载Linux。
- 在Virtualbox中创建虚拟机，并在其上安装Linux。
就是这样，你有2台Linux系统运行集群。
警告：同时运行2台虚拟机在同一台计算机上，可以用于学习和原型设计，但是将失去在真实集群中的性能提升！
教程
步骤1：安装Java
注意：必须对所有计算机执行此步骤。
Spark需要Java来运行。我的建议使用OPEN JDK8。在终端中运行如下命令：
1
测试Java安装类型：
2
可以看到以下输出：
3
步骤2：安装Spark
下载Spark。在本教程中使用了2.2.0 pre-built。可以去Spark下载页面并从那里下载，如果无法访问图形桌面，并且必须使用命令行才能运行：
4
之后，主目录中有Spark压缩包。解压并移动到home文件夹（推荐但不是必需的），以防将其下载到「下载」文件夹中。
解压缩：
5
移动（可选）：
6
最后设置所需的环境变量SPARK_HOME。
转到主目录，并使用文本编辑器打开「.bashrc」文件：
7
在文件末尾添加如下内容。当打开计算机或开始交互时，它将设置变量。将来该文件夹的名称可能会更改，并且与此处写入的文件夹名称不匹配，但过程是类似的。
8
保存文件。如果你正在使用nano做ctrl+x，键入y并按return下来完成它。
现在可以检查Spark安装。去Spark文件夹并执行pyspark：
9
如果一切正常安装，可以看到类似于此的输出：
[图片上传失败…(image-1e8f8f-1511414085008)]
到目前为止，你可能会在Spark初始化时看到此警告：
11
要解决这个问题，必须安装Hadoop。这是可选的，因为Spark可以运行，但是我猜使用Hadoop可能会有某些性能改进。
步骤3（可选）：安装Hadoop
安装Hadoop的过程和Spark几乎是一样的，我会快速完成。这是一个可选步骤，并不需要运行集群。你也可以稍后决定。安装Hadoop的步骤是：
- 下载Hadoop。可以自由安装任何喜欢的版本，但版本应当高于2.7，因为它是Spark的要求。这和我们安装Spark一样。等效的命令行表达式。
- 在home目录中解压缩。
- 在
.bashrc文件末尾添加以下内容：
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- 通过启动pyspark测试Hadoop安装，确保警告没有再次出现。
步骤4：启动master服务器
在启动主服务器之前，必须检查ip以将其作为主机参数传递。键入以下命令：
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可以看到类似的输出：
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复制第二个inet中的值。这是<your_master_ip>。在这个例子中应该复制192.168.1.143。
现在，转到Spark安装目录并输入：
[图片上传失败…(image-4fc397-1511414085008)]
可以看到看到类似的输出：
16
现在，在启动master服务器的计算机中访问localhost:8080，如果无法访问Web浏览器，但是将其他设备连接到同一个专用网络（例如手机），通过<your_master_ip>:8080进行访问。在该URL中，可以访问master服务器Web用户界面。
在这个网站，你可以看到在Spark Logo后面的一个URL参数类似的spark://<your_master_ip>:7077。这个URL非常重要，因为在将slaves连接到集群时，将需要这个URL，我将其命名<your_master_url>。
步骤5：连接slaves
现在你有一台master服务器运行，是时候启动几台slave服务器来完成这项工作。要启动slave服务器，必须使用从master服务器Web界面复制的URL,在Spark安装路径键入以下命令：
[图片上传失败…(image-ca004b-1511414085008)]
你应该看到一个非常类似于master的输出。
在要连接到集群的每台计算机上执行此操作。在本教程中，运行2个slaves。
之后，如果再次访问master服务器Web界面，在「Workers」中看到几行，均是启动的slave服务器。还有一些有用的信息，如worker的内存、状态、使用的核心和ip。
[图片上传失败…(image-e5cc5c-1511414085008)]
也可以点击Spark Web应用程序中的链接，然后转到工作页面和任务页面。由于没有任何运行的应用程序连接到集群，那么无法访问正在运行和已完成的任务页面。
到目前为止，我们已经有一个运行完整的Spark集群。
步骤6：连接Jupyter
充分利用Spark是与Jupyter这样的交互式工具集成的好主意。如果您已经安装并运行Jupyter，请跳过以下几行，我将介绍如何设置本地Jupyter服务器。
安装Jupyter
安装Jupyter最简单的方法是使用conda。如果你有Anaconda Python发行版，则计算机中已经安装了conda。如果没有，我强烈建议你试一试Anconda。如果不想安装完整的Anaconda Python（它包含大量库，需要大约350Mb），可以选择Miniconda，一款仅包含Python和conda的轻型版本。
如果使用命令行，只需使用curl下载安装文件（shell脚本）并执行'./'
一旦在计算机中安装了conda，我们将创建一个名为「jupyter」的conda虚拟环境，避免造成混乱：
19
现在有一个干净的虚拟环境来安装Jupyter。要激活此环境类型：
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在环境激活后，在命令提示符的开始处可以看到(jupyter)：
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这意味着环境已被激活，并且以后所做的更改（安装库等）都将在此环境虚拟环境生效。
要安装Jupyter，请键入以下命令：
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这个命令将安装Jupyter notebook及其所有的依赖项（IPython，Jupyter等），所以你不必担心设置这些东西。
现在是时候启动Jupyter notebook，并测试安装。键入：
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如果Jupyter正确安装，那么可以在Web浏览器中访问localhost:8888/tree，并查看Jupyter文件目录。
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安装 findspark
findspark是一个Python库，�可以自动导入和像其他Python库使用PySpark。还有其他选择可以集成（为Spark创建一个jupyter配置文件），但是最新的findspark是更快更简单的一个。
要安装findspark，请运行以下命令：
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已经在jupyter虚拟环境中安装了findpark。
创建第一个Spark应用
要创建一个Spark应用并使用数据制作酷炫的东西，请在Jupyter单元格中运行以下脚本：
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这个脚本只是初始化findspark，所以你可以导入PySpark作为一个库，并用你的master URL和应用名称（个人决定）创建一个Spark Context实例。
为了测试效果，你可以在Jupyter notebook中显示sc，并且会看到如下输出：
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当运行长期的任务，可以点击链接并转到应用网站ui，这是非常有趣的。
还应连接到master服务器Web界面（localhost:8080或<your_master_ip>:8080），并在Running Applications部分中查看新内容，如下所示：
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要关闭master服务器和slave服务器，请在Spark安装目录下运行以下命令：
29
要关闭jupyter虚拟环境，只需运行以下命令：
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就这样！
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