Ubuntu14.04，Spark,伪分布式安装

由于毕业设计需要，在Spark上运行一些机器学习算法，因此今天在实验室电脑上安装Spark，记录下过程。

一、已有环境(来自/etc/profile)：

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_121export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jreexport CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/libexport PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATHexport MAVEN_HOME=/home/gyy/maven/apache-maven-3.3.9export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PATHexport HADOOP_HOME=/home/gyy/hadoop-2.6.0export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATHexport MAHOUT_HOME=/home/gyy/trunkexport PATH=$MAHOUT_HOME/bin:$PATH

二、安装Scala

下载地址：http://www.scala-lang.org/download/

我选择的是最下方scala-2.12.1.tgz,支持Unix,大小为18.79M的那个。

下载完成后解压到/home/gyy/（我的工作目录）下

然后配置环境变量：

export SCALA_HOME=/home/gyy/scala-2.12.1export PATH=${SCALA_HOME}/bin:$PATH

检测是否成功：

三、安装Spark

下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html

选择的下载版本如下：

下载完成后全称为spark-2.1.0-bin-hadoop2.6.tgz，大小为193.3MB

同理解压到/home/gyy/目录下（注意你的用户必须有这个目录的权限，否则会创建logs时显示错误，例如/opt就不可以）

配置环境变量：

export SPARK_HOME=/home/gyy/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6export PYTHONPATH=/home/gyy/spark-2.1.0-bin-hadoop2.6/python

配置Spark的conf：

将spark-env.sh.template复制为spark-env.sh，修改内容添加如下代码：

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_121export SCALA_HOME=/home/gyy/scala-2.12.1export HADOOP_HOME=/home/gyy/hadoop-2.6.0export HADOOP_CONF_DIR=/home/gyy/hadoop-2.6.0/etc/hadoopexport SPARK_MASTER_IP=masterexport SPARK_WORKER_MEMORY=512M

将slaves.template复制为slaves，添加个人的主机名称：

gyy-123

四、运行

首先运行Hadoop再运行Spark，jps命令后如下：

可以看到比仅仅运行Hadoop时多处了两个进程Worker和Master。

运行./bin/spark-shell 出现：

标识着Spark搭建成功。

五、简单验证

先将LICENSE上传到HDFS，然后执行

scala> val test_in=sc.testFile("/user/qw/SparkTests/LICENSE")

println(test_in.count())

会显示文件的单词统计。