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【图书介绍】《Spark SQL大数据分析快速上手》-CSDN博客

《Spark SQL大数据分析快速上手》【摘要 书评 试读】- 京东图书

大数据与数据分析_夏天又到了的博客-CSDN博客

Hadoop完全分布式环境搭建步骤-CSDN博客,前置环境安装参看此博文

完全分布模式也叫集群模式。将Spark目录文件分发到其他主机并配置workers节点，即可快速配置Spark集群（需要先安装好JDK并配置好从Master到Worker的SSH信任）。具体步骤   如下：

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 步骤1： 配置计划表。

                 集群主机配置如表2-1所示。所有主机在相同目录下安装JDK，Spark安装到所有主机的相同目录下，如/app/。

 步骤2： 准备3台Linux虚拟机搭建集群环境。

                 这里推荐直接使用下面链接讲解的、配置好的Hadoop完全分布式环境，稍微做些修改，即可快速搭建Spark完全分布模式环境。

Hadoop完全分布式环境搭建步骤_hadoop 开发环境搭建及hdfs初体验-CSDN博客

 步骤3： 解压并配置Spark。

                 在server101上解压Spark：

$ tar -zxvf ~/spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz -C /app/$ mv spark-3.3.1-bin-hadoop3 spark-3.3.1

                 修改spark-env.sh文件，在文件最开始添加JAVA_HOME环境变量：

$ vim /app/spark-3.3.1/sbin/spark-conf.shexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0-361

                 修改worker文件，添加所有主机在worker节点上的名称：

$ vim /app/spark-3.3.1/conf/workersserver101server102server103

                 使用scp将Spark目录分发到所有主机相同的目录下：

$ scp -r /app/spark-3.3.1  server102:/app/$ scp -r /app/spark-3.3.1  server103:/app/

 步骤4： 启动Spark。

                 在主Spark上执行start-all.sh：

$ /app/spark-3.3.1/sbin/start-all.sh

                 启动完成以后，查看master主机的8080端口，如图2-8所示。

 步骤5： 测试。

                 由于已经配置了Hadoop集群，并且与Spark的worker节点在相同的主机上，因此在集群环境下，一般是访问HDFS上的文件：

$spark-shell --master spark://server101:7077scala> val rdd1 = sc.textFile(“hdfs://server101:8082/test/a.txt”);

图2-8  master主机的8080端口

                 将结果保存到HDFS，最后查看HDFS上的计算结果即可：

scala> rdd1.flatMap(_.split("\\s+")).map((_,1)).reduceByKey(_+_). saveAsTextFile("hdfs://server101:8020/out004");