1.准备Linux环境1.0 配置VMware和windows本地net8网卡IP点击VMware快捷方式,右键打开文件所在位置 -> 双击vmnetcfg.exe -> VMnet1 host-only ->修改subnet ip 设置网段:192.168.1.0 子网掩码:255.255.255.0 -> apply -> ok 回到windows -->             
                
         
            
            
            
            **实现“spark伪分布式部署”**
作为一名经验丰富的开发者,我将会教你如何实现“spark伪分布式部署”。这是一个重要的技能,尤其对于想要深入学习大数据处理的初学者来说。下面我将为你详细介绍整个部署过程。
### 部署流程
首先,让我们来看一下实现“spark伪分布式部署”的步骤:
```mermaid
gantt
    title Spark伪分布式部署步骤
    section            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2024-06-22 04:01:35
                            
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            1. 准备工作1.1. 软件准备      1、安装VMWare      2、在VMWare上安装CentOS6.5      3、安装XShell5,用来远程登录系统      4、通过rpm -qa | grep             
                
         
            
            
            
            一、基本介绍是什么?快速,通用,可扩展的分布式计算引擎。弹性分布式数据集RDDRDD(Resilient Distributed Dataset)弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据(逻辑)抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。 RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-10-14 16:13:05
                            
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            各种部署方式及特点单机模式:不能使用HDFS,只能使用MapReduce,所以单机模式最主要的目的是在本机调试MapReduce代码伪分布式模式:用多个线程模拟多台真实机器,即模拟真正的分布式环境完全分布式:用多台机器(或启动多个虚拟机)来完成部署集群这里先用伪分布式来进行练习,仅用一台虚拟机安装步骤如下关闭防火墙#执行:
 service iptables stop  
 #这个指令关闭完防火墙            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-02 17:17:42
                            
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            Hadoop的安装有三种执行模式:单机模式(Local (Standalone) Mode):Hadoop的默认模式,0配置。Hadoop执行在一个Java进程中。使用本地文件系统。不使用HDFS,一般用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑。伪分布式模式(Pseudo-Distributed ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2016-01-10 16:33:00
                            
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            Hadoop安装分为单机、伪分布式和完全分布式。单机模式是Hadoop的默认模式。在初次安装Hadoop后,将使用这个模式。此时Hadoop的三个配置文件为空。单机模式不使用HDFS,也不加载任何Hadoop守护进程,仅用来调试MapReduce程序。伪分布式,Hadoop的守护进程在一台机器上运行,模拟一个小规模的集群。HDFS和MapReduce可以正常使用。可用于开发和生产前的调试。完全分布            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-28 17:24:36
                            
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            伪分布式Spark是一个在单节点上模拟分布式Spark集群的配置,通常用于开发和测试目的。但是,伪分布式环境可能会在用户从单机开发迁移到生产环境时产生一些兼容性和性能问题。本文将对如何解决伪分布式Spark问题进行详细记录,涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
## 版本对比
假设我们对比的是Spark的2.4.x版本与3.0.x版本,主要特性差异如下:
| 特            
                
         
            
            
            
            伪分布式模式也是在一台单机上运行,集群中的结点由一个NameNode和若干个DataNode组,另有一个SecondaryNameNode作为NameNode的备份。一个机器上,既当namenode,又当datanode,或者说既是jobtracker,又是tasktracker。没有所谓的在多台机器上进行真正的分布式计算,故称为"伪分布式"。开启多个进程模拟完全分布式,但是并没有真正提高程序执行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在一台机器上实现伪分布式hadoop环境的搭建。ADOOP集群规划主机名(hostname)安装软件运行进程pdmnameNode、resourceManager、datanode、nodemanager、secondary namenodehadoop-2.7.1HADOOP集群安装步骤下面步骤以root用户登陆系统,来进行设置。1.设置静态ipVi /etc/sysconfig/network            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.安装和配置JDK具体操作见笔记 2.创建Hadoop用户为Hadoop创建一个专门的用户,可以在系统安装的时候就创建,也可以在系统安装好之后用如下命令创建:# groupadd hadoop-user# useradd -g hadoop-user hadoop# passwd hadoop3.下载安装Hadoop4.配置SSH(1)生成密钥对时,执行如下命名# ssh-keygen            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 搭建 Spark 伪分布式集群的指南
Apache Spark 是一个快速、通用的计算引擎,广泛用于大规模数据处理。尽管 Spark 的强大功能主要体现在分布式集群上,但在开发和学习过程中,搭建一个伪分布式集群是非常有用的。伪分布式集群的设置允许用户在单台机器上运行集群模式(即多个 Spark 进程同时运行),这样既能体验 Spark 的分布式特性,又避免了配置多台机器的复杂性。
## 搭            
                
         
            
            
            
                hadoop伪分布式集群(是指在一台电脑上模拟运行多个节点)的安装主要分类两部分:1.虚拟主机的安装与配置,2.hadoop框架的安装与配置。虚拟主机的安装与配置        虚拟主机的安装与配置主要分为vmware软件安装、linux操作系统安装以及secureCRT软件的安装。在以上三样安装好之后,就需要            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录Hadoop集群简介Hadoop集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群。Hadoop集群的部署方式分为三种,分别是单机模式、伪分布式模式和完全分布式模式。环境搭建1.修改主机名2.修改时区 4.配置ssh免密 5.安装Hadoop 目录结构配置文件说明主要配置文件搭建HDFS伪分布式集群 配置Hadoop系统环境变量搭建YARN伪分布式集群            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            hadoop的基本概念:Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop Distributed File System),简称HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的(low-cost)硬件上;而且它提供高吞吐量(h            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop伪分布式和分布式集群的搭建,一些心得体会,便于查阅 
 本文主要写Hadoop伪分布式的搭建       一、安装hadoop将解压缩的hadoop和jdk放入/root/app目录下,查看文件的路径       /         二、伪分布式配置文件的设置进入hadoop的配置文件所在目录  [  1.修改hadoop-env.sh  [  将下面一行到文件末            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop单节点集群部署注:新手菜鸟一枚,参照过程中如发现错误,请谅解,如有疑问请留言。【包含内容】HDFS 部署YARN部署Spark on YARNHbaseHive一、HDFS部署Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统(Hadoop            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先介绍下hadoop的部署方式:本地模式:只启动一个map,一个reduce伪分布式模式:一台机器模拟分布式环境集群模式:真正的生产环境本文将介绍伪分布式环境的搭建伪分布式模式安装步骤:1、关闭防火墙2、修改ip地址3、修改hostname4、设置ssh自动登录5、安装jdk6、安装hadoop 首先关闭防火墙,我安装的linux系统是ubuntu,注意linux系统不同,命令也将不同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.Hadoop部署包下载(apache社区版)0.0 安装说明0.1 部署准备linux(centos7+jdk1.8+ssh免密登入)+hadoop-3.1.3.tar.gz0.2 安装模式1.单机模式:不能使用HDFS,只能使用MapReduce,所以单机模式最主要的目的是在本机调试mapreduce代码2.伪分布式模式:用多个线程模拟多台真实机器,即模拟真实的分布式环境。3.完全分布式模式            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、spark 概述Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎Spark Core中提供了Spark的最基础的与最核心的功能Spark SQL是Spark用来操作结构化数据的组件Spark Streaming是Spark平台上针对实时数据进行流式计算的APISpark MLib 是Spark提供一个机器学习算法库Spark GraphX 是spark面向图计算提供的框架与算法Spark 3.0默认使用的scala编译版本为2.122、wordcount案例使用            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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