Spark - Instalação
Spark é o subprojeto do Hadoop. Portanto, é melhor instalar o Spark em um sistema baseado em Linux. As etapas a seguir mostram como instalar o Apache Spark.
Etapa 1: Verificar a instalação do Java
A instalação do Java é uma das coisas obrigatórias na instalação do Spark. Tente o seguinte comando para verificar a versão JAVA.
$java -version
Se o Java já estiver instalado em seu sistema, você verá a seguinte resposta -
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)
Caso você não tenha o Java instalado em seu sistema, instale o Java antes de prosseguir para a próxima etapa.
Etapa 2: Verificando a instalação do Scala
Você deve usar a linguagem Scala para implementar o Spark. Portanto, vamos verificar a instalação do Scala usando o seguinte comando.
$scala -version
Se o Scala já estiver instalado em seu sistema, você verá a seguinte resposta -
Scala code runner version 2.11.6 -- Copyright 2002-2013, LAMP/EPFL
Caso você não tenha o Scala instalado em seu sistema, prossiga para a próxima etapa para a instalação do Scala.
Passo 3: Baixando Scala
Baixe a versão mais recente do Scala visitando o seguinte link: Baixe o Scala . Para este tutorial, estamos usando a versão scala-2.11.6. Após o download, você encontrará o arquivo Scala tar na pasta de download.
Passo 4: Instalando o Scala
Siga as etapas abaixo fornecidas para instalar o Scala.
Extraia o arquivo Scala tar
Digite o seguinte comando para extrair o arquivo tar Scala.
$ tar xvf scala-2.11.6.tgz
Mover arquivos de software Scala
Use os seguintes comandos para mover os arquivos do software Scala para o respectivo diretório (/usr/local/scala).
$ su –
Password:
# cd /home/Hadoop/Downloads/
# mv scala-2.11.6 /usr/local/scala
# exit
Definir PATH para Scala
Use o seguinte comando para definir PATH para Scala.
$ export PATH = $PATH:/usr/local/scala/bin
Verificando a instalação do Scala
Após a instalação, é melhor verificar. Use o seguinte comando para verificar a instalação do Scala.
$scala -version
Se o Scala já estiver instalado em seu sistema, você verá a seguinte resposta -
Scala code runner version 2.11.6 -- Copyright 2002-2013, LAMP/EPFL
Etapa 5: Baixar Apache Spark
Baixe a versão mais recente do Spark visitando o seguinte link Baixar Spark . Para este tutorial, estamos usandospark-1.3.1-bin-hadoop2.6versão. Depois de baixá-lo, você encontrará o arquivo Spark tar na pasta de download.
Etapa 6: Instalando o Spark
Siga as etapas abaixo para instalar o Spark.
Extraindo piche de faísca
O seguinte comando para extrair o arquivo spark tar.
$ tar xvf spark-1.3.1-bin-hadoop2.6.tgz
Movendo arquivos de software Spark
Os seguintes comandos para mover os arquivos do software Spark para o respectivo diretório (/usr/local/spark).
$ su –
Password:
# cd /home/Hadoop/Downloads/
# mv spark-1.3.1-bin-hadoop2.6 /usr/local/spark
# exit
Configurando o ambiente para Spark
Adicione a seguinte linha a ~/.bashrcArquivo. Isso significa adicionar o local onde o arquivo do software spark está localizado na variável PATH.
export PATH = $PATH:/usr/local/spark/bin
Use o seguinte comando para obter o arquivo ~ / .bashrc.
$ source ~/.bashrc
Etapa 7: Verificando a instalação do Spark
Escreva o seguinte comando para abrir o shell do Spark.
$spark-shell
Se o Spark for instalado com sucesso, você encontrará a seguinte saída.
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
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
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/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ 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>