Spark—local模式环境搭建
Spark——local模式环境搭建
一、Spark运行模式介绍
1、本地模式(loca模式):spark单机运行,一般用户测试和开发使用
2、Standalone模式:构建一个主从结构(Master+Slave)的spark集群,spark运行在集群中。
3、Spark on yarn 模式:Spark客户端直接连接Yarn,不用构建Spark集群
4、Spark on Mesos 模式:Spark客户端直接连接Mesos.不需要额外构建Spark集群
二、local模式
1、将编译好的spark包解压到指定目录,我这里是使用spark源码编译的,编译过程看上篇博客
tar -zxvf ./spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0.tgz -C /home/hadoop/app/
2、配置环境变量
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_131 export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0 export HIVE_HOME=/home/hadoop/app/hive-1.1.0-cdh5.7.0 export MAVEN_HOME=/home/hadoop/app/apache-maven-3.5.4 export SCALA_HOME=/home/hadoop/app/scala-2.11.8 export SPARK_HOME=/home/hadoop/app/spark-2.1.0-bin-2.6.0-cdh5.7.0 export PATH=$SPARK_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$MAVEN_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin: $PATH
3、启动local模式
spark-shell --master local[2]
启动过程如下:
[hadoop@hadoop01 ~]$ spark-shell --master local[2] Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties Setting default log level to "WARN". To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel). 18/10/09 19:49:58 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable 18/10/09 19:50:13 WARN ObjectStore: Version information not found in metastore. hive.metastore.schema.verification is not enabled so recording the schema version 1.2.0 18/10/09 19:50:13 WARN ObjectStore: Failed to get database default, returning NoSuchObjectException 18/10/09 19:50:15 WARN ObjectStore: Failed to get database global_temp, returning NoSuchObjectException Spark context Web UI available at http://192.168.44.183:4040 Spark context available as 'sc' (master = local[2], app id = local-1539085800463). Spark session available as 'spark'. Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.1.0 /_/ Using Scala version 2.11.8 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_131) Type in expressions to have them evaluated. Type :help for more information. scala>
启动后可以通过UI界面查看详情:http://192.168.44.183:4040
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】抖音旗下AI助手豆包,你的智能百科全书,全免费不限次数
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步
· 开发者必知的日志记录最佳实践
· SQL Server 2025 AI相关能力初探
· Linux系列:如何用 C#调用 C方法造成内存泄露
· AI与.NET技术实操系列(二):开始使用ML.NET
· 记一次.NET内存居高不下排查解决与启示
· 阿里最新开源QwQ-32B,效果媲美deepseek-r1满血版,部署成本又又又降低了!
· 开源Multi-agent AI智能体框架aevatar.ai,欢迎大家贡献代码
· Manus重磅发布:全球首款通用AI代理技术深度解析与实战指南
· 被坑几百块钱后,我竟然真的恢复了删除的微信聊天记录!
· AI技术革命,工作效率10个最佳AI工具