独家揭秘：Spark 分布式安装与部署指南，打造属于您的分布式计算王国！

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2023-12-11 03:51:28

建立您的 Spark 分布式计算王国！

概览

Spark，一个革命性的分布式计算框架，旨在高效处理海量数据。在本指南中，我们将指导您在 Linux 系统上构建自己的 Spark 分布式集群，让您踏上数据处理新征程。

第一步：准备工作

虚拟机（VM）准备： 准备三台虚拟机，一台作为主节点 (Master)，两台作为从节点 (Slave)。
Linux 系统安装： 在所有 VM 上安装 Linux 系统。
网络配置： 为每个 VM 配置主机名和 IP 地址。
Java 和 Scala 安装： 安装 Java 8 或更高版本和 Scala 2.11 或更高版本。
SSH 安装： 确保在所有 VM 上安装 SSH 以进行远程访问。

第二步：Spark 安装

Master 节点 Spark 安装： 在 Master 节点上下载并解压 Spark 二进制文件。
从节点 Spark 安装： 将 Spark 二进制文件分发到从节点并解压。
环境变量设置： 在每个 VM 上设置 SPARK_HOME 环境变量，指向 Spark 安装目录。

第三步：集群配置

配置文件创建： 创建 spark-env.sh 和 spark-defaults.conf 配置文件，分别用于设置环境变量和 Spark 默认配置。
主节点配置： 在 spark-env.sh 中设置主节点主机名和端口，在 spark-defaults.conf 中设置集群名称和其他配置。
从节点配置： 在从节点的 spark-env.sh 中指定主节点地址和端口，并在 spark-defaults.conf 中设置从节点角色和内存分配。

第四步：集群启动

主节点启动： 在 Master 节点上运行 sbin/start-master.sh 启动 Spark 集群。
从节点加入： 在每个从节点上运行 sbin/start-slave.sh 加入集群。
验证集群状态： 在主节点和从节点上使用 jps 命令检查集群进程。

示例代码

spark-env.sh

# Master 节点
SPARK_MASTER_HOST=master
SPARK_MASTER_PORT=7077
SPARK_WORKER_MEMORY=1g
SPARK_WORKER_INSTANCES=2

# 从节点
SPARK_MASTER=spark://master:7077
SPARK_WORKER_MEMORY=1g

spark-defaults.conf

# Master 节点
spark.master=spark://master:7077
spark.eventLog.enabled=true
spark.eventLog.dir=hdfs:///spark-logs
spark.sql.shuffle.partitions=200

# 从节点
spark.master=spark://master:7077