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hadoop+hive+spark搭建(三)

时间:2017-05-02 18:28:55      阅读:198      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:.sh   模式   成功   数据存储   argument   nts   java   size   type   

一、spark安装

     因为之前安装过hadoop,所以,在“Choose a package type”后面需要选择“Pre-build with user-provided Hadoop [can use with most Hadoop   distributions]”,然后,点击“Download Spark”后面的“spark-2.1.0-bin-without-hadoop.tgz”下载即可。Pre-build with user-provided Hadoop:   属于“Hadoop free”版,这样,下载到的Spark,可应用到任意Hadoop 版本。  

 

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  上传spark软件包到任意节点上

  解压缩spark软件包到/usr/local/目录下

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  重命名为spark文件夹

     mv  spark-2.1.0-bin-without-hadoop/ spark

  重命名conf/目录下spark-env.sh.templatespark-env.sh

    cp spark-env.sh.template spark-env.sh

  重命名conf/目录下slaves.template为slaves

    mv slaves.template slaves 

二、配置spark

   编辑conf/spark-env.sh文件,在第一行添加以下配置信息:

      export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)

      #上述表示Spark可以把数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中,也可以从HDFS中读取数据。如果没有配置上面信息,Spark就只能读写本地数据,无法读写HDFS数据。

      export JAVA_HOME=/usr/local/jdk64/jdk1.8.0

   编辑conf/slaves文件

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三、验证spark是否安装成功

  在spark目录中输入命令验证spark是否安装成功

      bin/run-example SparkPi

      bin/run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is"        #过滤显示出pi的值

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     web界面为8080端口

     技术分享

   集群模式下shell

   pyspark --master spark://master:7077    #python

   提交应用

    spark-submit

      --class <main-class>         #需要运行的程序的主类,应用程序的入口点
      --master <master-url>        #Master URL,下面会有具体解释
      --deploy-mode <deploy-mode>     #部署模式
      ... # other options           #其他参数
      <application-jar>            #应用程序JAR包
      [application-arguments]        #传递给主类的主方法的参数

hadoop+hive+spark搭建(三)

标签:.sh   模式   成功   数据存储   argument   nts   java   size   type   

原文地址:http://www.cnblogs.com/lonenysky/p/6782782.html

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