使用Spark在Linux上进行开发:环境简单搭建 (spark linux 开发环境搭建)

在当今大数据时代,Spark已经成为了一个非常受欢迎的开源分布式计算框架。对于想要在Linux上进行Spark开发的开发者来说,首先需要搭建一个可用的Spark开发环境。本文将为大家介绍如何在Linux上进行Spark开发,并简单介绍如何运行一个简单的Spark程序。

1. 准备环境

之一步是确保您在Linux环境中安装了Java。如果尚未安装Java,请先下载并安装。同时,您还需要安装Scala,Spark需要Scala作为其主要编程语言。在Linux上,可以使用PackageManager(例如apt-get)来安装这些软件包。

2. 下载Spark

第二步是从Spark Apache官网下载Apache Spark。有两种版本可用:预编译版本和源代码版本。预编译版本已编译为本机代码,并准备好了二进制发布版,可供直接使用。原始代码需要手动构建并编译。对于开发人员来说,通常源代码版本更好,因为他们可以按照自己的需求定制和构建Spark。

3. 解压和配置Spark

解压下载的Spark压缩包,并将其放置在/usr/local/spark目录下。在此之前,您还需要将其解压工具添加到您的系统PATH中。

在将Spark放置到您的机器上之后,您需要配置许多环境变量。Spark会在运行时使用这些环境变量。您需要设置的环境变量包括:SPARK_HOME,JAVA_HOME 和 PATH。

您可以使用以下命令为Spark配置环境变量。

“`

export SPARK_HOME=/usr/local/spark

export JAVA_HOME=/usr/local/java

export PATH=$SPARK_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH

“`

4. 运行Spark程序

最后一步是运行一个简单的Spark程序。您可以尝试运行一个简单的Spark程序,以确保环境配置良好,并准备好用于Spark开发。

要运行Spark程序,请使用以下命令。

“`

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \

–class org.apache.spark.examples.SparkPi \

–master local[2] \

$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.4.jar \

100

“`

此命令将运行一个名为SparkPi的示例程序,并形成一个Spark群集用于计算Pi。它将使用两个线程在本地执行2个线程并请求Spark使用100个分区。如果一切顺利,您将在Linux控制台上看到程序的输出。

结论

希望通过本篇文章,您已经掌握了在Linux上进行Spark开发的简单技术,并成功构建了一个可用的Spark开发环境。这些简单的步骤应该对想要开始使用Spark进行分布式计算的开发人员来说是必不可少的。

相关问题拓展阅读:

  • 怎么让程序运行在spark集群上

怎么让程序运行在spark集群上

本文前提是已经正确安装好scala,t以及spark了 简述将程序挂载到集群上运行的步骤:

  1、构建t标准的项目工程结构:S项目工程结构图其中:~/build.t文件用来配置项目的基本信息(项目名、组织名、项目版本、使用的scala版本或者再次配置些项目所需的依赖包);project/build.properties文件配置你要使用什么版本的t对项目操作;project/plugins.t文件是给项目添加所需的插件;project/Build.scala文件是对项目进行些复杂的高级配置;详细的t安装配置实用参见博文:

  2、到相应目录下编写程序,spark程序必须要创建一个SparkContext实例。SparkContext(“master”, “projectName”, “SPARK_HOME”, “yourProject.jar path”)

  3、t compile命令编译程序无错后,t package命令将程序打包。默认打包的jar文件存放路径为:项目根目录/target/scala-xx.xx.xx/your-project-name_xx.xx.xx-xx.jar

  4、将打包好的jar问价添加到SPAK_CLASSPATH中(在linux中根据作用范围渗孝饥的不同有多种更改环境变量的方式,这里只说我的配置方式:spark根目录下的conf/spark-env.sh文件添加SPARK_CLASSPATH:xxxxxxxx)

  5、配置好环境变量后就可以在spark的根目录下使用./run脚本运行你的程序了例慎谈如:./run spark.examples.SparkPi

转载,仅供参考。丛返

关于spark linux 开发环境搭建的介绍到此就结束了,不知道你从中找到你需要的信息了吗 ?如果你还想了解更多这方面的信息,记得收藏关注本站。

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