Spark最简安装

该环境适合于学习使用的快速Spark环境，采用Apache预编译好的包进行安装。而在实际开发中需要使用针对于个人Hadoop版本进行编译安装，这将在后面进行介绍。

Spark预编译安装包下载——Apache版

 　　下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html (本例使用的是Spark-2.2.0版本)

 

　　接下来依次执行下载，上传，然后解压缩操作。

[hadoop@masternode ~]$ cd /home/hadoop/app

[hadoop@masternode app]$ rz  //上传

       选中刚才下载好的Spark预编译好的包，点击上传。

[hadoop@masternode app]$ tar –zxvf spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz  //解压

[hadoop@masternode app]$ rm spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz

[hadoop@masternode app]$ mv spark-2.2.0-bin-hadoop2.6/ spark-2.2.0   //重命名

[hadoop@masternode app]$ ll

total 24

drwxrwxr-x.  7 hadoop hadoop 4096 Aug 23 16:32 elasticsearch-2.4.0

drwxr-xr-x. 10 hadoop hadoop 4096 Apr 20 13:59 hadoop

drwxr-xr-x.  8 hadoop hadoop 4096 Aug  5  2015 jdk1.8.0_60

drwxrwxr-x. 11 hadoop hadoop 4096 Nov  4  2016 kibana-4.6.3-linux-x86_64

drwxr-xr-x. 12 hadoop hadoop 4096 Jul  1  2017 spark-2.2.0

drwxr-xr-x. 14 hadoop hadoop 4096 Apr 19 10:00 zookeeper

[hadoop@masternode app]$ cd spark-2.2.0/

[hadoop@masternode spark-2.2.0]$ ll

total 104

drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop  4096 Jul  1  2017 bin

drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop  4096 Jul  1  2017 conf

drwxr-xr-x. 5 hadoop hadoop  4096 Jul  1  2017 data

drwxr-xr-x. 4 hadoop hadoop  4096 Jul  1  2017 examples

drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop 12288 Jul  1  2017 jars

-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 17881 Jul  1  2017 LICENSE

drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop  4096 Jul  1  2017 licenses

-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop 24645 Jul  1  2017 NOTICE

drwxr-xr-x. 6 hadoop hadoop  4096 Jul  1  2017 python

drwxr-xr-x. 3 hadoop hadoop  4096 Jul  1  2017 R

-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop  3809 Jul  1  2017 README.md

-rw-r--r--. 1 hadoop hadoop   128 Jul  1  2017 RELEASE

drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop  4096 Jul  1  2017 sbin

drwxr-xr-x. 2 hadoop hadoop  4096 Jul  1  2017 yarn

　　如图所示，可以进入Spark Shell模式，表示安装正常。

Spark目录介绍

1.bin 运行脚本目录

beeline
find-spark-home
load-spark-env.sh  //加载spark-env.sh中的配置信息，确保仅会加载一次
pyspark  //启动python spark shell，./bin/pyspark --master local[2]
run-example  //运行example
spark-class  //内部最终变成用java运行java类
sparkR
spark-shell  //启动scala spark shell，./bin/spark-shell --master local[2]
spark-sql
spark-submit  //提交作业到master

　　运行example

# For Scala and Java, use run-example:
./bin/run-example SparkPi

# For Python examples, use spark-submit directly:
./bin/spark-submit examples/src/main/python/pi.py

# For R examples, use spark-submit directly:
./bin/spark-submit examples/src/main/r/dataframe.R

2.conf

docker.properties.template
fairscheduler.xml.template
log4j.properties.template   //集群日志模版
metrics.properties.template
slaves.template    //worker 节点配置模版
spark-defaults.conf.template   //SparkConf默认配置模版
spark-env.sh.template   //集群环境变量配置模版

3.data (例子里用到的一些数据)

graphx
mllib
streaming

4.examples 例子源码

jars 
src 

5.jars (spark依赖的jar包)
6.licenses (license协议声明文件) 
7.python 
8.R 
9.sbin (集群启停脚本)

slaves.sh   //在所有定义在${SPARK_CONF_DIR}/slaves的机器上执行一个shell命令
spark-config.sh   //被其他所有的spark脚本所包含，里面有一些spark的目录结构信息
spark-daemon.sh   //将一条spark命令变成一个守护进程
spark-daemons.sh   //在所有定义在${SPARK_CONF_DIR}/slaves的机器上执行一个spark命令
start-all.sh   //启动master进程，以及所有定义在${SPARK_CONF_DIR}/slaves的机器上启动Worker进程
start-history-server.sh   //启动历史记录进程
start-master.sh   //启动spark master进程
start-mesos-dispatcher.sh
start-mesos-shuffle-service.sh
start-shuffle-service.sh
start-slave.sh   //启动某机器上worker进程
start-slaves.sh   //在所有定义在${SPARK_CONF_DIR}/slaves的机器上启动Worker进程
start-thriftserver.sh
stop-all.sh   //在所有定义在${SPARK_CONF_DIR}/slaves的机器上停止Worker进程
stop-history-server.sh   //停止历史记录进程
stop-master.sh   //停止spark master进程
stop-mesos-dispatcher.sh
stop-mesos-shuffle-service.sh
stop-shuffle-service.sh
stop-slave.sh    //停止某机器上Worker进程
stop-slaves.sh    //停止所有worker进程
stop-thriftserver.sh

10.yarn

spark-2.1.1-yarn-shuffle.jar

Spark example

　　下面运行一个官网的小example。

 

　　可以看到官网给出了详细的运行指令，我们运行第一个，算一下Pi的值。

 

　　运算结果如下图所示：

 

　　并且，如上图所示，我们可以根据图中URL地址查看web UI情况。

 

　　注意：此地址只能是在运行过程中才能查看的哦！

以上就是博主为大家介绍的这一板块的主要内容，这都是博主自己的学习过程，希望能给大家带来一定的指导作用，有用的还望大家点个支持，如果对你没用也望包涵，有错误烦请指出。如有期待可关注博主以第一时间获取更新哦，谢谢！