Spark教程

涵盖 Scala、RDD、Spark SQL 的详细教程，适合初学者学习。

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action方法才会正式运行。

为您提供了关于安装Spark的详细指南，适用于Markdown格式文件。

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。

Eemil Lagerspetz 和 Ella Peltonen 于 2015 年 3 月 13 日 在 Sasu Tarkoma 教授的指导下完成了这份幻灯片。 幻灯片链接： http://is.gd/bigdatascala

【PySpark教程】1. 配置虚拟环境以支持Spark集群2. 引入RDD技术3. HBase数据库整合4. Spark SQL应用5. 实时数据处理6. 结构化数据流处理7. Spark MLlib机器学习库介绍8. 总结

包含19章视频教程，提供源码和软件下载，助力打造企业级数据仓库。

本资源为初学者提供了学习Spark入门的基础知识，重点介绍Scala编程语言的完整使用方法。

深入掌握 Spark 和 Spark Streaming 技术 课程资料囊括代码示例和环境配置指导。 授课内容基于经典案例，助您构建扎实的理论基础与实战经验。 欢迎共同探讨学习心得，交流技术问题。

Scala、Hadoop和Spark是当前大数据领域的核心技术，Scala作为多范式语言，结合了面向对象和函数式编程的特点，简洁高效；Hadoop提供高容错性的分布式存储与处理解决方案；Spark则为大数据处理提供了快速通用的计算引擎，支持SQL查询、流处理和机器学习。本教程从Scala创建SparkContext对象开始，详细介绍其在大数据应用中的关键角色和配置调试方法，帮助开发者快速上手。