Spark安装指南

为您提供了关于安装Spark的详细指南，适用于Markdown格式文件。

在这份安装与配置指南中，你将找到包含spark-3.0.3-bin-hadoop2.7的文件夹，适用于hadoop3.2以下版本，以及详细的Spark搭建步骤和相关课件。随着大数据技术的进步，这些内容将帮助您快速启动和配置Spark环境。

本指南详细阐述了在Windows 10系统上安装Spark的过程，帮助用户熟悉Spark的安装步骤。

以下是适用于Linux环境的Spark安装与操作指南，文件经过安全检测，仅限学术交流使用，无商业用途。

适用于 Spark on YARN 模式安装的二进制包

ClusterManager：负责管理集群，包括监控 Worker 节点，在 Standalone 模式下为 Master，在 YARN 模式下为资源管理器。 Worker：控制计算节点，启动 Executor，在 Standalone 模式下为主节点，在 YARN 模式下为 NodeManager。 Driver：运行 Spark 应用程序的 main() 函数，创建 SparkContext。 Executor：执行器，在 Worker 节点上执行任务，每个应用程序都有独立的 Executors。 SparkContext：应用程序的上下文，控制应用程序的生命周期。 RDD：基本计算单元

提供 Spark 3.0 和 Hadoop 2.7.1 的安装包。

在Spark Shell中编写WordCount程序的步骤如下：1. 首先启动HDFS。2. 将文件上传至HDFS路径 hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/a.txt。3. 在Spark Shell中使用Scala编写Spark程序：scala> sc.textFile(\"hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/\").flatMap(.split(\" \")).map((,1)).reduceByKey( + ).sortBy(_._2,false).collect。注意：Spark是懒加载的，需要调用act

Spark 是一种类似 Hadoop 的开源集群计算环境。与 Hadoop 相比，Spark 具有以下优点：启用了内存分布数据集、支持交互式查询和优化了迭代工作负载。Spark 采用 Scala 语言实现，将 Scala 作为其应用程序框架。Scala 与 Spark 紧密集成，使 Scala 能够像操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。