如何在服务器上安装和搭建Spark？ (在服务器上装搭建spark)

Apache Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，它可以通过并行处理来加速大数据处理过程。如果您想要在自己的服务器上运行Spark，那么本文将为您提供详细的安装和搭建Spark的步骤。

1. 确认服务器要求

在安装Spark之前，您需要确认服务器是否满足Spark的运行要求。以下是一些更低系统要求：

– 操作系统：Linux或Windows 7及以上版本；

– 硬件要求：至少8GB内存和4个CPU核心；

– Java版本：Java8及以上版本。

2. 下载并解压Spark

您可以从Spark官网下载最新的Spark二进制文件。下载后，将文件解压到服务器上的适当位置。例如，您可以将Spark解压到 /opt/spark 目录下。

3. 配置环境

要在服务器上正确地运行Spark，您需要配置一些环境变量。在linux服务器上，您可以通过编辑 /etc/profile 文件，在文件的末尾添加以下内容：

export SPARK_HOME=/opt/spark

export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

对于Windows服务器，您可以在系统环境变量中添加：

SPARK_HOME = C:\spark

PATH = %SPARK_HOME%\bin;%PATH%

4. 启动Spark

在Spark中，master进程用于协调多个worker进程来处理数据。在启动Spark之前，您需要确定哪个计算机将充当master节点。通常，您应该选择一台内存和CPU都比较强大的计算机。

在启动Spark之前，您需要启动一个terminal窗口，进入Spark的bin目录。在该目录下，可以使用以下命令启动spark-shell：

./bin/spark-shell

这将启动Spark shell，您可以在shell中执行各种Spark操作。

5. 连接到Spark集群

如果您要连接到Spark集群，则需要在Spark shell中设置master URL。例如，如果您的master节点IP地址为192.168.1.50，则可以在spark-shell中执行以下命令：

./bin/spark-shell –master spark://192.168.1.50:7077

这将连接到一个名为“spark”的集群，并使用master节点上的7077端口来与集群通信。

6. 在Spark中运行应用程序

如果您要在Spark中运行应用程序，则需要编写相应的代码，并使用spark-submit命令将应用程序提交到Spark集群。

例如，以下是一个简单的Scala应用程序，它读取一个文件并打印计数器：

import org.apache.spark.SparkConf

import org.apache.spark.SparkContext

object WordCount {

def mn(args: Array[String]) {

val logFile = “hdfs://localhost:9000/path/to/file”

val conf = new SparkConf().setAppName(“Word Count”).set(“spark.executor.memory”, “1g”)

val sc = new SparkContext(conf)

val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()

val numAs = logData.filter(line => line.contns(“a”)).count()

val numBs = logData.filter(line => line.contns(“b”)).count()

println(“Lines with a: %s, Lines with b: %s”.format(numAs, numBs))

}

}

您可以将此代码保存为WordCount.scala，并将其提交到Spark集群上运行：

./bin/spark-submit –class WordCount –master spark://192.168.1.50:7077 WordCount.jar

7. 结论

在服务器上安装和配置Spark需要一些配置，但如果您正确地遵循了这些步骤，那么应该可以轻松地启动和运行Spark。Spark是一个强大的大数据处理框架，它可以让您更快地处理海量数据。希望本文对您有所帮助！

相关问题拓展阅读：

• Spark从入门到精通7：Spark客户端之Spark Submit的使用

Spark从入门到精通7：Spark客户端之Spark Submit的使用

通过前面的介绍我们知道，Spark的客户端（Driver）有两种：Spark Submit和Spark Shell。这两种客户端相同点都是维护一个Spark Context对象，来向Spark集群提交任务；不同点是Spark Submit只能提交任务，不能交互，而Spark Shell是一个命令行工具橘兆，即可以提交任务，还可以衫冲人机交互。本节先来介绍Spark Submit客户端的使用。

例子：使用

蒙特卡罗方法

计算

圆周率

。

如图所示，蒙特卡罗方法求圆周率，使用的是概率的思想：往正方形区域随机撒点，总点数记为P2，落在

单位圆

区域内的点数记为P1，单位

圆的面积

为π，正方形的面子为4，π = P1 / P2 * 4。这里的P1和P2均由随机实验中得到，实验的次数（P2）越多，得到的结果就越精确。

Spark提供的

测试用例

$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.1.0.jar中就有蒙特卡罗求圆周率的例子SparkPI，我们就使用它来介绍Spark Submit的使用。

(1)如果配置了基于Zookeeper的Spark HA，需要先启动Zookeeper服务器

(2)启动Spark集群

使用Spark Submit的命令格式如下：

(1)提交SparkPI任务，随机实验次数为100：

(2)提交SparkPI任务，随机实验次数为1000：

(3)提交SparkPI任务，随机实验次数为10000：

可以看到上面三次实验的结果分别是：

一般对于随机实验来说，试验次数越多结果越精确。但是不圆塌租免存在误差。如果想要获取更精确的圆周率，你可以输入更多的次数进行测试。但这不是本文介绍的重点。

至此，使用Spark Submit客户端提交Spark任务的方法已经介绍完毕，祝你玩的愉快！

关于在服务器上装搭建spark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。