Centos系統安裝spark單機版
1, 配置JAVA_HOME
通過yum等方式,可以安裝最新的java版本(yum install java)。安裝完java後,我們需要配置JAVA_HOME,首先要確定jdk安裝的位置:
[[email protected] marshall]# which java
/usr/bin/java
[[email protected] marshall]#
[[email protected] marshall]# ls -lrt/usr/bin/java
lrwxrwxrwx. 1 root root 22 Feb 11 19:33/usr/bin/java -> /etc/alternatives/java
[[email protected] marshall]#
[[email protected] marshall]# ls -lrt/etc/alternatives/java
lrwxrwxrwx. 1 root root 73 Feb 11 19:33/etc/alternatives/java ->/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.161-0.b14.el7_4.x86_64/jre/bin/java
然後編輯/etc/profile 檔案,加入:
export SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.4
exportSPARK_HOME=/opt/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7
exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.161-0.b14.el7_4.x86_64
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
exportCLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
PATH=$PATH:${SCALA_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/bin:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
export PATH
然後執行下面命令,配置生效。
source /etc/profile
驗證配置:
[[email protected] opt]# java -version
openjdk version "1.8.0_161"
OpenJDK Runtime Environment (build1.8.0_161-b14)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.161-b14,mixed mode)
2 安裝scala
執行命令解壓縮,這裡,我將安裝檔案都放入了/opt/檔案下,執行解壓縮命令:
tar –xvf scala-2.12.4
配置見java_home章節
驗證配置:
[[email protected] opt]# scala -version
Scala code runner version 2.12.4 --Copyright 2002-2017, LAMP/EPFL and Lightbend, Inc.
3 安裝spark
然後解壓縮到/opt/目錄。Profile配置見java_home部分,切換到spark安裝目錄的conf目錄下:
cp –rp slaves.template slaves
cp –rp spark-env.sh.template spark-env.sh
編輯slaves:
localhost
編輯 spark-env.sh
export SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.4
exportSPARK_HOME=/opt/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7
exportJAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.161-0.b14.el7_4.x86_64
export SPARK_MASTER_IP=hserver1
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G
測試:
cd /opt/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7
./bin/run-example SparkPi 10
編譯完成後,輸入命令:
[[email protected] spark-2.2.1-bin-hadoop2.7]#./bin/spark-shell
Using Spark's default log4j profile:org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Setting default log level to"WARN".
To adjust logging level usesc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
18/02/21 19:05:27 WARN NativeCodeLoader:Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-javaclasses where applicable
Spark context Web UI available athttp://192.168.44.152:4040
Spark context available as 'sc' (master =local[*], app id = local-1519268738326).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
____ __
/ __/__ ___ _____/ /__
_\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
/___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version2.2.1
/_/
Using Scala version 2.11.8 (OpenJDK 64-BitServer VM, Java 1.8.0_161)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.
scala>
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