大数据持续升温， 不熟悉几个大数据组件， 连装逼的口头禅都没有。 最起码， 你要会说个hadoop, hdfs, mapreduce, yarn, kafka, spark, zookeeper, neo4j吧， 这些都是装逼的必备技能。

关于spark的详细介绍, 网上一大堆， 搜搜便是， 下面， 我们来说单机版的spark的安装和简要使用。

0. 安装jdk, 由于我的机器上之前已经有了jdk, 所以这一步我可以省掉。 jdk已经是很俗气的老生常谈了, 不多说, 用java/scala的时候可少不了。

ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~$ java -versionopenjdk version "1.8.0_151"OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_151-8u151-b12-0ubuntu0.16.04.2-b12)OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.151-b12, mixed mode)ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~$

1. 你并不一定需要安装hadoop, 只需要选择特定的spark版本即可。你并不需要下载scala, 因为spark会默认带上scala shell. 去spark官网下载， 在没有hadoop的环境下， 可以选择：spark-2.2.1-bin-hadoop2.7， 然后解压， 如下：

ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc$ lltotal 196436drwxrwxr-x 3 ubuntu ubuntu 4096 Feb 2 19:57 ./drwxrwxr-x 9 ubuntu ubuntu 4096 Feb 2 19:54 ../drwxrwxr-x 13 ubuntu ubuntu 4096 Feb 2 19:58 spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/-rw-r--r-- 1 ubuntu ubuntu 200934340 Feb 2 19:53 spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz

2. spark中有python和scala版本的, 下面， 我来用scala版本的shell, 如下：

ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ bin/spark-shell Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.propertiesSetting default log level to "WARN".To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).18/02/02 20:12:16 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable18/02/02 20:12:16 WARN Utils: Your hostname, localhost resolves to a loopback address: 127.0.0.1; using 172.17.0.15 instead (on interface eth0)18/02/02 20:12:16 WARN Utils: Set SPARK_LOCAL_IP if you need to bind to another addressSpark context Web UI available at http://172.17.0.15:4040Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1517573538209).Spark session available as 'spark'.Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.2.1 /_/Using Scala version 2.11.8 (OpenJDK 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_151)Type in expressions to have them evaluated.Type :help for more information.scala>

来进行简单操作：

scala> val lines = sc.textFile("README.md")lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = README.md MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24scala> lines.count()res0: Long = 103scala> lines.first()res1: String = # Apache Sparkscala> :quitubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ wc -l README.md 103 README.mdubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ head -n 1 README.md # Apache Sparkubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$

来看看可视化的web页面， 在Windows上输入： http://ip:4040

OK, 本文仅仅是简单的安装， 后面我们会继续深入介绍spark.

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接