电子商务网站建设实训总结,网站引导制作,广告推广文案,html5开发手机网站Hadoop 之 Spark 配置与使用 一.Spark 配置1.Spark 下载2.单机测试环境配置3.集群配置 二.Java 访问 Spark1.Pom 依赖2.测试代码1.计算 π 三.Spark 配置 Hadoop1.配置 Hadoop2.测试代码1.统计字符数 一.Spark 配置
环境说明环境版本AnolisAnolis OS release 8.6Jdkjava versi… Hadoop 之 Spark 配置与使用 一.Spark 配置1.Spark 下载2.单机测试环境配置3.集群配置 二.Java 访问 Spark1.Pom 依赖2.测试代码1.计算 π 三.Spark 配置 Hadoop1.配置 Hadoop2.测试代码1.统计字符数 一.Spark 配置
环境说明环境版本AnolisAnolis OS release 8.6Jdkjava version “11.0.19” 2023-04-18 LTSSpark3.4.1
1.Spark 下载
Spark 下载 2.单机测试环境配置
## 1.创建目录
mkdir -p /usr/local/spark
## 2.解压 sprak 到指定目录
tar -zxvf spark-3.4.1-bin-hadoop3.tgz -C /usr/local/spark/
## 3.进入安装目录可将解压后文件夹重命名为 spark 即可
cd /usr/local/spark/spark-3.4.1-bin-hadoop3/
## 4.修改环境变量并更新
echo export SPARK_HOME/usr/local/spark/spark-3.4.1-bin-hadoop3 /etc/profile
echo PATH${SPARK_HOME}/bin:${PATH} /etc/profile
source /etc/profile
## 5.复制 spark 配置
cd $SPARK_HOME/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
## 6.测试
cd $SPARK_HOME/bin
./run-example SparkPi## 1.启动
./spark-shellUI访问控制打印地址为虚拟机域名Windows 未添加 Host 解析直接通过IP地址访问## 1.停止
scala :quit## 1.交互分析
cd $SPARK_HOME/bin
cat /home/test.txt
./spark-shell
## 2.取文件
var filesc.textFile(file:///home/test.txt)
## 3.打印行数和第一行信息
file.count()
file.first()
## 4.过滤
var hellofile.filter(lineline.contains(Hello))
hello.count()3.集群配置
域名地址类别nn192.168.1.6masternd1192.168.1.7slavend2192.168.1.8slave
同单机配置在 nd1 、nd2 部署 spark并设置环境变量也可利用 scp 命令将住节点下配置好的文件拷贝到从节点
## 1.修改 nn 配置此处旧版本为 slave
cd $SPARK_HOME/conf
cp workers.template workers
vim workers
## 2.添加主从节点域名
echo nn workers
echo nd1 workers
echo nd2 workers
## 3.保存并将配置文件分发到 nd1、nd2
scp workers rootnd1:$SPARK_HOME/conf/
scp workers rootnd2:$SPARK_HOME/conf/
## 4.增加 spark 配置
echo export JAVA_HOME/usr/local/java/jdk-11.0.19/ spark-env.sh
echo export SPARK_MASTER_HOSTnn spark-env.sh
echo export SPARK_MASTER_PORT7077 spark-env.sh
## 5.将配置分发到 nd1、nd2
scp spark-env.sh rootnd1:$SPARK_HOME/conf/
scp spark-env.sh rootnd2:$SPARK_HOME/conf/workers 文件配置内容如下 ## 1.修改 host 将本机域名与IP地址绑定
vim /etc/hosts
## 2.启动
cd $SPARK_HOME/sbin/
./start-all.sh
## 3.停止
./stop-all.shHost 配置
启动日志 查看集群 UIhttp://192.168.1.6:8080/二.Java 访问 Spark
当前测试环境为 VM Ware 虚拟机本地为 WIN 10 IDEA
调试问题记录Spark 回调本机超时Win 防火墙未关闭端口不通Lamdba 语法 cannot assign instance of java.lang.invoke.SerializedLambda本地 Jdk 版本和 Spark 集群环境 Jdk 版本要一致String Serialized 序列化问题Java 依赖包和 Spark Jar 包版本要一致Jdk 版本过高某些类解析提示 unnamed可以在 IDEA 启动命令配置上–add-exports java.base/sun.nio.chALL-UNNAMED域名 由于虚拟机原因本机存在虚拟网卡虚拟机内访问本地会通过域名默认本地主机名访问要注意服务回调端口绑定的地址是虚拟网卡地址还是真实网卡地址并将该地址配置配置到虚拟机的 Hosts | Linux 配置域名解析 vim /etc/hosts 1.Pom 依赖
?xml version1.0 encodingUTF-8?
