关于Linux下Spark的配置
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了关于Linux下Spark的配置相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1 如果你是用scala,当我没说。这个随意都能搞得定
2 如果你是用python,你可以继续往后看。
因为spark的全量的安装包自己带的hadoop的环境,所以不需要自己去再配一个hadoop。[如果你有的话,则得确保版本兼容之类的时期]
单独解压缩一个spark的包,然后去修改相应的配置文件。[反正我是没有去配yarn的和hadoop的,直接默认,这里面坑太多了]
3 别忘记安装pyspark和py4j,anaconda 直接用pip就好。如果是anaconda用户,记得创建一个python的环境,conda create --name python python=3.6(这个是版本号,自己定义)
4 有了python环境了就可以去spark下面去试用python文件夹下的pyspark了。这个demo有的是,随便搜
5 pycharm也要改东西,这个也搜的到,无非就是PYTHON_PATH和SPARK_HOME之类的。
6 借助os的包:
import findspark
import os
PYSPARK_PYTHON = "/home/promoriarty/anaconda3/bin/python"
os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHON
from pyspark import SparkConf,SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("test").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
text = sc.textFile("file:///home/promoriarty/1")
text.foreach(print)
反正我是这样把demo跑起来了。。折腾了好久。。
参考:http://blog.csdn.net/huobanjishijian/article/details/52538078
真是谢谢这个老哥了。
以上是关于关于Linux下Spark的配置的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
关于IDEA开发环境下的Kafka+Spark Streaming的classpath配置方式
在这个 spark 代码片段中 ordering.by 是啥意思?
linux下jupyter 配置spark,出现jupyter notebook requires javascript怎么处理