实验13-Spark实验：部署Spark集群
大数据处理平台Spark的安装和配置方法
大数据处理平台Spark的安装和配置方法大数据处理平台Spark是一种快速且可扩展的数据处理框架，具有分布式计算、高速数据处理和灵活性等优势。
为了使用Spark进行大规模数据处理和分析，我们首先需要正确安装和配置Spark。
本文将介绍Spark的安装和配置方法。
一、环境准备在开始安装Spark之前，需要确保我们的系统符合以下要求：1. Java环境：Spark是基于Java开发的，因此需要先安装Java环境。
建议使用Java 8版本。
2. 内存要求：Spark需要一定的内存资源来运行，具体要求取决于你的数据规模和运行需求。
一般情况下，建议至少有8GB的内存。
二、下载Spark1. 打开Spark官方网站（不提供链接，请自行搜索）并选择合适的Spark版本下载。
通常情况下，你应该选择最新的稳定版。
2. 下载完成后，将Spark解压到指定的目录。
三、配置Spark1. 打开Spark的安装目录，找到conf文件夹，在该文件夹中有一份名为spark-defaults.conf.template的示例配置文件。
我们需要将其复制并重命名为spark-defaults.conf，然后修改该文件以配置Spark。
2. 打开spark-defaults.conf文件，你会看到一些示例配置项。
按照需求修改或添加以下配置项：- spark.master：指定Spark的主节点地址，如local表示使用本地模式，提交到集群时需修改为集群地址。
- spark.executor.memory：指定每个Spark执行器的内存大小，默认为1g。
- spark.driver.memory：指定Spark驱动程序的内存大小，默认为1g。
3. 如果需要配置其他参数，可以参考Spark官方文档中的配置指南（不提供链接，请自行搜索）。
4. 保存并退出spark-defaults.conf文件。
四、启动Spark1. 打开命令行终端，进入Spark的安装目录。
spark集群三种部署模式的区别
Spark三种集群部署模式的比较目前Apache Spark支持三种分布式部署方式，分别是standalone、spark on mesos和spark on YARN，其中，第一种类似于MapReduce 1.0所采用的模式，内部实现了容错性和资源管理，后两种则是未来发展的趋势，部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成：让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上，这样可以与其他计算框架，比如MapReduce，公用一个集群资源，最大的好处是降低运维成本和提高资源利用率（资源按需分配）。
本文将介绍这三种部署方式，并比较其优缺点。
1. standalone模式，即独立模式，自带完整的服务，可单独部署到一个集群中，无需依赖任何其他资源管理系统。
从一定程度上说，该模式是其他两种的基础。
借鉴Spark开发模式，我们可以得到一种开发新型计算框架的一般思路：先设计出它的standalone模式，为了快速开发，起初不需要考虑服务（比如master/slave）的容错性，之后再开发相应的wrapper，将stanlone模式下的服务原封不动的部署到资源管理系统yarn或者mesos上，由资源管理系统负责服务本身的容错。
目前Spark在standalone模式下是没有任何单点故障问题的，这是借助zookeeper实现的，思想类似于Hbase master单点故障解决方案。
将Spark standalone与MapReduce比较，会发现它们两个在架构上是完全一致的：1) 都是由master/slaves服务组成的，且起初master均存在单点故障，后来均通过zookeeper解决（Apache MRv1的JobTracker仍存在单点问题，但CDH版本得到了解决）；2) 各个节点上的资源被抽象成粗粒度的slot，有多少slot就能同时运行多少task。
不同的是，MapReduce将slot分为map slot和reduce slot，它们分别只能供Map Task和Reduce Task使用，而不能共享，这是MapReduce资源利率低效的原因之一，而Spark则更优化一些，它不区分slot类型，只有一种slot，可以供各种类型的Task使用，这种方式可以提高资源利用率，但是不够灵活，不能为不同类型的Task定制slot资源。
spark standalone集群安装步骤总结
经过这两天的详细安装过程，总结Spark Standalone集群安装步骤如下：环境准备：1、⼀一台物理笔记本mac，8G内存；安装三个虚拟机（Virtualbox），虚拟机操作系统ubuntu12-64bit；2、三个虚拟机名称（修改主机名： vim /etc/hostname; 增加主机名与IP映射： vim /etc/hosts）：10.0.2.9 master10.0.2.10 slave110.0.2.11 slave2注意，Virtualbox虚拟机，在NAT模式下，三个节点的IP都是⼀一样的，能够访问mac主机（mac主机访问不了虚拟机节点）；如果想将三个节点作为集群，必须将⺴⽹网络模式设置为：内部模式（intnet），linux情况下，⼿手⼯工设置IP 地址和⼦子⺴⽹网掩码3、为了避免权限⿇麻烦，⽤用户使⽤用root登录和使⽤用Ubuntu系统，⽽而Ubuntu在默认情况下并没有开启root ⽤用户，需要做如下设置：sudo -s 进⼊入root⽤用户权限模式vim /etc/lightdm/lightdm.conf增加：[SeatDefaults]greeter-session=unity-greeteruser-session=ubuntugreeter-show-manual-login=true #⼿手⼯工输⼊入登录系统的⽤用户名和密码allow-guest=false #不允许guest登录sudo passwd root（⼀一）JDK安装配置：1、下载JDK，并创建home⺫⽬目录，将安装包解压到home⺫⽬目录：mkdir /usr/lib/javatar zxf jdk-7u51-linux-x64.tar 根据你的操作系统选择jdk版本2、设置环境变量：vim ~/.bashrc增加：export JAVA_HOME=/usr/lib/java/jdk1.7.0_51export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jreexport CLASS_PATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/libexport PATH=${JAVA_HOME}/bin:${PATH}使变量⽣生效：source ~/.bashrc3、监测java运⾏行：java -version（⼆二）hadoop2.6.0安装脚本：(2.1) 安装SSH1、安装sshhadoop/spark是采⽤用ssh进⾏行通信的，此时我们需要设置密码为空，即不需要密码登录，这样免去每次通信时都输⼊入密码。
