Ubuntu下Spark开发环境搭建

dgy7 9年前

配置Ubuntu下使用Python开发Spark应用

  • Ubuntu 64基本环境配置

    • 安装JDK,下载jdk-8u45-linux-x64.tar.gz,解压到/opt/jdk1.8.0_45

               下载地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

    • 安装scala,下载scala-2.11.6.tgz,解压到/opt/scala-2.11.6

               下地地址: http://www.scala-lang.org/

    • 安装Spark,下载spark-1.3.1-bin-hadoop2.6.tgz,解压到/opt/spark-hadoop

                         下载地址:http://spark.apache.org/downloads.html,

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      •  配置环境变量,编辑/etc/profile,执行以下命令     

      </ul> </ul>

      python@ubuntu :~$  sudo gedit /etc/profile

                            在文件最增加:

                #Seeting JDK JDK环境变量

                  export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_45

                  export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre

                  export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib

                  export PATH=${JAVA_HOME}/bin:${JRE_HOME}/bin:$PATH         

               #Seeting Scala Scala环境变量

                  export SCALA_HOME=/opt/scala-2.11.6

                  export PATH=${SCALA_HOME}/bin:$PATH

               #setting Spark Spark环境变量

                 export SPARK_HOME=/opt/spark-hadoop/

              #PythonPath Spark中的pySpark模块增加的Python环境中

               export PYTHONPATH=/opt/spark-hadoop/python

         重启电脑,使/etc/profile永久生效,临时生效,打开命令窗口,执行 source /etc/profile  在当前窗口生效

      • 测试安装结果

        • 打开命令窗口,切换到Spark根目录

        </ul>

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          • 执行 ./bin/spark-shell,打开ScalaSpark的连接窗口   

          </ul>

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              启动过程中无错误信息,出现scala>,启动成功

            •    执行./bin/pyspark ,打开PythonSpark的连接窗口

            </ul>

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             启动过程中无错误,在出现如上所示时,启动成功。

              •    通过浏览器访问:出现如下页面

              </ul>

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                         测试SPark可用

              • Python安发Spark应用

                • 前面已设置PYTHONPATH,将pyspark加入到Python的搜寻路径中

                • 打开Spark安装目录,将Python-build文件夹下py4j,复至到Python目录下,如图:

                </ul>

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                  • 打开命令行窗口,输入python,Python版本为2.7.6,如图所示,注意Spark不支持Python3

                  </ul>

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                    • 输入import pyspark,如下图所示,证明开发前工作完成

                    </ul>

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                      •   使用Pycharm新建项项目,使用红框中的代码测试:

                      </ul>

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