spark配置方法下载

weixin_39821526 2021-01-22 04:30:53

介绍了spark在Linux系统上的完整搭建过程，图文并茂！
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、配置java jdk1.81. jdk环境变量配置2. cmd验证配置二、配置scala2.12.01.下载scala安装包2. 配置Scala环境3. 配置验证三、配置Hadoop3.1.11.Hadoop下载2. Hadoop环境变量配置3. Windows系统bin下载：4. 配置Hadoop启动文档和脚本5. 启动Hadoop四、配置Spark3.0.31. Spark下载2. Spark环境配置3. 配置验证4.

目录1 下载Spark2 Spark中的Python shell3 Spark核心概念4 独立应用5 总结 1 下载Spark 下载和解压缩，首选下载预编译版本的Spark，访问：Spark download，选择包类型为：“Pre-built for Apache Hadoop 3.2 and later"，然后直接下载Spark包：spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz。下载好后，对包进行解压缩，并且进入到spark目录中： cd ~ tar -xf spark-3.1.2-bin-

1. Hive引擎简介 Hive引擎包括：默认MR、tez、spark Hive on Spark：Hive既作为存储元数据又负责SQL的解析优化，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。 Spark on Hive : Hive只作为存储元数据，Spark负责SQL解析优化，语法是Spark SQL语法，Spark负责采用RDD执行。 2. Hive on Spark配置 1）兼容性说明注意：官网下载的Hive3.1.2和Spark3.0.0默认是不兼容的。因为Hive

Apache Spark 是一个快速的通用集群计算系统。它提供了Java， Scala， Python ，R 四种编程语言的 API 编程接口和基于 DAG 图执行的优化引擎。它还支持一系列丰富的高级工具：处理结构化数据的 Spark SQL，用于机器学习的 MLlib，控制图、并行图操作和计算的一组算法和工具的集合 GraphX，数据流处理 Spark Streaming。

以下是整理的Spark中的一些配置参数，官方文档请参考Spark Configuration。 Spark提供三个位置用来配置系统： Spark属性：控制大部分的应用程序参数，可以用SparkConf对象或者Java系统属性设置环境变量：可以通过每个节点的conf/spark-env.sh脚本设置。例如IP地址、端口等信息日志配置：可以通过log4j.properties配置 Spark

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