spark集群部署
概述本文是对spark1.6.0分布式集群的安装的一个详细说明，旨在帮助实施人员按照本说明能够快速搭建并使用spark集群。
软件版本Scala2.10.6。
Spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz。
Java jre 1.7。
注：spark依赖jre 和scala。
行为计算的spark集群依赖hadoop集群，所以请先部署hadoop集群。
安装前准备在每台机添加hosts（root用户）修改文件/etc/hosts,添加各节点IP和主机名映射。
安装jre。
1.安装jre。
2.配置环境变量。
3.验证安装是否成功，执行命令java -version查看java版本。
安装scala1.安装Scala。
2.配置环境变量：①配置SCALA_HOME,值为安装后的scala home目录。
②配置PATH,添加上$SCALA_HOME/bin。
3.验证安装是否成功，执行命令scala -version，查看scala版本。
配置SSH免密码登录集群各个节点之间最好配置免密码登录。
集群的master节点到zookeeper集群节点配置免密码登录。
SPARK安装1.解压安装包到安装目录。
2.配置环境变量。
①配置SPARK_HOME,值为安装后的spark home目录。
②配置PATH,添加上$SPARK_HOME/bin。
SPARK配置配置文件所在目录：spark home目录下conf目录下。
配置运行时环境1.基于spark-env.sh.template复制出一份新文件spark-env.sh。
2.修改spark-env.sh添加如下环境变量：export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER-Dspark.deploy.zookeeper.url=master:2181-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"export JAVA_HOME=/data/jdk7export SCALA_HOME=/data/scalaexport HADOOP_CONF_DIR=/data/hadoop-2.5.2/etc/hadoopexport SPARK_LOCAL_DIRS=/data/spark/tempdatas/spark_local_dirs export SPARK_PID_DIR=/data/spark/tempdatas/spark_local_dirs/pid 各个参数变量的含义见下表,请按实际值修改：SPARK_DAEMON _JAVA_OPTSspark.deploy.zookeeper.urlzookeeper主机名和端口号SPARK_DAEMON _JAVA_OPTSspark.deploy.zookeeper.dirzookeeper中存储spark元数据的目录SPARK_DAEMON_JAVA_OPTSjava.io.tmpdir 临时io文件目录JAVA_HOME JAVA_HOME Java 安装目录SCALA_HOME SCALA_HOME Scala安装目录HADOOP_CONF_ DIRHADOOP_CONF_DIRHadoop配置文件目录SPARK_LOCAL_D IRSSPARK_LOCAL_DIRSSpark运行时临时数据目录SPARK_PID_DIR SPARK_PID_DIR Pid信息存储文件存放位置功能参数配置1.基于spark-defaults.conf.template复制出一份新的文件spark-defaults.conf2.修改spark-defaults.conf添加参数变量配置:spark.eventLog.enabled truespark.eventLog.dir hdfs://master:9000/spark/logsspark.history.fs.logDirectory hdfs://master:9000/spark/logsspark.deploy.retainedApplications 15spark.worker.cleanup.enabled truespark.worker.cleanup.interval 3600spark.executor.memory 112gspark.driver.memory 5gspark.driver.maxResultSize 4gspark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializerspark.executor.cores 32spark.worker.timeout 300work.timeout 300spark.logConf truepress truespark.shuffle.service.enabled truespark.rpc.numRetries 6spark.cleaner.ttl 86400spark.executor.extraClassPath/data/spark/hbaselib/sdk_hbase_dependency-jar-with-dependencies.jar spark.driver.extraClassPath/data/spark/hbaselib/sdk_hbase_dependency-jar-with-dependencies.jar 各个功能参数描述见下表，：spark.master 集群master所在节点名和端口号spark.eventLog.enabled Job运行日志记录开关spark.eventLog.dir Job运行日志目录，与spark.history.fs.logDirectory配置位置一致spark.history.fs.logDirectory 历史日志目录spark.deploy.retainedApplications WEBUI中展示的完成job数。
spark环境搭建流程
spark环境搭建流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!1. 安装 Java检查系统是否已安装 Java，如果没有则需要安装。
-13 Python Spark Mllib决策树回归分析
Python Spark MLlib决策树回归分析1 理论介绍2 问题介绍内容大纲3 工具说明4 实验分析1.决策树介绍决策树是一种机器学习方法。
决策树生成算法有ID3, C4.5 和C5.0等。
决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的判断，每个分支代表一个判断结果的输出，最后每个叶节点代表一种分类结果。
