Apache Spark - instalacja
Spark to podprojekt Hadoop. Dlatego lepiej jest zainstalować Sparka w systemie opartym na systemie Linux. Poniższe kroki pokazują, jak zainstalować Apache Spark.
Krok 1: weryfikacja instalacji Java
Instalacja Java jest jedną z obowiązkowych rzeczy podczas instalacji Sparka. Wypróbuj następujące polecenie, aby sprawdzić wersję JAVA.
$java -version
Jeśli Java jest już zainstalowana w twoim systemie, zobaczysz następującą odpowiedź -
java version "1.7.0_71"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_71-b13)
Java HotSpot(TM) Client VM (build 25.0-b02, mixed mode)
Jeśli nie masz zainstalowanej Java w swoim systemie, zainstaluj Javę przed przejściem do następnego kroku.
Krok 2: Weryfikacja instalacji Scala
Aby zaimplementować Spark, powinieneś użyć języka Scala. Sprawdźmy więc instalację Scali za pomocą następującego polecenia.
$scala -version
Jeśli Scala jest już zainstalowana w twoim systemie, zobaczysz następującą odpowiedź -
Scala code runner version 2.11.6 -- Copyright 2002-2013, LAMP/EPFL
Jeśli nie masz zainstalowanej Scali w swoim systemie, przejdź do następnego kroku instalacji Scala.
Krok 3: Pobieranie Scali
Pobierz najnowszą wersję Scala, odwiedzając poniższy link Pobierz Scala . W tym samouczku używamy wersji scala-2.11.6. Po pobraniu znajdziesz plik tar Scala w folderze pobierania.
Krok 4: Instalacja Scali
Wykonaj poniższe kroki, aby zainstalować Scala.
Rozpakuj plik tar Scala
Wpisz następujące polecenie, aby wyodrębnić plik tar Scala.
$ tar xvf scala-2.11.6.tgz
Przenieś pliki oprogramowania Scala
Użyj następujących poleceń, aby przenieść pliki oprogramowania Scala do odpowiedniego katalogu (/usr/local/scala).
$ su –
Password:
# cd /home/Hadoop/Downloads/
# mv scala-2.11.6 /usr/local/scala
# exit
Ustaw PATH dla Scala
Użyj następującego polecenia, aby ustawić PATH dla Scala.
$ export PATH = $PATH:/usr/local/scala/bin
Weryfikacja instalacji Scali
Po instalacji lepiej to zweryfikować. Użyj następującego polecenia, aby zweryfikować instalację programu Scala.
$scala -version
Jeśli Scala jest już zainstalowana w twoim systemie, zobaczysz następującą odpowiedź -
Scala code runner version 2.11.6 -- Copyright 2002-2013, LAMP/EPFL
Krok 5: Pobieranie Apache Spark
Pobierz najnowszą wersję Spark, odwiedzając poniższe łącze Pobierz Spark . W tym samouczku używamyspark-1.3.1-bin-hadoop2.6wersja. Po pobraniu plik tar Spark znajdziesz w folderze pobierania.
Krok 6: Instalacja Sparka
Wykonaj poniższe czynności, aby zainstalować Sparka.
Wydobywanie smoły Spark
Następujące polecenie do wyodrębnienia pliku Spark tar.
$ tar xvf spark-1.3.1-bin-hadoop2.6.tgz
Przenoszenie plików oprogramowania Spark
Następujące polecenia do przenoszenia plików oprogramowania Spark do odpowiedniego katalogu (/usr/local/spark).
$ su –
Password:
# cd /home/Hadoop/Downloads/
# mv spark-1.3.1-bin-hadoop2.6 /usr/local/spark
# exit
Konfigurowanie środowiska dla Spark
Dodaj następujący wiersz do ~/.bashrcplik. Oznacza to dodanie lokalizacji, w której znajduje się plik oprogramowania Spark, do zmiennej PATH.
export PATH=$PATH:/usr/local/spark/bin
Użyj następującego polecenia, aby pozyskać plik ~ / .bashrc.
$ source ~/.bashrc
Krok 7: Weryfikacja instalacji Spark
Napisz następujące polecenie, aby otworzyć powłokę Spark.
$spark-shell
Jeśli Spark zostanie pomyślnie zainstalowany, znajdziesz następujący wynik.
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
15/06/04 15:25:22 INFO SecurityManager: Changing view acls to: hadoop
15/06/04 15:25:22 INFO SecurityManager: Changing modify acls to: hadoop
15/06/04 15:25:22 INFO SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled;
ui acls disabled; users with view permissions: Set(hadoop); users with modify permissions: Set(hadoop)
15/06/04 15:25:22 INFO HttpServer: Starting HTTP Server
15/06/04 15:25:23 INFO Utils: Successfully started service 'HTTP class server' on port 43292.
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 1.4.0
/_/
Using Scala version 2.10.4 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.7.0_71)
Type in expressions to have them evaluated.
Spark context available as sc
scala>