该资源包含安装Spark所需的Java JDK、Scala、Hadoop、Spark以及Hadoop所需的Winutils.exe文件,所有版本均已对应好,安装方法可参考我的博客。
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Spark的核心组件包括:Spark Core,提供分布式任务调度、内存管理、错误恢复和与其他存储系统交互的功能;Spark SQL,支持SQL查询和DataFrame API,并与Hive兼容;Spark Streaming,实现对实时数据流的高吞吐量处理;MLlib,提供各种机器学习算法和工具;GraphX,用于图计算的API。
Spark-1.3.1版本与Hadoop 2.6兼容,能够与Hadoop的YARN资源管理系统协同工作,支持HDFS作为数据存储,使得Spark可以在Hadoop集群上运行。
在Linux环境下,安装需要配置Java环境、设置SPARK_HOME和PATH环境变量,解压安装包并启动master和worker进程来启动Spark集群。在Windows环境下,也需要配置Java环境,并通过脚本模拟集群模式或使用模拟Linux命令行工具。
配置文件如conf/spark-defaults.conf和conf/spark-env.sh(或在Windows下的spark-env.cmd)用于设置Spark的默认配置和系统环境变量。
Apache Spark还包含多个示例程序,如WordCount,可通过bin/spark-submit来运行。
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