project xmlnshttp://maven.apache.org/POM/4.0.0xmlns:xsihttp://www.w3.org/2001/XMLSchema-instancexsi:schemaLocationhttp://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsdmodelVersion4.0.0/modelVersiongroupIdorg.example/groupIdartifactIdspark-demo/artifactIdversion1.0-SNAPSHOT/versionpackagingjar/packagingpropertiesmaven.compiler.source11/maven.compiler.sourcemaven.compiler.target11/maven.compiler.targetproject.build.sourceEncodingUTF-8/project.build.sourceEncoding/propertiesdependenciesdependencygroupIdorg.apache.spark/groupIdartifactIdspark-core_2.12/artifactIdversion3.4.1/version/dependencydependencygroupIdorg.apache.spark/groupIdartifactIdspark-sql_2.12/artifactIdversion3.4.1/version/dependency/dependenciesbuildfinalNamemySpark/finalName/build
/project2.测试代码
1.计算 π
package org.example;import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.RowFactory;
import org.apache.spark.sql.SQLContext;
import org.apache.spark.sql.types.DataTypes;
import org.apache.spark.sql.types.StructField;
import org.apache.spark.sql.types.StructType;import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;import static org.apache.spark.sql.functions.col;/*** author Administrator*/
public class SparkApp {public static void main(String[] args) throws Exception {SparkConf conf new SparkConf().setAppName(MySpark)//远程连接时需要将本地包分发到 worker 否则可能报错: cannot assign instance of java.lang.invoke.SerializedLambda.setJars(new String[]{E:\\IdeaProjects\\spark-demo\\target\\mySpark.jar}).setMaster(spark://192.168.1.6:7077);JavaSparkContext jsc new JavaSparkContext(conf);getPi(jsc);}/*** 计算 pi* 即(0,1)随机数落在 1/4 圆占单位正方形的概率 (1/4 * (Pi*1^2))/(1^2) Pi/4 count/numSamples*/public static void getPi(JavaSparkContext jsc){int numSamples 1000000;ListInteger l new ArrayList(numSamples);for (int i 0; i numSamples; i) {l.add(i);}//统计命中数long count jsc.parallelize(l).filter(i - {double x Math.random();double y Math.random();return x*x y*y 1;}).count();System.out.println(Pi is roughly 4.0 * count / numSamples);}
}三.Spark 配置 Hadoop
1.配置 Hadoop
## 1.停止 spark 服务 修改主节点 spark 配置基于前面教程搭建的 Hadoop 集群
echo export HADOOP_CONF_DIR/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.6/etc/hadoop $SPARK_HOME/conf/spark-env.sh
## 2.启动 Hadoop 服务
$HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh
## 3.启动 Spark 服务
$SPARK_HOME/sbin/start-all.sh
## 4.查看 Hadoop 文件
hadoop fs -cat /log/test.txt2.测试代码
1.统计字符数
package org.example;import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;/*** author Administrator*/
public class SparkApp {public static void main(String[] args) throws Exception {SparkConf conf new SparkConf().setAppName(MySpark)//远程连接时需要将本地包分发到 worker 否则可能报错: cannot assign instance of java.lang.invoke.SerializedLambda.setJars(new String[]{E:\\IdeaProjects\\spark-demo\\target\\mySpark.jar}).setMaster(spark://192.168.1.6:7077);JavaSparkContext jsc new JavaSparkContext(conf);dataFrame(jsc);}/*** DataFrame API examples*/public static void dataFrame(JavaSparkContext jsc){// Creates a DataFrame having a single column named lineJavaRDDString lines jsc.textFile(hdfs://192.168.1.6:9000/log/test.txt);JavaRDDInteger lineLengths lines.map(s - s.length());int totalLength lineLengths.reduce((a, b) - a b);System.out.println(totalLength);}}
