Spark编译与部署详解

Spark集群部署与初步开发详细解析 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

Spark伪分布模式是一种流行的大数据处理计算引擎，详细介绍了在大数据环境中安装和部署Spark伪分布模式的步骤。首先，需要预先安装好JDK、Hadoop和Scala语言。然后，下载并解压Spark安装包，配置必要的环境变量命令，包括slaves和spark-env.sh文件的设置。最后，通过sbin文件夹启动Spark伪分布模式，确保正常运行。逐步指导读者完成了安装和部署过程。

提供 maven 和 sbt 两种编译方法 包含设置国内镜像加速依赖包下载的方法 记录了详细的操作步骤和注意事项

本指南涵盖如何在 CentOS 7 系统上编译、安装和部署 Hadoop 集群环境，包括所需依赖项。

该资源包含 HBase 2.3.5 和 Spark 3.0.3 的源码编译包。

Redis 是一款高性能的 键值对数据库，以内存存储为主，数据持久化为辅，支持丰富的数据结构，如 字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。在本压缩包 \"【Free】redis-6.0.6 编译版\" 中，包含 Redis 6.0.6 版本的单机编译版，用户可以直接运行，无需自行编译，简化了部署流程。 Redis 6.0.6版本特点：- 性能优化与新功能添加，提升了处理 网络请求 的能力，尤其在大量并发连接下表现更加优秀。- 引入 多线程IO，提高并发性能。- 增强 安全性，例如支持更严格的命令过滤和 TLS/SSL 加密传输，适合需要加密通信的场景。 Redis 数据结构：- 字符串：用于存储简单的文本或数字。- 哈希：用于存储键值对集合，适合表示对象或结构化数据。- 列表：有序的元素集合，适用于消息队列。- 集合：无序的唯一元素集合，支持成员关系操作。- 有序集合：根据分数排序的集合。 Redis 持久化：- RDB：定期保存快照，恢复速度快，但有数据丢失的风险。- AOF：记录所有写操作，保证数据完整性，但恢复速度较慢。 Redis 主要应用场景：- 缓存：提升系统性能，减轻后端数据库负担。- 分布式锁：实现分布式环境中的并发控制。- 消息队列：通过列表或发布/订阅模式实现消息传递。- 计数器：实现页面访问计数等功能。 Redis 部署与配置：- 单机部署：适用于小型项目或测试，直接运行编译好的可执行文件。- 集群部署：适用于高可用和大规模场景。 Redis 安全管理：- 使用 ACL 进行权限控制，防止不安全操作。- 设置 密码认证，保护数据安全。

Hadoop与Spark开发环境部署指南.zip，详细介绍了如何配置和部署Hadoop与Spark开发环境，帮助开发人员快速搭建工作环境。

为避免工作中的潜在Bug，可以通过在线安装git（需使用root权限）并在指定目录克隆Apache Spark源代码，具体操作如下：在root权限下执行yum install git安装git；然后执行mkdir -p /projects/opensource创建目录并cd /projects/opensource，最后git clone https://github.com/apache/spark.git来克隆源代码。详细操作请参考相关文档。

Spark on Yarn模式部署是将Spark应用程序部署在Yarn集群上的常见方法，这样可以利用Yarn的资源管理和调度功能，从而提升应用程序的性能和可靠性。步骤一：修改主机名，添加主机名到IP地址映射首先，创建三台虚拟机并安装Ubuntu服务器操作系统。编辑/etc/hostname文件，修改虚拟机的主机名，并添加主机名到IP地址映射。完成后，重启虚拟机。步骤二：配置免密码登录配置master免密码登录master、slave1和slave2，以便在后续操作中免密码登录到这些主机。步骤三：安装并配置JDK8下载并安装JDK8，配置Java环境变量。将JDK8复制到/usr/目录并解压缩，编辑/etc/profile文件，添加Java环境变量信息，并执行命令使配置立即生效。步骤四：配置Hadoop下载Hadoop的binary版本，并上传到master主机。在新建的spark-on-yarn目录中，将Hadoop和Spark复制到该目录下，编辑profile文件，添加Hadoop home环境变量信息，并配置Hadoop的环境变量和配置文件。部署优点这种部署方式利用了Yarn的资源管理和调度功能，提高了应用程序的性能和可靠性，同时简化了应用程序的管理和维护工作。结论Spark on Yarn模式部署是一种高效且可靠的Spark应用程序部署方式。