Centos6.8 安装spark-2.3.1 以及 scala-2.12.2

一、Spark概述
    Spark 是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。

    在速度方面，Spark 扩展了广泛使用的 MapReduce 计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。 在处理大规模数据集时，速度是非常重要的。速度快就意味着我们可以进行交互式的数据操作，否则我们每次操作就需要等待数分钟甚至数小时。

    Spark 的一个主要特点就是能够在内存中进行计算，因而更快。不过即使是必须在磁盘上进行的复杂计算，Spark 依然比 MapReduce 更加高效。
　Spark 5个核心库

　　1.内核： spark 的核心基础设施，提供了表示和存储数据的原始数据类型，称为 RDD(Resilient Distributed Dataset, 弹性分布式数据集）

　　2.SQL

　　3. MLlib(Machine Learning Library, 机器学习库）

　　4. GraphX: 供图和图相关的计算使用

　　5.流（Streaming) 

二、安装步骤

1. 安装JDK环境

下载JDK安装包，配置JDK环境

2.安装SCALA

1).下载scala，我这里下载的是scala-2.12.2.tgz，并上传到linux服务器 

2).新建scala目录：/usr/local/scala 

3).将scala-2.12.2.tgz复制到：/usr/local/scala，并解压缩 

4).在/etc/profile文件中添加： 
  SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.12.2 
  PATH=$PATH:${SCALA_HOME}/bin 

5).输入source /etc/profile 使profile文件生效 

6).输入scala，查看scala是否生效 

3.安装Spark 
1).下载Spark，我这里下载的是spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz 

2).新建spark目录：/usr/local/spark 

3).将spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz复制到：/usr/local/spark，并解压缩 

4).在/etc/profile文件中添加： 
  SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 
  PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin 

5).输入source /etc/profile 使profile文件生效 

6).修改spark配置 
  进入spark-2.3.1-bin-hadoop2.4/conf 
  复制模板文件： 
  cp spark-env.sh.template spark-env.sh 
  cp slaves.template slaves 

7).编辑spark-env.sh，添加： 
  export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_131 
  export SCALA_HOME=SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.12.2 
  export SPARK_MASTER_IP=172.20.0.204 
  export SPARK_WORKER_MEMORY=1g 
  export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/spark/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 

8).输入source spark-env.sh，使spark-env.sh文件生效 

9).试一下spark是否安装成功 

 

统计一下README.md文件中的单词个数

Reference:

[1]:https://margaret0071.iteye.com/blog/2384805