Spark安装

Spark是伯克利加州大学AMP实验室开发的开源通用并行框架，具有Hadoop MapReduce的优点。Spark的独特之处在于，它可以将作业中间输出结果保存在内存中，从而避免了对HDFS的频繁读写，非常适合需要迭代的MapReduce算法，如数据挖掘和机器学习。

适用于 Spark on YARN 模式安装的二进制包

ClusterManager：负责管理集群，包括监控 Worker 节点，在 Standalone 模式下为 Master，在 YARN 模式下为资源管理器。 Worker：控制计算节点，启动 Executor，在 Standalone 模式下为主节点，在 YARN 模式下为 NodeManager。 Driver：运行 Spark 应用程序的 main() 函数，创建 SparkContext。 Executor：执行器，在 Worker 节点上执行任务，每个应用程序都有独立的 Executors。 SparkContext：应用程序的上下文，控制应用程序的生命周期。 RDD：基本计算单元

提供 Spark 3.0 和 Hadoop 2.7.1 的安装包。

在Spark Shell中编写WordCount程序的步骤如下：1. 首先启动HDFS。2. 将文件上传至HDFS路径 hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/a.txt。3. 在Spark Shell中使用Scala编写Spark程序：scala> sc.textFile(\"hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/\").flatMap(.split(\" \")).map((,1)).reduceByKey( + ).sortBy(_._2,false).collect。注意：Spark是懒加载的，需要调用act

为您提供了关于安装Spark的详细指南，适用于Markdown格式文件。

在这份安装与配置指南中，你将找到包含spark-3.0.3-bin-hadoop2.7的文件夹，适用于hadoop3.2以下版本，以及详细的Spark搭建步骤和相关课件。随着大数据技术的进步，这些内容将帮助您快速启动和配置Spark环境。

本指南详细阐述了在Windows 10系统上安装Spark的过程，帮助用户熟悉Spark的安装步骤。

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Ubunt

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。