目录一、前期环境配置Hadoop单机环境搭建Java环境搭建二、Spark安装及相关配置三、Hadoop及Spark安装报错一、前期环境配置Hadoop单机环境搭建创建新用户hadoopsudo useradd -m hadoop -s /bin/bash
sudo passwd hadoop #设置密码
sudo adduser hadoop sudo #增加用户权限更新apt，下载vimsud
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2023-11-20 09:02:18
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集群化环境前置准备对于大数据相关的软件部署，大多数都是要以集群化（多台服务器共同工作）模式运行的。所以，这边进行集群化环境的前置准备，包括创建多台虚拟机，配置主机名映射，SSH免密登录等等。配置多台Linux虚拟机安装集群化软件，首要条件就是要有多台Linux服务器可用。我们可以使用VMware提供的克隆功能，将我们的虚拟机额外克隆出3台来使用。首先，关机当前CentOS系统虚拟机（可以使用roo
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2024-07-18 05:23:46
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Linux下集群服务简介：ClusterLB:Load Balancing,负载均衡HA：High Availability ，高可用HP：High Performance，高性能负载均衡集群目的是提供和节点个数成正比的负载能力，这种集群很适合提供大访问 量的Web服务。负载均衡集群往往也具有一定的高可用性特点。高可用性集群运行于两个或多个节点上，目的是在系统出现某些故障的情况下，仍能继续对外提供
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2024-10-25 11:56:55
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在Linux系统上搭建Spark是一项非常重要的任务，特别是对于需要处理大规模数据集的工作来说，Spark已经成为一个不可或缺的工具。在本文中，我们将介绍如何在Linux系统上单机搭建Spark。
首先，我们需要安装JDK（Java Development Kit）。Spark是基于Java开发的，所以我们需要安装JDK来运行Spark。可以通过在终端中输入以下命令来安装JDK：
```
su
原创
2024-03-26 09:55:36
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在红帽（Red Hat）公司的产品中，Linux操作系统一直都是最受欢迎的。而在大数据处理方面，Spark框架也是备受瞩目的技术。那么如何在红帽系统上搭建一个能够运行Spark的环境呢？接下来我们就来介绍一下Linux系统下搭建Spark环境的具体步骤。
首先，为了搭建Spark环境，我们需要先安装Java开发工具包（JDK）。在红帽系统上，可以通过以下命令来安装JDK：
```shell
s
原创
2024-04-12 10:07:53
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一、安装Openfire首先要安装好JDK，安装教程：安装Openfire，参照JDK的安装即可。设置环境变量#openfire
export OPENFIRE_HOME=/usr/local/openfire
export PATH=.:${OPENFIRE_HOME}/bin:$PATH使环境变量立即生效：source /etc/profile启动Openfire，在任意位置输入命令：open
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2023-10-19 12:23:25
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一、配置Spark开发环境1. 1、配置Spark开发依赖包创建一个Scala工程 （scala插件及工程创建教程：）点击菜单栏中的“File”->“Project Structure”，打开右上图所示的界面选择“Libraries” 单击“+”按钮，选择“Java”选项在弹出的界面中找到Spark安装包下的“jars”文件夹，事先删除该目录下的commons-compiler-3.0.
