简介
Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境,但是两者之间还存在一些不同之处,这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越,换句话说,Spark 启用了内存分布数据集,除了能够提供交互式查询外,它还可以优化迭代工作负载。
Spark 是在 Scala 语言中实现的,它将 Scala 用作其应用程序框架。与 Hadoop 不同,Spark 和 Scala 能够紧密集成,其中的 Scala 可以像操作本地集合对象一样轻松地操作分布式数据集。
尽管创建 Spark 是为了支持分布式数据集上的迭代作业,但是实际上它是对 Hadoop 的补充,可以在 Hadoop 文件系统中并行运行。通过名为 Mesos 的第三方集群框架可以支持此行为。Spark 由加州大学伯克利分校 AMP 实验室 (Algorithms, Machines, and People Lab) 开发,可用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。
来源:百度百科
Hadoop 和 Spark 的异同
https://www.oschina.net/news/73939/hadoop-spark-%20difference
Hadoop安装
http://blog.csdn.net/fenglailea/article/details/53318459
系统环境
Centos 7 服务器
当前用户 hadoop
Scala下载安装和配置
http://www.scala-lang.org/download/
wget http://downloads.lightbend.com/scala/2.12.0/scala-2.12.0.tgz
tar zxvf scala-2.12.0.tgz
mv scala-2.12.0 ~/scala
Scala环境变量设置
vim ~/.bashrc
增加
export SCALA_HOME=/home/hadoop/scala/bin
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME
Spark下载
http://spark.apache.org/downloads.html
http://archive.apache.org/dist/spark/
wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.0.2/spark-2.0.2-bin-without-hadoop.tgz
tar zxvf spark-2.0.2-bin-without-hadoop.tgz
Spark安装
mv spark-2.0.2-bin-without-hadoop ~/spark
Spark配置环境变量
vim ~/.bashrc
加入
export SPARK_HOME=/home/hadoop/spark/bin
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME
应用环境变量
. ~/.bashrc
配置
cp -rf /home/hadoop/spark/conf/log4j.properties.template /home/hadoop/spark/conf/log4j.properties
cp -rf /home/hadoop/spark/conf/spark-env.sh.template /home/hadoop/spark/conf/spark-env.sh
修改日志级别
vim /home/hadoop/spark/conf/log4j.properties
修改为
log4j.rootCategory=WARN, console
编辑 spark-env.sh文件
vim /home/hadoop/spark/conf/spark-env.sh
最后一行加入:
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/hadoop/hadoop/bin/hadoop classpath)
说明:hadoop 的执行文件
测试
即计算 π 的近似值
/home/hadoop/spark/bin/run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is roughly"
更多设置请看
http://blog.csdn.net/ouyangyanlan/article/details/52355350
http://dblab.xmu.edu.cn/blog/spark-quick-start-guide/
来源
http://blog.csdn.net/hangzhi22/article/details/52564148
http://blog.csdn.net/ouyangyanlan/article/details/52355350