2.Bike Sharing 问题Bike Sharing大数据问题分析在不同的天气情况下，租用共享单车的数量差异很大。
运营人员常常无法提供足够数量的自行车，或者是不知道何时进行维修工作。
预知自行车租用数量的好处如下：（1）自行车需要维修时，可以选择在自行车租用数量较少的时段。
（2）在自行车租用数量大的时间，可以提供更多的自行车，增加营业额。
2.Bike Sharing 问题Bike Sharing大数据问题分析可能影响自行车租用数量的特征：季节、月份、时间（0-23）、假日、星期、工作日、天气、温度、体感温度、湿度、风速度。
3.工具介绍Ipython Notebook工具具备交互式界面，我们可以在Web界面输入Pthon命令后立刻看到结果。
可以将数据分析的过程和运行后的命令与结果存储成笔记本，下次打开笔记本，重新执行这些命令。
Ipython Notebook笔记本可以包含文字、数学公式、程序代码、结果、图形、视频。
4.数据下载选择UCI数据集中的Bike Sharing数据集(/ml/datasets/Bike+Sharing+Dataset)进行实验。
5.数据处理以hour.csv（以小时为单位的租界数量）文件为例说明数据特征：5.数据处理以hour.csv（以小时为单位的租界数量）文件为例说明数据特征： 字段说明及处理如下：字段说明处理instant 序号忽略dteday 日期忽略season 季节（1：spring、2：summer、3：fall、4：winter）特征yr 年份（0：2011，1：2012）忽略mnth 月份（1-12）特征hr 时间（0-23）特征5.数据处理以hour.csv（以小时为单位的租界数量）文件为例说明数据特征： 字段说明及处理如下：字段说明处理holiday 节假日（0：非节假日、1：节假日）特征weekday 星期特征workingday 工作日特征weathersit 天气（1-4表示好天气—恶劣天气的分级）特征temp 摄氏度（除以41标准化）特征atemp 实际感觉温度（除以50标准化）特征5.数据处理以hour.csv（以小时为单位的租界数量）文件为例说明数据特征： 字段说明及处理如下：字段说明处理hum 湿度（除以100标准化）特征windspeed 风速（除以67标准化）特征casual 临时会员此时段租借的数量忽略registered 正式会员此时段租借的数量忽略cnt 此时段租借的总数量预测目标5.数据处理步骤1.导入并转换数据5.数据处理步骤2.处理特征5.数据处理步骤3. 处理预测目标值：步骤4.构建LabeledPoint数据格式Spark Mllib分类任务所支持的数据类型为LabeledPoint格式，LabeledPoint数据由标签label和特征feature组成。
spark安装详细教程
spark安装详细教程1. 首先，确保你已经准备好了安装所需的环境和要求。
Spark要求Java 8或更高版本，所以你需要在你的系统上安装Java并设置好JAVA_HOME环境变量。
2. 下载Spark的安装包。
你可以在Spark的官方网站上找到最新的稳定版本并下载。
3. 在你选择安装Spark的目录下解压下载的安装包。
你可以使用以下命令解压.tar.gz文件：```tar -xzf spark-xxx.tgz```4. 进入解压后的Spark目录：```cd spark-xxx```5. 复制一份Spark的默认配置文件，并根据你的需求进行修改： ```cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh```然后打开`spark-env.sh`文件并进行配置。
你可以设置Spark的工作目录、内存等参数。
6. 启动Spark集群。
你可以通过以下命令启动一个本地的Spark集群：```./sbin/start-all.sh```这将启动Master和Worker进程。
7. 确认Spark集群已经成功启动。
你可以在浏览器中访问Master节点的Web界面，默认地址是`http://localhost:8080`，来查看集群的状态。
8. 在你的应用程序中使用Spark。
你可以通过以下命令提交一个Spark应用程序：```./bin/spark-submit --class com.example.MyApp --master spark://localhost:7077 ./path/to/your/app.jar```其中`com.example.MyApp`是你的应用程序的入口类，`spark://localhost:7077`是Spark集群的Master地址。
以上是Spark的安装详细教程，按照上述步骤完成后，你就可以开始使用Spark进行大规模数据处理和分析了。
Spark大数据平台搭建与部署实践指南
Spark大数据平台搭建与部署实践指南Spark大数据平台是一个快速、通用且易于使用的集群计算系统，它可以用于大规模数据处理和分析。
本文将介绍如何搭建与部署Spark大数据平台，并提供一些实践指南。
一、环境准备在开始之前，确保以下环境准备工作已经完成：1. Spark的安装包2. Hadoop集群（如果要在分布式模式下运行）3. Java开发环境二、搭建Spark大数据平台1. 解压Spark安装包将Spark安装包解压到你选择的目录下，例如/opt/spark。
2. 配置环境变量打开终端，编辑/etc/profile文件，并添加以下内容：export SPARK_HOME=/opt/sparkexport PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin保存并退出，然后运行以下命令使配置生效：source /etc/profile3. 配置Spark集群如果你要在分布式模式下运行Spark，请确保你已经设置好了Hadoop集群，并将其配置文件复制到Spark的配置目录中。
编辑$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh文件，并添加以下内容：export HADOOP_CONF_DIR=/path/to/your/hadoop/conf保存并退出。
4. 启动Spark集群进入Spark安装目录，运行以下命令启动Spark集群：./sbin/start-all.sh这将启动Spark的Master和Worker进程。
5. 验证Spark集群打开浏览器，访问Spark的Web界面。
默认情况下，它可以通过http://localhost:8080访问。
你应该能够看到Spark集群的状态以及运行的应用程序。
三、实践指南1. 提高性能为了提高Spark集群的性能，你可以尝试以下方法：- 增加集群的计算资源，例如增加Worker节点或增加节点的内存和CPU核心。
分布式hadoop与spark集群搭建
