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Spark编译与部署详解
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一、Spark概述
定义:Spark是一款基于内存计算的大数据并行计算框架,提供高效的数据处理能力。
特性:
内存计算:利用内存加速数据处理,支持迭代计算。
高容错性:通过RDD实现数据的自动恢复。
高可扩展性:可轻松扩展到成千上万台服务器。
二、Spark与MapReduce对比
相同点:
均基于Hadoop集群,使用HDFS作为存储层。
均为大数据计算框架。
不同点:
开发语言:MapReduce使用Java,Spark主要使用Scala,同时支持Java和Python等。
性能差异:Spark通过内存计算显著提升处理速度,而MapReduce更依赖磁盘I/O。
执行模式:MapReduce任务提交后即刻执行,Spark预先分析优化执行计划后再执行。
三、安装软件介绍
Scala:Spark的主要开发语言,结合面向对象和函数式编程特点,适用于编写高性能并行应用程序。
Maven:自动化构建工具,管理项目依赖关系及打包Scala程序及其库文件。
IntelliJ IDEA:集成开发环境,支持Scala开发,用于编写Spark应用程序。
四、实验环境设置
硬件要求:
Master:192.168.0.132
Slave1:192.168.0.131
Slave2:192.168.0.138
软件要求:
Java运行环境
Hadoop集群
Linux桌面操作系统
五、实验材料及安装步骤
Maven安装:
下载apache-maven-3.3.9-bin.zip
下载本地类库mavenRepositorySparkScala
解压并配置环境变量
Scala安装:
下载scala-2.11.7
安装并配置环境变量
IDEA安装:
下载ideaIC-14.1.4.tar
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安装准备
硬件环境准备:根据集群规模和性能需求,准备服务器节点,确保满足 Ambari 的最低硬件要求。
软件环境准备:在所有节点上安装操作系统、JDK 等必要软件,并配置网络和 SSH 连接。
Ambari 资源获取:下载 Ambari 2.6.0 安装包以及对应的 Hadoop 和 Spark 资源文件。
安装步骤
Ambari Server 安装:选择一台服务器作为 Ambari Server 节点,执行安装程序,并根据提示进行配置。
集群规划与配置:通过 Ambari Web 界面,添加集群节点,选择要安装的服务(Hadoop、Spark等),并进行相关参数配置。
集群部署与启动:确认配置无误后,启动 Ambari 集群安装程序,自动完成所有服务的部署和配置。
问题解决
安装过程中常见错误排查:提供一些常见安装错误的解决方法,例如网络问题、依赖关系问题等。
集群运行维护:介绍如何通过 Ambari 界面监控集群状态,管理服务,并进行性能调优。
进阶主题
高可用性配置:介绍如何配置 Ambari 和 Hadoop/Spark 的高可用性,确保集群稳定运行。
安全性配置:讲解如何配置 Kerberos 等安全机制,保障集群数据的安全。
附录
Ambari 2.6.0 官方文档链接
Hadoop 和 Spark 官方文档链接
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