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2023-08-17 01:28:48
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如何简单的配置一个Linux系统环境。步骤如下：1.首先你需要安装一个VM虚拟机，我使用的是VMware Workstation Pro14. 点开文件---里面有一个新建虚拟机的选项，打开之后我们选择自定义选项，这样可以自行配置一些需要使用的工具，接下来点击下一步就好了。安装客户机操作系统选择稍后安装操作系统。2.接下来这里选择你想要安装的系统。客户操作系统
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2024-01-04 09:33:55
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在进行Spark Linux开发环境搭建之前，我们首先要了解一下什么是Spark以及为什么需要在Linux上进行开发。Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，具有高性能、易用性和弹性等特点，被广泛应用于大数据处理、机器学习等领域。而Linux作为一个稳定、安全的操作系统，能够提供更好的性能和稳定性，因此在Linux上搭建Spark开发环境是非常常见的选择。
在搭建Spark的开发环境
原创
2024-05-30 10:00:09
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一、Spark开发环境准备工作由于Spark仅仅是一种计算框架，不负责数据的存储和管理，因此，通常都会将Spark和Hadoop进行统一部署，由Hadoop中的HDFS、HBase等组件负责数据的存储管理，Spark负责数据计算。安装Spark集群前，需要安装Hadoop环境 二、了解Spark的部署模式（一）Standalone模式Standalone模式被称为集群单机模式。该模式下，
# 在Linux下搭建Spark环境的完整指南
## 1. 流程概述
在Linux系统中搭建Apache Spark环境通常可以大致分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 安装Java |
| 2 | 下载Ap
# 在Linux中搭建Spark单机模式
在数据处理与分析中，Apache Spark是一个广泛使用的分布式计算框架。本文将指导你如何在Linux系统中以单机模式搭建Spark环境。这个过程分为多个步骤，我们会逐一进行讲解。
## 流程概述
以下是搭建Spark单机模式的步骤概览：
| 步骤 | 描述
准备好相关环境主要是在集群电脑上安装好java JDK,设置好电脑主机名称，配置Ip地址，利用ssh进行电脑间的连接，并测试好网络连接可靠。搭建hadoop系统(sprak本身不依赖hadoop,这里我想把hadoop用起来)，同时可以预装python、pycharm这些可能用到的编程语言和开发环境。hadoop系统如何搭建可参考我之前的博文。安装spark至官网下载相应版本的spark安装文件
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2023-07-20 18:21:21
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1 两种解决方案1基于文件系统的单点恢复，主要用于开发或者测试环境，spark提供目录保存spark application和worker的注册信息，并将它们的恢复状态写入该目录中。一旦master发生故障，就可以通过重新启动master进程(sbin/start-master.sh)，恢复已运行的spark application和worker的注册信息。2基于zookeeper的standby
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2023-10-20 21:32:17
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Spark On Yarn完全分布式搭建 Spark On Yarn的搭建分为三个阶段，第一个是Zookeeper集群的搭建，第二是Hadoop集群的搭建，第三是Spark集群的搭建。所以以下将按照这三个步骤来给大家进行展示Spark On Yarn完全分布式搭建。
一、准备
1、软件及版本 1.&n
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2024-06-18 13:22:42
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搭建 Spark 是一个非常有趣的过程，它能够帮助我处理大数据和进行分布式计算。在这篇博文中，我将详细记录搭建 Spark 的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
### 软硬件要求
在搭建 Spark 之前，我首先确保我的硬件和软件环境满足以下要求：
- **硬件要求**：
- 内存：至少 8GB RAM（推荐 16GB 以上）
进入镜像源，配置aliyun镜像。桌面进入终端：sudo apt-get update
sudo apt-get install vim ## 下载vim 编译器
sudo apt-get install openssh-server ##安装ssh远程控制，客户服务器。修改主机名，修改ip映射；sudo vim /etc/hostname
sudo vim /etc/hosts修改其远程免密
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2021-05-15 20:52:15
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目录一、集群规划二、配置Spark路径三、修改配置文件1.spark-env.sh2.修改slaves文件四、启动集群1.先起动Hadoop的HDFS和Yarn2.启动Spark五、Web查看集群启动情况六、测试例子七、集群配置介绍必读引言：本文是基于Hadoop完全分布式搭建的Spark On Yarn分布式集群，之前我已经总结过Hadoop完全分布式搭建的详细过程，请参考我的文章：Linux下
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2023-08-26 12:57:26
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最近好不容易搞到了三台测试机，可以用来搭建spark集群搞模型。本宝宝开心得不行，赶紧行动，把spark集群搭起来，模型跑起来。1.搭建hadoop集群hadoop的hdfs文件系统是整个生态圈的基础，因为数据量大了以后，数据一般就都放hdfs上头了。因为四台测试机之前已经搭建好了hadoop集群环境，而且经过本宝宝测试，hadoop集群也是可用的，所以就省了搭hadoop集群的功夫。2.配置集群
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2023-11-01 18:23:30
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1、上传解压，配置环境变量 配置bin目录2、修改配置文件 conf mv spark-env.sh.template spark-env.sh 增加配置 export SPARK_MASTER_IP=masterexport SPARK_MASTER_PORT=7077 export SPARK_ ...
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2021-08-31 17:13:00
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