Spark集群部署

Spark集群部署与初步开发详细解析 一、Spark概述 定义：Spark是一款基于内存计算的大数据并行计算框架，提供高效的数据处理能力。 特性： 内存计算：利用内存加速数据处理，支持迭代计算。 高容错性：通过RDD实现数据的自动恢复。 高可扩展性：可轻松扩展到成千上万台服务器。 二、Spark与MapReduce对比 相同点： 均基于Hadoop集群，使用HDFS作为存储层。 均为大数据计算框架。 不同点： 开发语言：MapReduce使用Java，Spark主要使用Scala，同时支持Java和Python等。 性能差异：Spark通过内存计算显著提升处理速度，而MapReduce更依赖磁盘I/O。 执行模式：MapReduce任务提交后即刻执行，Spark预先分析优化执行计划后再执行。 三、安装软件介绍 Scala：Spark的主要开发语言，结合面向对象和函数式编程特点，适用于编写高性能并行应用程序。 Maven：自动化构建工具，管理项目依赖关系及打包Scala程序及其库文件。 IntelliJ IDEA：集成开发环境，支持Scala开发，用于编写Spark应用程序。 四、实验环境设置 硬件要求： Master：192.168.0.132 Slave1：192.168.0.131 Slave2：192.168.0.138 软件要求： Java运行环境 Hadoop集群 Linux桌面操作系统 五、实验材料及安装步骤 Maven安装： 下载apache-maven-3.3.9-bin.zip 下载本地类库mavenRepositorySparkScala 解压并配置环境变量 Scala安装： 下载scala-2.11.7 安装并配置环境变量 IDEA安装： 下载ideaIC-14.1.4.tar

提供一份关于使用 Ambari 2.6.0 部署 Hadoop 和 Spark 集群的实用指南。内容涵盖在线安装流程、常见问题解决方案以及集群配置优化建议。 安装准备 硬件环境准备：根据集群规模和性能需求，准备服务器节点，确保满足 Ambari 的最低硬件要求。 软件环境准备：在所有节点上安装操作系统、JDK 等必要软件，并配置网络和 SSH 连接。 Ambari 资源获取：下载 Ambari 2.6.0 安装包以及对应的 Hadoop 和 Spark 资源文件。 安装步骤 Ambari Server 安装：选择一台服务器作为 Ambari Server 节点，执行安装程序，并根据提示进行配置。 集群规划与配置：通过 Ambari Web 界面，添加集群节点，选择要安装的服务（Hadoop、Spark等），并进行相关参数配置。 集群部署与启动：确认配置无误后，启动 Ambari 集群安装程序，自动完成所有服务的部署和配置。 问题解决 安装过程中常见错误排查：提供一些常见安装错误的解决方法，例如网络问题、依赖关系问题等。 集群运行维护：介绍如何通过 Ambari 界面监控集群状态，管理服务，并进行性能调优。 进阶主题 高可用性配置：介绍如何配置 Ambari 和 Hadoop/Spark 的高可用性，确保集群稳定运行。 安全性配置：讲解如何配置 Kerberos 等安全机制，保障集群数据的安全。 附录 Ambari 2.6.0 官方文档链接 Hadoop 和 Spark 官方文档链接

文档内容包含JDK、Hadoop、Zookeeper、HBase等组件的安装步骤，已在虚拟机中完成部署。

为了管理海量缓存数据，使用Redis集群可确保数据分散存储并保持一致性。它还提供了高可用性，在服务故障时自动迁移。

本指南提供详细的CDH集群搭建步骤，并包含集群升级的操作流程。

文档详尽列出了安装Storm集群的每一步操作，并提供了相应的截图说明。用户可以跟随文档内容，逐步完成集群的部署，确保每个步骤都能正确实施。

本指南提供详细的 Spark 集群安装步骤，并配有清晰的截图，帮助您顺利完成安装过程。即使是初学者，也可以按照指南轻松搭建自己的 Spark 集群。

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。

Spark 集群搭建指南 Spark，一个类似于 Hadoop 的开源集群计算平台，在特定工作负载中展现出卓越性能。其优势在于内存分布式数据集的使用，支持交互式查询并优化迭代工作负载。 Spark 以 Scala 语言实现，并将其作为应用框架。与 Hadoop 不同，Spark 与 Scala 深度集成，使 Scala 操作分布式数据集如同操作本地集合对象一样便捷。

入门Redis：了解Redis的基本概念和功能。 集群搭建：分步指南，涵盖集群架构和配置。 集群部署：在不同环境中部署Redis集群的最佳实践。 集群管理：监控、维护和故障排除的实用建议。 高级特性：介绍Redis Sentinel和持久化等高级特性。