spark安装步骤

提供了Linux系统下安装Spark的详细教程，文件经过安全检测，适合用于学术交流和学习目的，无商业用途。

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。

MYSQL 8.4版本是最新版本，安装简便且操作更加用户友好，界面美观，使得数据库的安装和使用变得更加便捷。

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，可形成 DAG Graph。 DAG Scheduler：将作业分解为 Stage，每个 Stage 根据 RDD 的分区决定 Task 数量，生成 Task 集。 TaskScheduler：将 Task 分发给 Executor 执行。 Stage：作业包含一到多个 Stage。 Task：Stage 包含一到多个 Task，实现并行运行。 Transformations：操作（map、filter 等），延迟执行，记录操作但不会执行，直到 Actions 时才启动计算。 Actions：操作（count、collect 等），返回结果或将 RDD 数据写入存储系统，触发计算。 SparkEnv：线程级别的上下文，包含运行时重要组件的引用。 MapOutPutTracker：存储 Shuffle 元信息。 BroadcastManager：控制广播变量和存储元信息。 BlockManager：负责存储管理。

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。

提供 Spark 3.0 和 Hadoop 2.7.1 的安装包。

使用yum install mysql-server mysql-devel安装MySQL。安装完成后，用/etc/init.d/mysqld start启动MySQL服务。在MySQL控制台输入以下命令： mysql> USE mysql; mysql> UPDATE user SET Password=PASSWORD('newpassword') WHERE user='root'; mysql> FLUSH PRIVILEGES; 允许远程登录的步骤如下： mysql -u root -p Enter Password: mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO '用户名'@'%' IDENTIFIED BY '密码' WITH GRANT OPTION; 完成后就能远程管理MySQL了。使用service mysqld start启动MySQL服务。

在REDHATLinux上安装ORACLE的步骤如下：首先下载并解压ORACLE安装包，配置环境变量，创建ORACLE实例，启动数据库服务。

成功安装Oracle后，您可以开始充分利用其功能。安装过程顺利完成，愉快使用即可。