Spark简易脚本部署指南

已对原备份脚本进行分割，因原脚本包含操作和导出操作，计划任务未能正确执行。现已将其拆分为两个计划任务，以保证备份正常进行。

本指南提供关于 MySQL 5.6 版本安装与卸载的详细步骤，帮助用户快速完成数据库的部署和移除。 安装 MySQL 5.6 下载安装包: 从 MySQL 官方网站或镜像站点下载对应操作系统的 MySQL 5.6 版本安装包。 运行安装程序: 双击下载的安装包，根据安装向导提示进行操作，选择合适的安装路径、字符集、端口号等配置选项。 配置 MySQL 服务: 设置 root 用户密码，并根据需要创建数据库实例和用户权限。 验证安装: 使用 MySQL 客户端工具连接数据库，验证安装是否成功。 卸载 MySQL 5.6 停止 MySQL 服务: 通过系统服务管理器或命令行工具停止正在运行的 MySQL 服务。 运行卸载程序: 找到 MySQL 5.6 的卸载程序，双击运行并按照提示进行操作。 删除残留文件: 卸载完成后，手动删除 MySQL 安装目录以及数据目录中的残留文件。 清理系统变量: 从系统环境变量中移除与 MySQL 相关的路径配置。 注意事项 在进行安装或卸载操作前，请备份重要数据，以防止意外发生。 确保系统满足 MySQL 5.6 版本的最低硬件和软件要求。 安装过程中，请仔细阅读每个步骤的说明，并根据实际需求进行选择。

本资源提供已编译的 Kafka-manager 1.3.3.7 版本，兼容 kafka_2.11-2.0.1 等较新版本。 安装步骤： 端口配置: 使用提供的启动脚本 start.sh, 默认端口为 8080。 修改端口请编辑 start.sh 文件。 执行权限: 使用 sudo chmod u+x start.sh 赋予 start.sh 执行权限。 远程部署: 默认安装在 Kafka 相同环境。如需部署在其他机器，请配置 conf/application.conf 文件。 访问验证: 启动后访问被拒绝，请使用 telnet ip port 命令检查网络连接。 注意: 以上步骤假设您具备基本的 Linux 操作系统和 Kafka 相关知识。

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。

这是一本简单易懂的Spark实验手册，无需课堂指导，只需按照手册逐步操作，即可完成Spark的安装、部署和基础开发。

搭建 Hadoop 2.7.4 完全分布式环境、Spark 2.1.0 完全分布式环境、Scala 2.12.4 开发环境。

在CentOS 6.5环境下，使用此脚本自动部署JDK 1.8。在执行脚本前，请确保已完成免密登录设置，可以参考之前的ssh_new.sh脚本。使用命令sed 's/r//' install_new_jdk.sh > install_jdk.sh，然后运行./install_jdk.sh。

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。

Spark及其生态圈简介 Spark编译与部署（上）--基础环境搭建 Spark编译与部署（下）--Spark编译安装 Spark编译与部署（中）--Hadoop编译安装 Spark编程模型（上）--概念及SparkShell实战 Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战 Spark运行架构 Hive（上）--Hive介绍及部署 Hive（下）--Hive实战 SparkSQL（上）--SparkSQL简介 SparkSQL（下）--Spark实战应用 SparkSQL（中）--深入了解运行计划及调优 SparkStreaming（上）--SparkStreaming原理介绍 SparkStreaming（下）--SparkStreaming实战 SparkMLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介 SparkMLlib（下）--SparkMLlib实战 SparkGraphX介绍及实例 分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署