linux环境不使用hadoop安装单机版spark的方法
(编辑：jimmy 日期: 2024/12/26 浏览：2)
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 -version openjdk 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$ ll total 196436 drwxrwxr-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.properties Setting 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 applicable 18/02/02 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 address Spark context Web UI available at http://172.17.0.15:4040 Spark 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>:24
scala> lines.count()
res0: Long = 103
scala> lines.first()
res1: String = # Apache Spark
scala> :quit
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$
ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ wc -l README.md
103 README.md
ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ head -n 1 README.md
# Apache Spark
ubuntu@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