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Spark2.0安装教程与Spark1.3共存配置详解 一、引言 随着大数据技术的发展，Apache Spark已成为处理大规模数据集的重要工具。然而，在实际应用中，不同项目可能需要使用不同版本的Spark来满足特定需求。将详细介绍如何在现有Spark1.3的基础上安装并配置Spark2.1.0，实现两个版本的共存，以适应新老项目的需求。 二、环境准备 在开始安装之前，请确保以下条件已满足：1. Java环境：Spark需要Java运行环境支持，推荐版本为1.8或以上。2. Hadoop环境：本教程假设已有Hadoop环境，并且版本不低于2.6。3. 操作系统：Linux操作系统，以Ubuntu为例进行说明。 三、下载Spark 2.1.0 需要从Apache官方网站下载Spark 2.1.0版本。根据实际情况选择合适的压缩包，例如spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz。可以通过以下命令进行下载： wget https://archive.apache.org/dist/spark-2.1.0/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz 四、配置Spark 2.1.0 解压Spark压缩包： tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz 复制配置文件：为了使Spark 2.1.0能够正常运行并与现有的Hadoop环境集成，需要复制必要的配置文件，特别是yarn-site.xml和hive-site.xml。 cp /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/conf/ cp /etc/hadoop/conf/hive-site.xml /opt/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/conf/ 修改配置文件： spark-defaults.conf：打开此文件，添加或修改以下配置项，以确保Spark 2.1.0正确地与Hadoop集成。

Spark以其优异的性能和灵活性取代Hive，成为实现ETL作业的首选技术。

Hadoop、Hive、Spark 配置修改 本指南介绍如何在 Hadoop、Hive 和 Spark 中修改和添加配置信息。 Hadoop 配置 Hadoop 的配置文件位于 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 目录下。 一些常用的配置文件包括： core-site.xml：Hadoop 核心配置 hdfs-site.xml：HDFS 配置 yarn-site.xml：YARN 配置 mapred-site.xml：MapReduce 配置 可以通过修改这些文件中的属性来配置 Hadoop。 Hive 配置 Hive 的配置文件位于 $HIVE_HOME/conf 目录下。 一些常用的配置文件包括： hive-site.xml：Hive 的主要配置文件 hive-default.xml.template：Hive 默认配置模板 可以通过修改 hive-site.xml 文件中的属性来配置 Hive。 Spark 配置 Spark 的配置文件位于 $SPARK_HOME/conf 目录下。 一些常用的配置文件包括： spark-defaults.conf：Spark 默认配置 spark-env.sh：Spark 环境变量 可以通过修改这些文件中的属性来配置 Spark。

此版本 Spark 2.3.1 为无 Hive 版本，使用 Maven 重新编译 Spark 源代码，可用于实现 Hive on Spark 功能。

提供Hortonworks Hive ODBC和Microsoft Spark ODBC连接驱动，支持32位和64位系统。

在大数据处理领域，Spark和Hive是两个非常重要的工具。Spark以其高效的内存计算和强大的分布式处理能力，成为实时计算的首选；而Hive则通过其SQL接口和数据仓库功能，简化了大数据分析。当这两者融合时，Spark-Hive模块为大数据处理提供了灵活且高效的解决方案。详细探讨了Spark-Hive技术在2.11-2.1.4-SNAPSHOT版本中的关键知识点，包括元数据集成、HQL支持、数据源API的应用以及性能优化和动态分区插入等内容。

Spark 1.6.3 二进制文件，不包含 Hive，已在 Hadoop 2.8.2 和 Hive 2.1.1 下测试通过。

针对Hive on Spark在CDH 6.3.0环境下的调优，总结生产经验

这是一个毕业设计项目，包含经助教老师测试通过的课程设计和项目源码。系统运行稳定，欢迎下载交流。请下载后首先查阅README.md文件。