spark单机运行部署

环境预装

需要预先下载jdk和spark。机器使用centos6.6(推荐)。然后依次运行

[root@spark-master root]# cd /root

#安装必要的软件
[root@spark-master root]# yum install -y tar git curl wget

#下载jdk
[root@spark-master root]# wget --no-check-certificate --no-cookies --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie"  http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u91-b14/jdk-8u91-linux-x64.rpm

#安装jdk
[root@spark-master root]# rpm -ivh jdk-8u91-linux-x64.rpm

#下载spark
[root@spark-master root]# wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/spark/spark-1.6.2/spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz
  
#解压spark
[root@spark-master root]# tar xzvf spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz

配置

关闭selinux。setenfore 0。
通过hostname查看机器名，然后加入到/etc/hosts中。
配置/etc/profile。在文件最后添加export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_91。然后运行source /etc/profile使其生效。

运行spark服务

启动spark master服务

[root@spark-master root]# cd /root/spark-1.6.2-bin-hadoop2.6
[root@spark-master spark-1.6.2-bin-hadoop2.6]# ./sbin/start-master.sh

启动spark node服务

[root@spark-master root]# cd /root/spark-1.6.2-bin-hadoop2.6
[root@spark-master spark-1.6.2-bin-hadoop2.6]# ./sbin/start-slave.sh spark://node1:7077

node1为机器名。根据实际的机器名进行修改。

spark样例运行

通过pyspark进行运算

这里以统计/etc/profile的行数为例。

[root@spark-master root]# cd /root/spark-1.6.2-bin-hadoop2.6/bin
[root@spark-master bin]# ./pyspark --master local[2]

# 导入数据
>>> distFile = sc.textFile("/etc/profile")

# 统计行数
>>> distFile.count()

这里local[2]代表了在本地启动两个线程模拟node进行计算。如果搭建完成了本地的搭建，即可以使用./pyspark --master spark://node1:7077,从而使用本地的node进行计算。

任务提交

pyspark是使用交互的方式进行提交任务。当然也可以通过spark-submit进行提交。

首先创建test.py文件，文件内容如下：

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "Simple App")
distFile = sc.textFile("/etc/profile")
print distFile.count()

使用spark-submit提交任务。

[root@spark-master root]# cd /root/spark-1.6.2-bin-hadoop2.6
[root@spark-master spark-1.6.2-bin-hadoop2.6]# ./bin/spark-submit --master local[2] test.py

参考资料

作者：xuxinkun
出处：xinkun的博客
链接：https://xuxinkun.github.io/
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spark单机部署及样例运行

Deploy spark in local host.