CentOS7下Spark-2.4.3-bin-without-hadoop版本安装详细图文教程

1、该Spark版本说明

1、依赖关系

  • 该版本不包含Hadoop的依赖库。
  • 适用于那些不直接需要Hadoop集群或者已经通过其他方式管理Hadoop依赖的用户。
  • 用户可以在不依赖Hadoop的环境中运行Spark,或者如果已有一个Hadoop环境但希望使用Spark自带的Hadoop客户端库,也可以选择这个版本。

2、运行环境与配置

  • 由于不包含Hadoop依赖,用户需要自行配置其他分布式文件系统(如Amazon S3、Alluxio等)或已存在的Hadoop环境(如果使用Spark自带的Hadoop客户端库)。
  • 配置时可能需要设置额外的环境变量和配置文件,以确保Spark能够正确访问和使用其他存储系统。

3、使用场景与优势

  • 适用于那些希望在不依赖Hadoop的环境中运行Spark的用户。
  • 提供了更灵活的选择,允许用户根据自己的需求选择其他分布式文件系统或存储解决方案。
  • 可能有助于降低对Hadoop生态系统的依赖,从而降低运维成本和复杂性。

2、Spark安装配置

2.1、安装包下载

上传spark-2.4.3-bin-without-hadoop.tgz至/opt目录下,或下载

bash 复制代码
cd /opt/
#下载
wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.3/spark-2.4.3-bin-without-hadoop.tgz

2.2、解压spark-2.4.3-bin-without-hadoop.tgz

bash 复制代码
cd /opt/
tar xvf spark-2.4.3-bin-without-hadoop.tgz
sudo mv spark-2.4.3-bin-without-hadoop spark-2.4.3

2.3、配置spark环境变量以及备份配置文件

bash 复制代码
cd /opt/spark-2.4.3/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
cp metrics.properties.template metrics.properties

1、配置环境变量,/etc/profile文件配置

bash 复制代码
vi /etc/profile
#添加以下内容
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.4.3
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
#生效
source /etc/profile

2、spark-env.sh文件配置

bash 复制代码
vim spark-env.sh
#在下面增加以下内容
bash 复制代码
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/opt/server/hadoop-2.7.2
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/server/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/server/hadoop-2.7.2/bin/hadoop classpath)
export SPARK_MASTER_HOST=127.0.0.1
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -Dspark.history.retainedApplications=50 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://127.0.0.1:9000/spark-eventlog"

3、修改默认的配置文件

bash 复制代码
vim spark-defaults.conf
#在下面增加以下内容
bash 复制代码
spark.master                     spark://dss20:7077
spark.eventLog.enabled           true
spark.eventLog.dir               hdfs://dss20:9000/spark-eventlog
spark.serializer                 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.driver.memory              3g
spark.eventLog.enabled           true
spark.eventLog.dir               hdfs://dss20:9000/spark-eventlog
spark.eventLog.compress          true

4、配置工作节点

bash 复制代码
vi workers
#添加以下内容
dss20

5、配置hive

bash 复制代码
cp /opt/server/hive-2.3.3/conf/hive-site.xml /opt/spark-2.4.3/conf

6、验证应用程序

bash 复制代码
/opt/spark-2.4.3/sbin/start-all.sh

7、验证安装

bash 复制代码
/opt/spark-2.4.3/bin/spark-sql -e "show databases"

访问spark的默认端口号为8080

相关推荐
冰糖猕猴桃2 小时前
【AI】把“大杂烩抽取”拆成多步推理:一个从单提示到多阶段管线的实践案例
大数据·人工智能·ai·提示词·多步推理
才盛智能科技3 小时前
K链通×才盛云:自助KTV品牌从0到1孵化超简单
大数据·人工智能·物联网·自助ktv系统·才盛云
广州赛远3 小时前
IRB2600-201.65特殊机器人防护服清洗工具详解与避坑指南
大数据·人工智能
川西胖墩墩3 小时前
垂直模型价值:专业领域超越通用模型的竞争
大数据·人工智能
Data_Journal4 小时前
如何使用 Python 解析 JSON 数据
大数据·开发语言·前端·数据库·人工智能·php
威胁猎人4 小时前
【黑产大数据】2025年全球KYC攻击风险研究报告
大数据·区块链
迎仔4 小时前
00-大数据技术体系总览:大数据世界的“城市蓝图”
大数据
xixixi777774 小时前
互联网和数据分析中的核心指标 DAU (日活跃用户数)
大数据·网络·数据库·数据·dau·mau·留存率
绝缘体15 小时前
如何使用外卖霸王餐api接口?
大数据·搜索引擎·微信·pygame
幂链iPaaS6 小时前
市场六大专业iPaaS平台怎么选
大数据·人工智能