1、设置root用户密码，以root用户登录，设置方式如下sudo -sgedit /etc/lightdm/lightdm.conf[SeatDefaults]greeter-session=unity-greeteruser-session=Ubuntugreeter-show-manual-login=trueallow-guest=false启用root帐号：（Ubuntu默认是禁止root账户的）sudo passwd root设置好密码，重启系统，选择“login”，输入“r oot”，再输入密码就可以了。
2、配置机器的/etc/hosts和/etc/hostname并安装ssh设置三台机器之间的无密码登录，在“/etc/hostname”文件中把三台机器的hostname分别设置了SparkMaster、SparkWorker1、SparkWorker2并在每台机器的“/etc/hosts”配置如下IP和机器名称的对应关系：127.0.0.1 localhost192.168.32.131 SparkMaster192.168.32.132 SparkWorker1192.168.32.133 SparkWorker2# The following lines are desirable for IPv6 capable hosts::1 ip6-localhost ip6-loopbackfe00::0 ip6-localnetff00::0 ip6-mcastprefixff02::1 ip6-allnodesff02::2 ip6-allrouters可通过ipconfig来查看ip地址。
可以ping SparkWorker1来查看ip是否配置成功下面配置ssh无密码登陆：1）apt-get install ssh2）/etc/init.d/ssh start，启动服务3）ps -e |grep ssh，验证服务是否正常启动4）设置免密登陆，生成私钥和公钥：ssh-keygen -t rsa -P “”再/root/.ssh中生成两个文件：id_rsa和id_rsa.pub，id_rsa为私钥，id_rsa.pub为公钥，我们将公钥追加到authorized_keys中，cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys将SparkWorker1、SparkWorker2的id_rsa.pub传给SparkMaster，使用scp命令进行复制：SparkWorker1上，scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@SparkMaster:~/.ssh/id_rsa.pub.SparkWorker1SparkWorker2上，scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@SparkMaster:~/.ssh/id_rsa.pub.SparkWorker2然后将公钥添加到SparkMaster的authorized_keys中，SparkMaster上，cd ~/.sshcat id_rsa.pub.SparkWorker1 >> authorized_keyscat id_rsa.pub.SparkWorker2 >> authorized_keys再将SparkMaster的authorized_keys复制到SparkWorker1、SparkWorker2的.ssh目录下：scp authorized_keys root@SparkWorker1:~/.ssh/authorized_keysscp authorized_keys root@SparkWorker2:~/.ssh/authorized_keys至此，ssh无密登陆已配置完毕。
spark工作原理
spark工作原理Spark是一个快速且通用的大数据处理框架，它使用内存计算来提高数据处理速度。
Spark的工作原理可以分为以下几个关键步骤：1. Driver程序启动：Spark应用程序的入口是Driver程序。
在该程序中，用户指定要执行的任务以及要处理的数据集。
Driver程序将任务分成多个独立的阶段，每个阶段包含多个任务。
2. 任务提交：Driver程序将阶段划分为多个任务，并将它们发送到集群中的各个Executor节点。
每个任务都被分配一个数据分片，即被处理的数据的一个子集。
3. 数据分片：Executor节点会从集群中的存储系统（如Hadoop）中获取分配给它的数据分片。
数据分片可以是Hadoop的HDFS文件系统中的一个块或者其他存储系统中的一部分数据。
4. 任务执行：Executor节点在本地对分配给它的数据分片进行计算。
这些计算通常是对数据进行转换、过滤以及逻辑操作，例如Map、Reduce、Join等。
5. 结果返回：每个任务都会将计算后的结果作为数据分片返回给Driver程序。
这些结果可能是中间结果，也可以是最终结果，具体取决于任务的类型。
6. 数据分片合并：Driver程序接收到所有任务的结果后，会根据需求对结果进行合并。
这个合并过程可能包括Join操作、聚合操作或其他操作，以产生最终的结果。
在Spark内部，有一个称为“弹性分布式数据集”（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）的概念。
RDD是Spark的基本抽象，是一种可并行操作的分布式数据集，具有容错性。
RDD可以重新计算或者恢复丢失的分片数据。
这种容错性使得Spark能够处理大规模数据集时能够保证数据处理的正确性和可靠性。
总的来说，Spark的工作原理是通过将任务分解为多个阶段和任务，使用分布式计算的方式对数据进行处理。
通过内存计算和容错机制，Spark能够实现快速和可靠的大规模数据处理。
Spark大数据处理架构设计与实践经验分享
Spark大数据处理架构设计与实践经验分享随着大数据时代的到来，对于数据处理和分析的需求日益增长。
传统的数据处理方式已经难以满足大规模数据的处理需求。
在这个背景下，Apache Spark的出现为大数据处理带来了全新的解决方案。
本文将分享Spark大数据处理架构设计和实践经验，探讨如何充分发挥Spark的优势进行高效的大数据处理。
首先，我们将介绍Spark的架构设计。
Spark采用了分布式的内存计算模型，通过将数据存储在内存中进行计算，大大提高了计算性能。
Spark的核心是弹性分布式数据集（RDD），RDD是一个容错的、可并行化的数据结构，能够在集群中进行分布式计算。
Spark的计算模型是基于RDD的转换（Transformation）和行动（Action）操作，通过一系列的转换操作构建数据处理的流程，最后触发行动操作执行计算。
其次，我们将分享Spark的实践经验。
在实际的大数据处理项目中，我们需要考虑以下几个方面。
首先是数据的预处理和清洗，包括数据的清理、转换和过滤等操作，以保证数据的准确性和一致性。
其次是合理的数据分区和调度策略，以避免数据倾斜和计算节点的负载不均衡问题。
此外，我们还需要充分利用Spark的并行计算能力，通过合理的并行化操作将计算任务分解为多个子任务并行执行，提高数据处理的效率。
