Spark配置

排除 NoSuchMethodError: scala.collection.JavaConverters（版本不匹配）。 解决 java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream（添加 Hadoop 包）。 从 spark-2.4.2-bin-hadoop2.7 中导入 example 源码以进行开发。 设置 Library（spark 包）、SDK（JDK 1.8）和 Global Libraries（Scala）。

本指南帮助开发者快速搭建 Spark 开发环境，涵盖以下内容： 1. 环境准备 Java Development Kit (JDK): Spark 基于 Scala 语言开发，需要预先安装 JDK。推荐使用 JDK 8 或更高版本。 Spark 安装包: 从 Spark 官网下载对应版本的预编译安装包。 Hadoop: 可选安装。如果需要使用 Spark 集群模式或者访问 HDFS 文件系统，则需要安装 Hadoop。 2. 安装与配置 解压安装包: 将下载的 Spark 安装包解压到目标目录。 配置环境变量: 设置 SPARK_HOME 环境变量，并将其添加到 PATH 环境变量中。 Hadoop 配置 (可选): 如果需要使用 Hadoop，则需要配置 HADOOP_HOME 环境变量，并将 Hadoop 的配置文件添加到 Spark 的 conf 目录下。 3. 验证安装 启动 Spark Shell: 在终端中输入 spark-shell 命令，验证 Spark 是否成功安装。 运行示例程序: 尝试运行 Spark 自带的示例程序，例如 spark-examples.jar，以验证 Spark 功能是否正常。 4. 开发工具 IDE: 推荐使用 IntelliJ IDEA 或 Eclipse 等集成开发环境进行 Spark 应用程序开发，并安装相应的 Scala 插件。 构建工具: 可以使用 Maven 或 SBT 等构建工具管理 Spark 项目的依赖和构建过程。 5. 其他资源 Spark 官方文档: https://spark.apache.org/docs/latest/ Scala 官方文档: https://docs.scala-lang.org/ 通过以上步骤，您可以轻松搭建 Spark 开发环境并开始您的 Spark 开发之旅。

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。

Hadoop、Hive、Spark 配置修改 本指南介绍如何在 Hadoop、Hive 和 Spark 中修改和添加配置信息。 Hadoop 配置 Hadoop 的配置文件位于 $HADOOP_HOME/etc/hadoop 目录下。 一些常用的配置文件包括： core-site.xml：Hadoop 核心配置 hdfs-site.xml：HDFS 配置 yarn-site.xml：YARN 配置 mapred-site.xml：MapReduce 配置 可以通过修改这些文件中的属性来配置 Hadoop。 Hive 配置 Hive 的配置文件位于 $HIVE_HOME/conf 目录下。 一些常用的配置文件包括： hive-site.xml：Hive 的主要配置文件 hive-default.xml.template：Hive 默认配置模板 可以通过修改 hive-site.xml 文件中的属性来配置 Hive。 Spark 配置 Spark 的配置文件位于 $SPARK_HOME/conf 目录下。 一些常用的配置文件包括： spark-defaults.conf：Spark 默认配置 spark-env.sh：Spark 环境变量 可以通过修改这些文件中的属性来配置 Spark。

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。

在Windows环境下开发Spark程序，首先需要进行一系列的环境配置，包括Java、IntelliJ IDEA、Scala插件的安装，以及Spark和Hadoop的配置。以下是详细的步骤说明： 一、安装Java Development Kit (JDK) 推荐版本为JDK 8。在本例中使用的是jdk-8u51-windows-x64.exe，安装过程中通常选择默认设置即可。 二、安装IntelliJ IDEA 下载并安装IntelliJ IDEA，例如ideaIC-2017.2.5.exe。启动安装时，选择“Do not import settings”和“Skip All and Set Defaults”以避免导入不必要的设置。 三、安装Scala插件 获取Scala插件的离线安装包，例如scala-intellij-bin-2017.2.5.zip。在IntelliJ IDEA中选择“Configure” -> “Plugins” -> “Install plugin from disk…”，然后选择下载的Scala插件包。安装完成后需要重启IDEA。 四、测试Scala插件 在IntelliJ IDEA中创建一个新的Scala项目，如“ALS”。选择工程存放路径，指定JDK和Scala SDK版本（例如Scala 2.10.6）。在工程目录的src下新建包（如com.ALS.spark），在此包下创建一个新的Scala类（如“ALS”），选择“Object”类型。编写简单的“Hello World!”程序并运行验证。 五、配置Spark运行环境 配置Spark开发依赖包：解压缩Spark发行版（如spark-1.6.3-bin-hadoop2.6.tgz到C盘根目录），然后在IntelliJ IDEA的“File” -> “Project Structure” -> “Libraries”中，添加Spark安装包下的lib/spark-assembly-1.6.3-hadoop2.6.0.jar。 六、编写Spark程序 Spark程序通常以SparkContext对象作为起点，无论使用Scala、Python还是R语言，都需要通过SparkContext实例创建RDD。在IDEA中编写Spark程序，理解SparkContext和RDD的基本原理。

针对Hive on Spark在CDH 6.3.0环境下的调优，总结生产经验

驾驭数据洪流：Spark SQL 深度优化 SQL 性能调优： 解锁查询效率，深入解析数据分区、谓词下推、缓存机制等核心优化策略。 硬件配置策略： 探讨集群规模、节点类型、存储系统等硬件要素对 Spark SQL 性能的影响，助力打造高效数据处理平台。 案例分析： 借鉴真实场景，解析 Spark SQL 优化与硬件配置策略的实际应用，提升数据处理效率。 Spark 生态解析 Spark 软件栈全景： 揭示 Spark 生态系统核心组件，包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming 等，了解其协同工作机制。 为何选择 Spark： 深入剖析 Spark 在大数据处理领域的优势，包括速度、易用性、通用性等，阐明其成为首选解决方案的原因。

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。

Spark 程序适用于对静态的历史数据进行一次性处理，它利用单个 Spark 应用实例完成计算。 Spark Streaming 则用于处理连续不断的实时数据流，它将数据流分割成多个批次，并利用一组 Spark 应用实例进行并行处理。