安装Spark

首先在官网上安装对应版本，因为已经安装了hadoop，选择without hadoop版本。

执行解压、修改文件名、配置文件等操作：

sudo tar -zxf spark-2.3.2-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local
 cd /usr/local
sudo mv ./spark-2.3.2-bin-without-hadoop/ ./spark
sudo chown -R hadoop:hadoop ./spark
cd spark/
cp ./conf/spark-env.sh.template  ./conf/spark-env.sh


export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)

vim conf/spark-env.sh

同时，将/usr/local/spark/bin目录加入系统PATH：~/.bashrc，并刷新source ~/.bashrc。

Spark Shell

执行spark shell：

bin/run-example SparkPi
bin/spark-shell

出现如下界面：

spark21

测试Spark shell

spark22

浏览器查看

启动Spark shell时后，在浏览器中输入localhost:4040：

spark23

文件访问

首先访问本地的文件：

val textFile = sc.textFile("file:///home/hadoop/Documents/distribution/Kmeans2/README.txt")
textFile.first()

spark24

访问HDFS上的文件

val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input/k-means.dat")
textFile.first()

spark25

在这里也可以不指定localhost，以下三种方式都是等价的：

val textFile = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/input/k-means.dat")
val textFile = sc.textFile("/user/hadoop/input/k-means.dat")
val textFile = sc.textFile("input/k-means.dat")

WordCount

val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/README.md")
val wordCount = textFile.flatMap(line=>line.split("")).map(word=>(word,1)).reduceByKey((a,b)=>a+b)
wordCount.collect()

spark26

  • 在这里，textFile包含多行文本内容，flatMap会遍历其中的每行文本内容，当遍历当一行文本内容时，会把本行内容赋值给变量line，并执行Lambda表达式line => line.split("")。
  • 这里采用每个单词分隔符，切分得到拍扁的单词集合。
  • 然后执行map函数，遍历这个集合中的每个单词，将输入的word构建得到一个映射（Map是一种数据结构），这个映射key是word，value为1.
  • 得到映射后，包含很多(key，value)，执行reduce，按照key进行分布，然后使用给定的函数对相同key的多个value进行聚合操作，得到聚合后的(key，value)

在集群中访问

spark-shell --master spark://10.11.6.91:7077
val textFile = sc.textFile("hdfs://10.11.6.91:9000/README.md")
textFile.count()

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