最后是结果的输出和可视化，我们可以使用Spark的输出操作将处理结果保存到文件系统或者数据库中，并通过可视化工具展示结果，帮助我们更好地理解和分析数据。
此外，值得注意的是，Spark还支持多种数据处理引擎和编程语言，如Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等，可以根据具体的需求选择合适的引擎和语言进行数据处理。
在实践中，我们需要根据项目的具体要求选择合适的组件和工具来搭建Spark的架构，以满足不同数据处理场景的需求。
在实际的大数据处理项目中，我们还需要考虑数据安全和隐私保护的问题。
Spark实验报告
Spark报告金航1510122526Spark实验报告一、环境搭建1、下载scala2.11.4版本下载地址为：/download/2.11.4.html2、解压和安装：解压：tar -xvf scala-2.11.4.tgz安装：mv scala-2.11.4 ~/opt/3、编辑~/.bash_profile文件增加SCALA_HOME环境变量配置，export JAVA_HOME=/home/spark/opt/java/jdk1.6.0_37exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.j arexport SCALA_HOME=/home/spark/opt/scala-2.11.4export HADOOP_HOME=/home/spark/opt/hadoop-2.6.0PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:${SCALA_HOME}/bin立即生效source ~/.bash_profile4、验证scala：scala -version5、copy到slave机器scp ~/.bash_profile ************.45.56:~/.bash_profile6、下载spark，wget/spark-1.2.0-bin-hadoop2.4.tgz7、在master主机配置spark ：将下载的spark-1.2.0-bin-hadoop2.4.tgz 解压到~/opt/即~/opt/spark-1.2.0-bin-hadoop2.4，配置环境变量SPARK_HOME# set java envexport JAVA_HOME=/home/spark/opt/java/jdk1.6.0_37exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export SCALA_HOME=/home/spark/opt/scala-2.11.4export HADOOP_HOME=/home/spark/opt/hadoop-2.6.0export SPARK_HOME=/home/spark/opt/spark-1.2.0-bin-hadoop2.4PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:${SCALA_HOME}/bin:${SPARK_HO ME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin配置完成后使用source命令使配置生效进入spark conf目录：[spark@S1PA11 opt]$ cd spark-1.2.0-bin-hadoop2.4/[*********************.0-bin-hadoop2.4]$lsbin conf data ec2 examples lib LICENSE logs NOTICE python README. md RELEASE sbin work[*********************.0-bin-hadoop2.4]$cdconf/[spark@S1PA11 conf]$ lsfairscheduler.xml.template metrics.properties.template slaves.templatespark-env.shlog4j.properties.template slaves spark-defaults.conf.template spark-env.sh.templatefirst ：修改slaves文件，增加两个slave节点S1PA11、S1PA222[spark@S1PA11 conf]$ vi slavesS1PA11S1PA222second：配置spark-env.sh首先把spark-env.sh.template copy spark-env.shvi spark-env.sh文件在最下面增加：export JAVA_HOME=/home/spark/opt/java/jdk1.6.0_37export SCALA_HOME=/home/spark/opt/scala-2.11.4export SPARK_MASTER_IP=10.58.44.47export SPARK_WORKER_MEMORY=2gexport HADOOP_CONF_DIR=/home/spark/opt/hadoop-2.6.0/etc/hadoop HADOOP_CONF_DIR是Hadoop配置文件目录，SPARK_MASTER_IP主机IP地址，SPARK_WORKER_MEMORY是worker使用的最大内存完成配置后，将spark目录copy slave机器scp -r~/opt/spark-1.2.0-bin-hadoop2.4 ************.45.56:~/opt/8、启动spark分布式集群并查看信息[spark@S1PA11 sbin]$ ./start-all.sh查看：[spark@S1PA11 sbin]$ jps31233 ResourceManager27201 Jps30498 NameNode30733 SecondaryNameNode5648 Worker5399 Master15888 JobHistoryServer如果HDFS没有启动，启动起来.