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登录 Azure portal (https://manage.windowsazure.com )
点击左下角的 NEW 按钮，然后点击 DATA SERVICES 按钮，点击 HDINSIGHT，选择 HADOOP ON LINUX，如下图所示。
输入集群名称，选择集群大小和账号，设定集群的密码和存储账号，下表是各个参数的含义和配置说明。
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Name |
Value |
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Cluster Name |
Name of the cluster. |
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Cluster Size |
Number of data nodes you want to deploy. The default value is 4. But the option to use 1 or 2 data nodes is also available from the drop-down. Any number of cluster nodes can be specified by using the Custom Create option. Pricing details on the billing rates for various cluster sizes are available. Click the ? symbol just above the drop-down box and follow the link on the pop-up. |
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Password |
The password for the HTTP account (default user name: admin) and SSH account (default user name: hdiuser). Note that these are NOT the administrator accounts for the virtual machines on which the clusters are provisioned. |
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Storage Account |
Select the Storage account you created from the drop-down box. |
点击 CREATE HDINSIGHT CLUSTER 即可创建运行于 Azure 的 Hadoop 集群。
上述过程快速创建一个运行Hadoop 的 Linux 集群，且默认 SSH 用户名称为 hdiuser，HTTP 账户默认名称为 admin。若要用自定义选项，例如使用 SSH 密钥进行身份验证创建群集或使用额外的存储空间，请参阅 Provision Hadoop Linux clusters in HDInsight using custom options ( https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/hdinsight-hadoop-provision-linux-clusters/ ) 。
在 HDInsight 中点击创建的 Hadoop集群（在本例中集群名称为 Hadooponlinux ），进入 dashboard，如下图所示。
在 quick glance 中拷贝 Cluster Connection String的值，此为登录 Hadoop on Linux 配置控制台 Ambari的地址，在浏览器中粘贴 Cluster Connection String的值，此时出现登录用户名和密码的验证。此时的用户名为上一步中快速创建hadoop集群时默认HTTP用户名admin，密码为快速创建hadoop集群时设置的密码。
正确输入用户名和密码后，出现 Ambari的登录用户名和密码验证，此时输入用户名 admin 密码为hadoop即可进入Ambari的管理控制台。
下图展示了使用 Ambari 安装Spark的过程。
The following diagram shows the Spark installation process using Ambari.
在 Ambari "Actions" 下拉菜单中选择 "Add Service." 这将启动添加服务向导。
选择 "Spark"，然后点击 "Next" 。
(For HDP 2.2.4, Ambari will install Spark version 1.2.1, not 1.2.0.2.2.)
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Note |
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You can reconfirm component versions in Step 6 before finalizing the upgrade. |
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Important |
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On the Review screen, make sure all HDP components are version 2.2.4 or later. |
通过 SSH 登录 Hadoop 的 Linux 集群，执行以下的Linux 指令下载文档，为后面的Spark程序运行使用。
wget http://en.wikipedia.org/wiki/Hortonworks
将数据拷贝至 Hadoop 集群的HDFS中，
hadoop fs -put ~/Hortonworks /user/guest/Hortonworks
在很多Spark的例子中采用Scala和Java的应用程序演示，本例中使用 PySpark 来演示基于Python语音的Spark使用方法。
pyspark
第一步使用 Spark Context 即 sc 创建RDD，代码如下：
myLines = sc.textFile(‘hdfs://sandbox.hortonworks.com/user/guest/Hortonworks‘)
现在我们实例化了RDD，下面我们对RDD做转化的操作。为此我们使用python lambda表达式做筛选。
myLines_filtered = myLines.filter( lambda x: len(x) > 0 )
请注意，以上的python语句不会引发任何RDD的执行操作，只有出现类型以下代码的count()行为才会引发真正的RDD运算。
myLines_filtered.count()
最终Spark Job运算的结果如下所示。
341.
对于数据科学家而言Spark是一种高度有效的数据处理工具。数据科学家经常类似Notebook ( 如 iPython http://ipython.org/notebook.html ) 的工具来快速创建原型并分享他们的工作。许多数据科学家喜好使用 R语言，可喜的是Spark与R的集成即 SparkR已成为 Spark 新兴的能力。Apache Zeppelin (https://zeppelin.incubator.apache.org/ ) 是一种新兴的工具，提供了基于 Spark 的 Notebook 功能，这里是Apache Zeppelin 提供的易用于 Spark的用户界面视图。
作者：雪松
Microsoft MVP -- Windows Platform Development,
Hortonworks Certified Apache Hadoop 2.0 Developer
Azure HDInsight 和 Spark 大数据实战(二)
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原文地址：http://www.cnblogs.com/xuesong/p/4701017.html
