🥇🥇【大数据学习记录篇】-持续更新中~🥇🥇

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篇一：Linux系统下配置java环境
篇二：hadoop伪分布式搭建（超详细）
篇三：hadoop完全分布式集群搭建（超详细）-大数据集群搭建

1.Spark Local环境搭建介绍

Spark单机版的搭建，常用于本地开发测试

Spark使用Scala语言编写，运行在Java虚拟机（JVM）当中，故在安装前检查下本机的Java虚拟机环境。用命令查询当前Java版本是否为6以上。

2.搭建环境准备：

本次用到的环境为：
Java 1.8.0_191
Spark-2.2.0-bin-hadoop2.7

3.搭建步骤:

1.将spark安装包spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz解压至路径/opt目录下:

tar zvxf spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt

2.为了方便维护，将解压后的spark-2.2.0-bin-hadoop2.7文件夹更名为spark

mv /opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 /opt/spark

3.通过vi命令打开配置环境变量文件profile，将Spark环境配置到环境变量文件中

vi /etc/profile

在配置文件中，键入GG移动到配置文件最后一行，再键入i进入可编辑状态，输入以下环境变量设置：

export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

4.从键盘按ESC键，使文件profile退出编辑状态，从键盘输入“:wq!”命令保存对profile文件的更改，并使刚刚的配置内容生效

source /etc/profile

5.查看Spark命令列表，其中pyspark为启动Spark下Python的命令

ll $SPARK_HOME/bin

6.利用Spark启动Python环境，并通过quit命令退出该环境

$SPARK_HOME/bin/pyspark

quit();

6.使用Spark自带的示例程序进行测试。本次使用的测试程序为SparkPi，SparkPi会将计算圆周率并将计算结果打印至控制台。

$SPARK_HOME/bin/spark-submit --master local[3] --class org.apache.spark.examples.SparkPi /opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.2.0.jar

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