查看slave节点：[spark@S1PA222 scala]$ jps20352 Bootstrap30737 NodeManager7219 Jps30482 DataNode29500 Bootstrap757 Worker9、页面查看集群状况：进去spark集群的web管理页面，访问因为我们看到两个worker节点，因为master和slave都是worker节点我们进入spark的bin目录，启动spark-shell控制台访问http://master:4040/，我们可以看到spark WEBUI页面spark集群环境搭建成功了10、运行spark-shell 测试之前我们在/tmp目录上传了一个README.txt文件，我们现在就用spark读取hdfs中README.txt文件取得hdfs文件：count下READM.txt文件中文字总数，我们过滤README.txt包括The单词有多个我们算出来一共有4个The单词我们通过wc也算出来有4个The单词我们再实现下Hadoop wordcount功能：首先对读取的readmeFile执行以下命令：其次使用collect命令提交并执行job:我们看下WEBUI界面执行效果：二、统计单词个数例子,使用spark apiWordCount:步骤1：val sc = new SparkContext(args(0), “WordCount”,System.getenv(“SPARK_HOME”), Seq(System.getenv(“SPARK_TEST_JAR”)))val textFile = sc.textFile(args(1))val inputFormatClass = classOf[SequenceFileInputFormat[Text,Text]]var hadoopRdd = sc.hadoopRDD(conf, inputFormatClass, classOf[Text],classOf[Text])步骤3：val result = hadoopRdd.flatMap{case(key, value) => value.toString().split(“\\s+”);}.map(word => (word, 1)). reduceByKey (_ + _)将产生的RDD数据集保存到HDFS上。
Spark大数据技术与应用-教案
第1章Spark概述教案课程名称：Spark大数据技术与应用课程类别：必修适用专业：大数据技术类相关专业总学时：64学时总学分：4.0学分本章学时：4学时一、材料清单（1）《Spark大数据技术与应用》教材。
（2）配套PPT。
（3）引导性提问。
（4）探究性问题。
（5）拓展性问题。
（6）Spark安装包。
二、教学目标与基本要求1.教学目标主要介绍Spark的发展历史，Spark的特点、Spark的生态圈和Spark的应用场景以及介绍Spark的环境配置，包括搭建单机版环境、单机伪分布式环境和完全分布式环境。
最后重点介绍Spark的架构，Spark作业的运行流程和Spark的核心数据集RDD。
2.基本要求（1）了解Spark的发展历史及特点。
（2）学会搭建Spark环境。
（3）了解Spark的运行架构与原理。
三、问题1.引导性提问引导性提问需要教师根据教材内容和学生实际水平，提出问题，启发引导学生去解决问题，提问，从而达到理解、掌握知识，发展各种能力和提高思想觉悟的目的。
（1）你了解Spark的发展历史及特点吗？（2）你了解Spark的应用场景吗？（3）你自己搭建过Spark环境吗？（4）你使用过Spark吗？2.探究性问题探究性问题需要教师深入钻研教材的基础上精心设计，提问的角度或者在引导性提问的基础上，从重点、难点问题切入，进行插入式提问。
或者是对引导式提问中尚未涉及但在课文中又是重要的问题加以设问。
（1）为什么需要Spark？（2）Spark有哪些特点？（3）Spark生态圈包含哪些环境？（4）Spark有哪些部署模式，有什么区别？（5）“RDD”是怎样的数据集？（6）Spark的运行流程是怎么样的？3.拓展性问题拓展性问题需要教师深刻理解教材的意义，学生的学习动态后，根据学生学习层次，提出切实可行的关乎实际的可操作问题。
亦可以提供拓展资料供学生研习探讨，完成拓展性问题。
（1）根据Spark的安装配置过程，如果想要为Spark集群多加一个子节点，需要进行哪些操作？四、主要知识点、重点与难点1.主要知识点（1）Spark基本概念。
《Spark应用实践》
《Spark应用实践》Spark应用实践随着大数据时代的到来，数据处理已成为企业信息化中不可避免的部分。
与此同时，大量的数据处理需求也导致了数据处理技术的快速发展，Spark 作为一种分布式计算框架，已经成为了大数据计算框架中不可或缺的一部分。
Spark简介Spark是一种开源的、分布式计算框架，由于其快速、通用、易用、灵活的特点，被广泛应用于数据处理方面。
Spark最初由加州大学伯克利分校AMP实验室开发，已经成为了一种受欢迎的数据处理框架。
Spark主要包括四个组件：Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和Mllib，其中Spark Core是Spark的核心组件，提供了任务调度、内存管理、容错性等机制，Spark SQL则支持带有SQL语句的数据处理，Spark Streaming支持流式数据处理，Mllib则是对机器学习库的支持。
Spark应用实践Spark虽然是一个优秀的分布式计算框架，但是如何在实际应用中使用它进行数据处理呢？下面，我们将从数据预处理、机器学习和图处理三个方面介绍Spark的应用实践。
数据预处理在大多数情况下，数据通常需要进行预处理，以使其适应数据模型，或者在某些情况下对数据进行清洗。
在Spark中，支持在内存中对数据进行操作，因此Spark可以极大地加速数据处理的过程。
Spark提供了丰富的API，可以对数据进行过滤、转换、汇总等操作。
在处理大规模数据的情况下，Spark通过分布式计算能够实现快速的数据处理和高可靠性的计算结果。
机器学习在机器学习领域，Spark的Mllib库提供了成熟的机器学习算法，包括分类、聚类、回归等。
Mllib库中的算法支持分布式计算，可以处理海量的数据，并可用于批处理和流式处理等场景。
一般而言，机器学习过程中需要进行数据预处理、特征选择和模型训练。
在Spark中，数据预处理和特征选择可以通过Spark SQL和Spark DataFrames等工具完成，模型训练可以使用Mllib库中提供的算法进行实现。
基于Spark的大数据分析平台的搭建与实践
基于Spark的大数据分析平台的搭建与实践随着互联网的迅猛发展，海量数据的产生与存储成为了一种常态。
大数据分析平台的搭建与实践具有重要意义，其可以帮助企业发现商机、优化运营、提升竞争力。
本文将围绕基于Spark的大数据分析平台展开讨论，从平台搭建、实践案例和发展趋势三个方面进行介绍。
大数据分析平台的搭建是实现数据分析的基础。
基于Spark的大数据分析平台具有分布式计算、高可扩展性和数据处理效率高等优势，在企业级应用中被广泛采用。
搭建这样的平台需要考虑以下几个关键步骤：首先，需选择适合的硬件和云计算服务商。
大数据分析平台的搭建需要充分考虑硬件资源和运行环境。
云计算服务商提供了方便快捷的云计算服务，可以帮助企业节省硬件投入和维护成本。
其次，需选择合适的分布式计算框架。
Spark作为一个快速、通用、分布式数据处理引擎，可以有效地进行大规模数据处理和分析。
但在选择Spark的同时，也需要考虑到企业的业务特点和数据规模，以及是否需要引入其他补充性的框架。
接着，需选择适合的数据存储和管理系统。
大数据平台需要处理大量的数据，对数据的存储和管理有较高的要求。
常见的数据存储和管理系统包括Hadoop HDFS、Apache Hive、Apache HBase等，可以根据企业的需求选择合适的系统。
