Spark介绍，安装

标签：spark 安装、介绍

1.简单介绍和安装：

(1)Spark使用scala编写，运行在JVM（java虚拟机）上。所以，安装Spark需要先安装JDK。安装好java后，到官网下载安装包（压缩文件）：http://spark.apache.org/downloads.html ，当前使用的版本是：spark-1.6.1-bin-hadoop2.4.tgz。

(2)解压，查看目录内容：

tar -zxvf spark-1.6.1-bin-hadoop2.4.tgz
cd spark-1.6.1-bin-hadoop2.4

这样我们可以在单机模式下运行Spark了，Spark也可以运行在Mesos、YARN等上。

2.Spark交互式shell：

(1) Spark只支持Scala和Python两种Shell。为了对Spark Shell有个感性的认识，我们可以follow官网的quick-start教程：http://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html

首先启动Spark shell，Scala和Python有2种不同启动方式（下面，我们以Scala为例介绍）：

Scala：

./bin/spark-shell

scala启动shell参数：

./bin/spark-shell --name "axx" --conf spark.cores.max=5 --conf spark.ui.port=4041

Python：

./bin/pyspark

启动后有如下界面：

如果需要修改显示的日志级别，修改$SPARK_HOME/conf/log4j.properties文件。

(2)Spark中第一个重要名词：RDD(Resilient Distributed Dataset)，弹性分布式数据集。

在Spark中，使用RDD来进行分布式计算。RDD是Spark对于分布数据和分布计算的基本抽象。

RDD包括两类操作，actions 和 transformations；

actions：会产生新的值。

transformations：会产生一个新的RDD。

val lines = sc.textFile("file:///spark/spark/README.md")

通过读取文件的方式来定义一个RDD。默认地，textFile会读取HDFS上的文件，加上file://指定读取本地路径的文件。

lines.count()
lines.first()

上边是2个actions操作，分别返回RDD的行数和第一行数据。

val linesWithSpark = lines.filter(line=>lines.contains("spark"))

上边是一个transformations操作，生成一个新的RDD，该RDD是lines的一个子集，只返回包含spark的行。

3.Spark核心概念：

每个Spark应用都包含一个驱动程序，该驱动程序在集群中执行并行计算。在前面的事例中，驱动程序就是spark shell本身。驱动程序通过SparkContext对象（对计算集群的一个连接）来访问Spark。

为了运行RDD操作，驱动程序会管理一些叫做执行器的节点。当在分布式系统中运行时，架构图如下：

订单

本文出自 “雪花” 博客，请务必保留此出处http://6216083.blog.51cto.com/6206083/1845260

Spark介绍，安装

标签：spark 安装、介绍

原文地址：http://6216083.blog.51cto.com/6206083/1845260