Spark2.0

spark中不要有hive的jar包，需重新编译，适用于hive2.3、hadoop2.7.6

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。

一、前言 在大数据处理领域，Cloudera Distribution Including Apache Hadoop (CDH) 是一个重要的工具集，提供全面的大数据解决方案。将详细介绍如何在 CentOS 7.4 环境下进行 CDH 5.13.0 的离线安装，适用于生产环境与实验环境。 二、准备工作 环境准备：确保服务器已安装 CentOS 7.4 系统。 软件下载：提前下载好 CDH 5.13.0 的相关安装包和依赖包，包括 Cloudera Manager 等核心组件。 本地 YUM 源配置：配置本地的 YUM 仓库，使离线环境下能够完成安装。 三、关键知识点详解 1. CDH简介 CDH 5.13.0 是 Cloudera 公司提供的大数据平台，集成了 Apache Hadoop 及其生态系统的各个组件。它包括 HDFS、YARN、MapReduce、HBase、Hive 等核心组件，并集成了 Spark 2.0。此外，还提供了 Cloudera Manager、Cloudera Navigator 等管理工具。 2. 系统要求 操作系统：CentOS 7.4 数据库：MySQL 或 PostgreSQL 用于 Cloudera Manager 后端数据库。 JDK版本：安装支持的 Oracle JDK 7。 四、安装步骤 配置本地 YUM 仓库：将所有下载好的 CDH 和依赖包放入本地仓库目录，使用 createrepo 命令生成仓库索引。 安装 Cloudera Manager：使用本地 YUM 仓库安装 Cloudera Manager，配置数据库连接后，完成 Cloudera Manager 的部署。 安装 CDH 集群组件：在 Cloudera Manager 中添加和安装所需的 CDH 组件。 安装 Spark 2.0：在 Cloudera Manager 中部署 Spark 2.0 组件，并进行配置。 五、总结 本教程详细介绍了如何在 CentOS 7.4 环境下离线安装 CDH 5.13.0 和 Spark 2.0，适用于没有外网连接的生产环境。通过本地 YUM 仓库 和 Cloudera Manager，可以实现高效的离线安装过程，确保集群组件的正确部署与配置。

全面解析 Spark 2.0 代码，助力深入学习。获取方式： 链接

这份文档来源于Spark官网，详细介绍了Spark 2.0版本的Java编程开发指南及相关内容。

这是Python版本在使用Spark上与Hadoop分布式系统整合的重点，同时也可以独立运行Spark，是一项较新的技术应用。

课程概述 本课程深入探讨 Apache Spark 2.0，这是一个专为大规模数据处理而设计的快速且通用的计算引擎。Spark 比 Hadoop MapReduce 更具优势，它可以将 Job 的中间输出结果保存在内存中，从而避免了频繁读写 HDFS 的过程，使其更适合数据挖掘、机器学习等需要迭代的算法。 课程内容 课程包含 14 章共 316 节内容，全面剖析 Spark 相关的各个技术点： Spark 核心概念与架构 RDD 编程模型 Spark SQL 与 DataFrame Spark Streaming 实时流处理 MLlib 机器学习库 GraphX 图计算 课程最后通过两个实际项目案例进行综合应用讲解： 用户交互式行为分析系统 DMP 用户画像系统 收获与目标 通过本课程，您将： 深入理解 Spark 的核心概念和工作原理 掌握 Spark 的各种编程模型和技术 能够使用 Spark 构建大规模数据处理应用 具备实际项目经验，提升解决问题的能力 适合人群 对大数据技术感兴趣的开发者 希望学习 Spark 进行数据分析和机器学习的工程师 数据科学家和数据分析师

想要将研究转化为实用分析应用程序的数据科学团队不仅需要合适的工具，还需要正确的方法才能取得成功。通过这本修订后的第二版动手指南，崭露头角的数据科学家将学习如何使用敏捷数据科学开发方法，利用 Python、Apache Spark、Kafka 和其他工具构建数据应用程序。

程序员经常进行Apache Spark测试，这是一个关于如何使用Apache Spark 2.0的个人学习项目。项目主要集成了互联网上大量可用资源，以便快速获取相关概念。使用结构化查询语言（SQL）进行教程，有关详细教程请参阅免费的Apache Spark页面。Apache Spark是一个开源分布式通用集群计算框架，具备内存数据处理引擎，能够对大量静态（批处理）或动态（流处理）数据进行ETL、分析、机器学习和图形处理。它提供Scala、Python、Java、R和SQL等编程语言的丰富简洁的高级API。与Hadoop的基于磁盘的MapReduce处理引擎相比，Spark的多阶段内存计算引擎允许在内存中执行大部分计算，因此通常提供更佳性能（据报道速度提高了100倍）。特别适用于迭代算法或交互式数据挖掘。使用一段时间后，Spark被认为是交互式批处理分析引擎。

这份 Hadoop 2.0 实战 PPT 文档未经任何修饰，内容是原始版本，供大家学习交流。