spark

spark

spark的安裝

  • 安裝Scala

    • 下載頁面:http://www.scala-lang.org/files/archive/

    • 下載:

      wget http://www.scala-lang.org/files/archive/scala-docs-2.13.0-M3.tgz
      
    • 解壓:

      tar xvf package
      
    • 安裝:

      sudo mv scala-2.13.0 /usr/local/scala
      
    • 環(huán)境變量:

      ~/.bashrc

      #add
      #SCALA變量
      export SCALA_HOME=/usr/local/scala
      export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
      

      source .bashrc

    • 啟動Scala

      scala
      
  • 安裝Spark

    • 下載頁面:https://spark.apache.org/downloads.html

    • 下載:

      wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz
      
    • 解壓:

      tar zxf spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz
      
    • 安裝:

      sudo mv ./spark-2.3.0-bin-hadoop2.7 /usr/local/spark
      
    • 環(huán)境變量:

      #spark變量
      export PYSPARK_PYTHON=python3#pyspark版本
      export SPARK_HOME=/usr/local/spark
      export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
      
    • 啟動pyspark交互界面

      pyspark
      
    • 設置pyspark顯示信息

      cd /usr/local/spark/conf
      cp log4j.properties.template log4j.properties
      nano log4j.properties
      
      #修改成WARN
      log4j.rootCategory=WARN, console
      

本地運行pyspark

pyspark --master local[*]

測試命令:

sc.master

textFile = sc.textFile("file:/usr/local/spark/README.md")
textFile.count()

Spark Standalone Cluster 運行環(huán)境

  • 在master中設置spark-env.sh

復制模板文件

cp /usr/local/spark/conf/spark-env.sh.template /usr/local/spark/conf/spark-env.sh

編輯spark-env.sh文件

export SPARK_MASTER_IP=master#masterIP設置
export SPARK_WORKER_CORES=1#worker使用CPU核心數(shù)
export SPARK_WORKER_MEMORY=512m#每個worker使用內存
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1#實例數(shù)
  • 復制spark到data1、data2、data3
ssh data1

sudo mkdir /usr/local/spark

sudo chown hduser:hduser /usr/local/spark

exit

sudo scp -r /usr/local/spark hduser@data1:/usr/local

data2、data3同樣配置

編輯slaves文件

sudo nano /usr/local/spark/conf/slaves

data1
data2
data3
  • 啟動Spark Standalone Cluster
/usr/local/spark/sbin/start-all/sh
  • 分別啟動master、slaves
/usr/local/spark/sbin/start-master/sh
/usr/local/spark/sbin/start-slaves/sh
  • 運行pyspark
pyspark --master spark://master:7077 --num-executors 1 --total-executor-cores 3 --executor-memory 512m
  • 測試命令
sc.master

textFile = sc.textFile("file:/usr/local/spark/README.md")
textFile.count()
  • spark web ui

http://master:8080/

IPython Notebook運行python spark

安裝JUPYTER

sudo pip3 install jupyter

配置jupyter遠程連接

  • 創(chuàng)建登錄密碼

    In [1]: from IPython.lib import passwd
    In [2]: passwd()
    Enter password:
    Verify password:
    Out[2]: 'sha1:................................' # 根據你的密碼生成sha1值
    
  • 創(chuàng)建jupyter notebook服務器

    ipython3 profile create myserver
    

    這里的myserver是自定義的服務器名字。

    執(zhí)行之后,命令行會有輸出,告訴我們生成的文件在哪里。一般在/home/yourname/.ipython/profile_myserver/這個文件夾下。

    我們可以進入到該文件夾下,并查看一下生成的文件:

    一般沒有問題的話,會生成ipython_config.py,ipython_kernel_config.pyipython_notebook_config.py三個文件。

    需要修改該ipython_notebook_config.py文件來配置服務器。不過,我測試的時候這個文件不能生成,直接手動創(chuàng)建即可。

  • 修改配置文件ipython_notebook_config.py

    c = get_config()
    c.IPKernelApp.pylab = 'inline'
    c.NotebookApp.ip='*'
    c.NotebookApp.open_browser = False
    c.NotebookApp.password = u'...........'  # 第2步生成的sha1值
    c.NotebookApp.port = 8888 # 端口號,設置一個沒被占用的
    
  • 啟動jupyter notebook服務器

    jupyter notebook --config=/home/hduser/.ipython/profile_myserver/ipython_notebook_config.py
    

    此時可以遠程瀏覽器訪問jupyter notebook

不同模式下pyspark 的jupyter notebook運行

  • 本地模式:

    PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook" pyspark --master local[*]
    
  • starnalone cluster 模式

    /usr/local/spark/sbin/start-all.sh
    
    PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook" MASTER=spark://master:7077 pyspark --num-executors 1 --total-executor-cores 2 --executor-memory 512m
    
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