解决CDH环境Spark缺少Spark SQL功能

介绍了如何编译 Apache Spark 3.2.2 并将其适配到 CDH 6.3.2 集群。

Spark 从零开始 本指南将带您踏上 Spark 之旅，涵盖从基础概念到实际环境搭建的完整流程。 Spark 核心概念 弹性分布式数据集 (RDD)：Spark 的基石，一种可并行操作的容错数据集。 转换和行动: RDD 支持两种操作，转换产生新的 RDD，行动触发计算并返回结果。 Spark 运行模式: 了解本地模式、集群模式等的差异，选择适合您需求的模式。 环境搭建指南 Java 安装: Spark 运行需要 Java 环境，请确保已安装 Java 8 或更高版本。 下载 Spark: 从 Spark 官方网站获取最新版本的 Spark 预编译版本。 解压并配置: 解压下载的 S

手把手搭建Eclipse和Spark的集成环境，解决新手和学生遇到的问题，助你无忧开发Spark项目。

Spark 的基础环境搭建文档，讲得还挺清楚的。操作步骤写得蛮细，连你第一次配环境都不会太慌。配置变量、装依赖、跑个 demo，全流程都有。 PDF 里的命令行操作挺实用，SPARK_HOME、PATH这些怎么配都写清楚了。系统是基于Linux环境，Mac 用户基本也能照搬。反正你按着它来，率能一次跑通。 安装完Java、Hadoop之后，再装Spark就比较顺利了。尤其是和 Hadoop 的结合部分，有人一开始搞不清路径和依赖的坑，这里也给出了办法，嗯，挺贴心的。 文末还贴了两个不错的扩展资料，一个是讲 Hadoop 环境搭建 的，另一个是 Spark 特定版本的下载链接。如果你要搭个小型的

Spark 的安装部署文档，挺适合想自己搭环境的你。不光讲了 JDK、Scala 这些基础依赖的配置，还带着你一步步搞定 SSH 免密、Hadoop 集成，连代码编译怎么来的都说得清清楚楚。JVM、class 文件、Python、Java 支持啥的，没绕弯子，全都说人话。对了，文末还附了不少相关资料，想拓展也方便。

Spark 的零基础思维导图，整理得蛮清楚的，主线就是spark-core、spark-streaming 和 spark-sql，框架清晰，一眼就知道从哪儿下手。适合刚上手 Spark 的同学，像拿来复习也挺方便。 spark-core的部分，基本覆盖了 RDD 的操作方式、分区、累加器啥的，点到为止但挺有用，配合SparkCore 分区与累加器详解看更透彻。 流就看spark-streaming，对流式应用的开发思路有点，像什么 DStream、窗口操作、实时数据统计这些都带到了。嗯，建议搭配SparkStreaming 应用开发指南，能直接跟着做几个小 demo。 spark-sql那块

搭建 Spark 源码阅读环境有助于深入理解 Spark 运行机制，优化性能，对大数据学习和科研至关重要。本指南提供详细的步骤和方法，助您快速搭建阅读环境。

本指南帮助开发者快速搭建 Spark 开发环境，涵盖以下内容： 1. 环境准备 Java Development Kit (JDK): Spark 基于 Scala 语言开发，需要预先安装 JDK。推荐使用 JDK 8 或更高版本。 Spark 安装包: 从 Spark 官网下载对应版本的预编译安装包。 Hadoop: 可选安装。如果需要使用 Spark 集群模式或者访问 HDFS 文件系统，则需要安装 Hadoop。 2. 安装与配置 解压安装包: 将下载的 Spark 安装包解压到目标目录。 配置环境变量: 设置 SPARK_HOME 环境变量，并将其添加到 PATH 环境变量中。

基于 CDH6.3.2、Scala 2.12.0、Java 1.8 和 Maven 3.6.3 编译的 Spark-3.2.2 源码。此资源可用于在 CDH6.3.2 集群中配置 Spark 客户端以使用 Spark-SQL。