Spark入门单机版安装和操作本地和HDFS文件

2024年1月18日 194次阅读 来源: 大数据首席数据师

一、Spark单机版安装

Spark部署模式主要是四种：Local模式（单机模式，是本文讲的方式，仅供熟悉Spark和scala入门用）、Standalone模式（使用Spark自带的简单集群管理器,计算数据不是特别庞大）、YARN模式（使用YARN作为集群管理器，配合hadoop集群使用）和Mesos模式（使用Mesos作为集群管理器，配合docker）。

1.1、Spark的基础环境

Spark和Hadoop可以部署在一起，相互协作，由Hadoop、Hbase等组件负责数据的存储和管理，由Spark负责数据的计算。Spark和Hadoop都可以安装在windows和linux系统的计算机上，但还是推荐Linux中安装和使用。（由于Hadoop单机版教程很多，就不在这赘述）。

Spark最新版2.4运行在Java 8 +，Python 2.7 + / 3.4 +和R 3.1+上。对于Scala API，Spark 2.4.0使用Scala 2.11。您需要使用兼容的Scala版本（2.11.x）。

请注意，自Spark 2.2.0起，对2.6.5之前的Java 7，Python 2.6和旧Hadoop版本的支持已被删除。自2.3.0起，对Scala 2.10的支持被删除。

我的环境：
Linux：centeros6.5
JDK：1.8.45
Hadoop：hadoop-2.6.0-cdh5.12.2
Spark：spark-2.4.0-bin-hadoop2.6(apache)

下面简单说一下spark版本，spark和hadoop一样有apache版(地址：http://spark.apache.org/downloads.html)和cdh这两个常用版本（其余版本就不再赘述了）,但cdh版本现在适配都是Spark1.6版本（地址：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/），Spark2.0以上版本支持cdh版本hadoop有限(地址：http://archive.cloudera.com/spark2/)，没有完全适配我的cdh版本，就选择了apache版本。在这里向大家推荐一个大数据交流圈：894951460。

由于我安装hadoop版本是hadoop-2.6.0-cdh5.12.2，直接下载了apache版Spark,如上图，选择适配hadoop2.6通版就可以了。

1.2、Spark的安装

[root@hadoop001 home]# tar -zxvf /home/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local
[root@hadoop001 home]# cd /usr/local/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/conf/
[root@hadoop001 conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh

修改配置文件 vim /usr/local/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/conf/spark-env.sh

添加 export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/hadoop/hadoop-2.6.0-cdh5.12.2/bin/hadoop classpath)

上面路径为安装的hadoop路径。

测试是否安装成功：

[root@hadoop001 spark]# cd  /usr/local/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/
[root@hadoop001 spark]# bin/run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is roughly"
Pi is roughly 3.1383556917784587

说明已经安装成功了。

二、Spark启动和读取文件

    [root@hadoop001 spark]# cd  /usr/local/spark-2.4.0-bin-hadoop2.6/
    [root@hadoop001 spark]# ./bin/spark-shell
    2019-01-18 02:28:46 WARN  NativeCodeLoader:62 - Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
    Setting default log level to "WARN".
    To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
    Spark context Web UI available at http://hadoop001:4040
    Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1547749742799).
    Spark session available as 'spark'.
    Welcome to
          ____              __
         / __/__  ___ _____/ /__
        _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
       /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.4.0
          /_/
             
    Using Scala version 2.11.12 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_131)
    Type in expressions to have them evaluated.
    Type :help for more information.
    scala>

进入这个页面证明启动成功了。

下面读取一个本地文件，并统计文件行数：

    scala> val testFile=sc.textFile("file:///home/input/testfile")
    testFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///home/input/testfile MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24
     
    scala> testFile.count()
    res0: Long = 3

下面读取一个HDFS文件，并统计文件行数：

    scala> val testFile=sc.textFile("hdfs://hadoop001:8020/test/testfile")
    testFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://hadoop001:8020/test/testfile MapPartitionsRDD[3] at textFile at <console>:24
     
    scala> testFile.count()
    res1: Long = 3

结语

感谢您的观看，如有不足之处，欢迎批评指正。

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    原文作者：大数据首席数据师
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/64e8263d4bc2
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