最后，需构建合适的数据处理和分析流程。
大数据分析平台的搭建需要定义和设计一套完整的数据处理和分析流程，包括数据的采集、清洗、转换、建模和展现等环节。
合理的流程设计可以提高数据分析的效率和准确性。
大数据分析平台的实践是将平台应用于实际业务中的过程。
下面将通过一个实践案例来说明基于Spark的大数据分析平台的应用。
以电商企业为例，大数据分析平台可以帮助企业进行用户画像和推荐系统的优化。
通过搜集用户浏览、购买等行为数据，可以对用户进行细分，分析用户喜好和消费习惯。
基于这些数据，可以建立个性化的推荐系统，提高用户购买转化率和用户满意度。
spark实验（三）--Spark和Hadoop的安装（1）
spark实验（三）--Spark和Hadoop的安装（1）⼀、实验⽬的（1）掌握在 Linux 虚拟机中安装 Hadoop 和 Spark 的⽅法；（2）熟悉 HDFS 的基本使⽤⽅法；（3）掌握使⽤ Spark 访问本地⽂件和HDFS ⽂件的⽅法。
⼆、实验平台操作系统：centos6.4； Spark 版本：1.5.0； Hadoop 版本：2.7.3。
三、内容实验⼀：1．安装 Hadoop 和 Spark进⼊ Linux 系统，参照本教程官⽹“实验指南”栏⽬的“Hadoop 的安装和使⽤”，完成 Hadoop 伪分布式模式的安装。
完成 Hadoop 的安装以后，再安装 Spark（Local 模式）。
该过程可以参考之前的博客。
实验⼆：2．HDFS 常⽤操作使⽤ hadoop ⽤户名登录进⼊ Linux 系统，启动 Hadoop，参照相关 Hadoop 书籍或⽹络资料，或者也可以参考本教程官⽹的“实验指南”栏⽬的“HDFS 操作常⽤ Shell 命令”，使⽤ Hadoop 提供的 Shell 命令完成如下操作：（1）启动 Hadoop，在 HDFS 中创建⽤户⽬录“/user/hadoop”；在启动玩hadoop之后，输⼊以下命令：hadoop fs -mkdir /user/hadoop（2）在 Linux 系统的本地⽂件系统的“/home/hadoop”⽬录下新建⼀个⽂本⽂件 test.txt，并在该⽂件中随便输⼊⼀些内容，然后上传到HDFS 的“/user/hadoop” ⽬录下；gedit /home/hadoop/test.txthadoop fs -put /home/hadoop/test.txt /user/hadoop（3）把 HDFS 中“/user/hadoop”⽬录下的 test.txt ⽂件，下载到 Linux 系统的本地⽂件系统中的“/home/hadoop/下载”⽬录下；hadoop fs -get /user/hadoop/test.txt /home/hadoop/下载（4）将HDFS中“/user/hadoop”⽬录下的test.txt⽂件的内容输出到终端中进⾏显⽰；hadoop fs -text /user/hadoop/test.txt（5）在 HDFS 中的“/user/hadoop”⽬录下，创建⼦⽬录 input，把 HDFS 中 “/user/hadoop”⽬录下的 test.txt ⽂件，复制到“/user/hadoop/input”⽬录下；hadoop fs -mkdir /user/hadoop/inputhadoop fs -cp /user/hadoop/test.txt /user/hadoop/input（6）删除HDFS中“/user/hadoop”⽬录下的test.txt⽂件，删除HDFS中“/user/hadoop” ⽬录下的 input ⼦⽬录及其⼦⽬录下的所有内容。
spark知识点总结
spark知识点总结Spark是一种分布式计算引擎，可以在大规模数据上进行高效的数据处理。
它提供了丰富的API，可以支持各种类型的应用程序，包括批处理、交互式查询、流处理和机器学习。
Spark还提供了很多工具和库，可以简化大规模数据处理的工作，同时也提供了很多优化特性，可以确保性能和可靠性。
Spark的核心概念Spark的核心概念包括Resilient Distributed Datasets (RDD)、作业和任务、分区、转换和行动。
这些概念是理解Spark编程模型的关键。
1. Resilient Distributed Datasets (RDD)RDD是Spark的核心数据结构，它代表一个可以在集群上并行操作的数据集合。
RDD可以从外部数据源创建，也可以通过其他RDD进行转换得到。
RDD具有容错性，并且可以在节点之间进行数据分区和并行处理。
2. 作业和任务在Spark中，作业是指由一系列的任务组成的计算单元。
每个任务都是在一个数据分区上并行执行的。
Spark会根据数据依赖关系和调度策略来合并任务，并在集群上执行。
这样可以确保作业能够高效地执行，并且可以减少数据传输和计算开销。
3. 分区分区是指将数据集合分割成多个独立的部分，这样可以在集群上进行并行处理。
Spark提供了很多内置的分区方法，同时也支持自定义分区策略。
正确的分区策略可以提高计算效率，减少数据传输和数据倾斜。
4. 转换和行动在Spark中，转换是指对RDD进行操作来生成新的RDD，例如map、filter、flatMap等。
行动是指对RDD执行计算来获取结果，例如reduce、collect、count等。
转换和行动是Spark编程的核心操作，它们可以用来构建复杂的数据处理流程。
Spark的核心特性除了上述核心概念外，Spark还具有以下几个核心特性：1. 内存计算Spark将数据存储在内存中，可以在多次计算之间重用数据，从而避免了传统的磁盘读写开销。
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实验十三Spark实验：部署Spark集群
13.1 实验目的
能够理解Spark存在的原因，了解Spark的生态圈，理解Spark体系架构并理解Spark 计算模型。
学会部署Spark集群并启动Spark集群，能够配置Spark集群使用HDFS。
13.2 实验要求
要求实验结束时，每位学生均已构建出以Spark集群：master上部署主服务Master；slave1、2、3上部署从服务Worker；client上部署Spark客户端。
待集群搭建好后，还需在client上进行下述操作：提交并运行Spark示例代码WordCount，将client上某文件上传至HDFS里刚才新建的目录。
13.3 实验原理
13.3.1 Spark简介
Spark是一个高速的通用型集群计算框架，其内部内嵌了一个用于执行DAG（有向无环图）的工作流引擎，能够将DAG类型的Spark-App拆分成Task序列并在底层框架上运行。
在程序接口层，Spark为当前主流语言都提供了编程接口，如用户可以使用Scala、Java、Python、R等高级语言直接编写Spark-App。
此外，在核心层之上，Spark还提供了诸如SQL、Mllib、GraphX、Streaming等专用组件，这些组件内置了大量专用算法，充分利用这些组件，能够大大加快Spark-App开发进度。
