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Ubuntu 14.10 下安装Spark
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,不过最近非常火.下面介绍安装步骤.
1 安装scala
1.1 我选用的是2.11.4,下载地址http://www.scala-lang.org/download/
1.2 解压到文件夹
tar -xzvf scala-2.11.4.tgz
1.3 设置环境变量
sudo nano /etc/profile
export SCALA_HOME=/home/liucc/software/spark/scala-2.11.4export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
1.4 检查是否安装成功
scala -version
2 安装Spark
2.1 下载编译好的spark,我是看了这个博主写的http://www.aboutyun.com/thread-8160-1-1.html,我选的是hadoop2.2.0
tar -xzvf spark-1.0.0-bin-hadoop2.tgz
2.3 设置SPARK_HOME
export SPARK_EXAMPLES_JAR=/home/liucc/software/spark/spark-1.0.0/examples/target/scala-2.11.4/spar$export SPARK_HOME=/home/liucc/software/spark/spark-1.0.0
备注:SPARK_EXAMPLES_JAR的设置是摘抄自pig2:这一步其实最关键，很不幸的是，官方文档和网上的博客，都没有提及这一点。我是偶然看到了这两篇帖子，Running SparkPi, Null pointer exception when running ./run spark.examples.SparkPi local，才补上了这一步，之前死活都无法运行SparkPi。
2.4 配置Spark,进入到conf目录下面,配置spark-env.sh文件
cp spark-env.sh.template spark-env.shnano spark-env.shexport JAVA_HOME=/usr/dev/jdk1.7.0_51export SCALA_HOME=/home/liucc/software/spark/scala-2.11.4
2.5 至此配置完毕,可以启动试试,进入sprk目录,可以通过 http://centos.host1:8080/ 看到对应界面
sbin/start-master.sh
3 测试,下面在spark上运行第一个例子：与Hadoop交互的WordCount
3.1 将文件上传到hadoop中
3.2 进入spark-shell,进入spark根目录
bin/spark-shell
3.3 输入scala语句,不熟悉的话,可以去学习一下,有个公开课https://class.coursera.org/progfun-005,很不错
val file=sc.textFile("要统计的文件")
val count=file.flatMap(line=>line.split(" ")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)
count.collect()
如果没错的话会看到结果
3.4 可以将结果上传到hadoop
count.saveAsTextFile("要保存的目录")
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完毕,当然,也可以在Eclipse 中用java测试,网上很多了
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