linux环境不使用hadoop安装单机版spark的方法

大数据持续升温, 不熟悉几个大数据组件, 连装逼的口头禅都没有。 最起码, 你要会说个hadoop, hdfs, mapreduce, yarn, kafka, spark, zookeeper, neo4j吧, 这些都是装逼的必备技能。

关于spark的详细介绍, 网上一大堆, 搜搜便是, 下面, 我们来说单机版的spark的安装和简要使用。

0.  安装jdk,  由于我的机器上之前已经有了jdk, 所以这一步我可以省掉。 jdk已经是很俗气的老生常谈了, 不多说, 用java/scala的时候可少不了。

  ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~$ java -version  openjdk version "1.8.0_151"  OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_151-8u151-b12-0ubuntu0.16.04.2-b12)  OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)  ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~$ 

1.  你并不一定需要安装hadoop, 只需要选择特定的spark版本即可。你并不需要下载scala, 因为spark会默认带上scala shell. 去spark官网下载, 在没有hadoop的环境下, 可以选择:spark-2.2.1-bin-hadoop2.7, 然后解压, 如下:

  ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc$ ll  total 196436  drwxrwxr-x 3 ubuntu ubuntu   4096 Feb 2 19:57 ./  drwxrwxr-x 9 ubuntu ubuntu   4096 Feb 2 19:54 ../  drwxrwxr-x 13 ubuntu ubuntu   4096 Feb 2 19:58 spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/  -rw-r--r-- 1 ubuntu ubuntu 200934340 Feb 2 19:53 spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz

2.  spark中有python和scala版本的, 下面, 我来用scala版本的shell, 如下:

  ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ bin/spark-shell   Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties  Setting default log level to "WARN".  To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).  18/02/02 20:12:16 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable  18/02/02 20:12:16 WARN Utils: Your hostname, localhost resolves to a loopback address: 127.0.0.1; using 172.17.0.15 instead (on interface eth0)  18/02/02 20:12:16 WARN Utils: Set SPARK_LOCAL_IP if you need to bind to another address  Spark context Web UI available at http://172.17.0.15:4040  Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1517573538209).  Spark session available as 'spark'.  Welcome to     ____       __     / __/__ ___ _____/ /__    _ / _ / _ `/ __/ '_/    /___/ .__/_,_/_/ /_/_  version 2.2.1     /_/  Using Scala version 2.11.8 (OpenJDK 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_151)  Type in expressions to have them evaluated.  Type :help for more information.  scala> 

来进行简单操作:

  scala> val lines = sc.textFile("README.md")  lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = README.md MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24  scala> lines.count()  res0: Long = 103  scala> lines.first()  res1: String = # Apache Spark  scala> :quit  ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$   ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$   ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$    ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ wc -l README.md   103 README.md  ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ head -n 1 README.md   # Apache Spark  ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ 

来看看可视化的web页面, 在Windows上输入: 

linux环境不使用hadoop安装单机版spark的方法 Linux 第1张

OK,  本文仅仅是简单的安装, 后面我们会继续深入介绍spark.

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对脚本之家的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

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