一般称Spark Core为Spark，Spark Core处于存储层和高层组建层之间，定位为计算引擎，核心功能是并行化执行用户提交的DAG型Spark-App。
目前，Spark生态圈主要包括Spark Core和基于Spark Core的独立组件（SQL、Streaming、Mllib和Graphx）。
13.3.2 Spark适用场景
（1）Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。
（2）由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。
（3）数据量不是特别大，但是要求实时统计分析需求。
82 13.4 实验内容和步骤
13.4.1 配置Spark集群
配置Spark集群（独立模式）：
前提：1、请自行配置各节点之间的免密登录，并在/etc/hosts中写好hostname与IP
的对应，这样方便配置文件的相互拷贝。
2、因为下面实验涉及Spark集群使用HDFS，所以按照之前的实验预先部署好HDFS。
在master机上操作：确定存在spark。
[root@master ~]# ls /usr/cstor
spark/
[root@master ~]#
在master机上操作：进入/usr/cstor目录中。
[root@master ~]# cd /usr/cstor
[root@master cstor]#
进入配置文件目录/usr/cstor/spark/conf，先拷贝并修改slave.templae为slave。
[root@master ~]# cd /usr/cstor/spark/conf
[root@master cstor]# cp slaves.template slaves
然后用vim命令编辑器编辑slaves文件
[root@master cstor]# vim slaves
编辑slaves文件将下述内容添加到slaves文件中。
slave1
slave2
slave3
上述内容表示当前的Spark集群共有三台slave机，这三台机器的机器名称分别是slave1~3。
在spark-conf.sh中加入JA V A_HOME。
[root@master cstor]# vim /usr/cstor/spark/sbin/spark-config.sh
加入以下内容
export JA VA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_79
将配置好的Spark拷贝至slaveX、client。
（machines在目录/root/data/2下,如果不存在则自己新建一个）
使用for循环语句完成多机拷贝。
[root@master ~]# cd /root/data/2
[root@master ~]# cat machines
slave1
slave2
slave3
client
[root@master ~]# for x in `cat machines` ; do echo $x ; scp -r /usr/cstor/spark/ $x:/usr/cstor/;
在master机上操作：启动Spark集群。
[root@master local]# /usr/cstor/spark/sbin/start-all.sh
13.4.2 配置HDFS
配置Spark集群使用HDFS：
首先关闭集群(在master上执行)
[root@master ~]# /usr/cstor/spark/sbin/stop-all.sh
将Spark环境变量模板复制成环境变量文件。
[root@master ~]# cd /usr/cstor/spark/conf
[root@master conf]# cp spark-env.sh.template spark-env.sh
修改Spark环境变量配置文件spark-env.sh。
[root@master conf]$ vim spark-env.sh
在sprak-env.sh配置文件中添加下列内容。
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/cstor/hadoop/etc/hadoop
重新启动spark
[root@master local]# /usr/cstor/spark/sbin/start-all.sh
13.4.3 提交Spark任务
在client机上操作：使用Shell命令向Spark集群提交Spark-App
（1）上传in.txt文件到HDFS（hdfs://master:8020/user/spark/in/）上。
in.txt文件在/root/data/13/目录下。
请大家参照实验一自行完成。
（2）提交wordcount 示例代码。
进入/usr/cstor/spark目录，执行如下命令:
bin/spark-submit –master spark://master:7077 --class
org.apache.spark.examples.JavaWordCount lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
hdfs://master:8020/user/spark/in/in.txt
[root@master local]# cd /usr/cstor/spark
[root@client spark]# bin/spark-submit --master spark://master:7077 \
> --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount \
> lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar hdfs://master:8020/user/spark/in/in.txt
13.5 实验结果
13.5.1 进程查看
在master和slave1-3上分别执行jps命令查看对应进程。
master中进程为Master，slave机进程为Worker。
如图13-1所示：
81
82
图13-1 13.5.2 验证WebUI
在本地（需开启OpenVPN ）浏览器中输入master 的IP 和端口号8080（例：10.1.89.5：8080），即可看到Spark 的WebUI 。
此页面包含了Spark 集群主节点、从节点等各类统计信息。
如图13-2所示：
12.5.3 SparkWordcount 程序执行
输入：in.txt （数据放在/root/date/13目录下）。
hello world
ni hao
hello my friend
ni are my sunshine
输出结果如图13-3所示
图13-3 WebUI 中Application 的详细信息如图13-4所示。
图13-4
81。