Spark编译与部署详解

Spark 单节点部署的超详细流程，配上 SparkBench 的编译指南，真的是一份蛮实用的参考资料。不管是新手还是搞调优的老手，看完都能少走不少弯路。文档里从装 JDK、Maven、Scala 开始讲起，到源码编译、无密 SSH、Hadoop 部署，每一步都配了命令和路径设置，照着做基本不会错。JDK 的安装方式挺友好，Ubuntu直接apt-get就行，环境变量也有一并教你配，别忘了用source /etc/profile刷新一下。Maven 和 Scala这块建议你别偷懒，还是从官网下载源码装，版本对不上会出一堆奇怪的错误。装完试试mvn -v或者scala，能输出信息就环境 OK 了

Spark集群部署与初步开发详细解析 一、Spark概述 定义：Spark是一款基于内存计算的大数据并行计算框架，提供高效的数据处理能力。 特性： 内存计算：利用内存加速数据处理，支持迭代计算。 高容错性：通过RDD实现数据的自动恢复。 高可扩展性：可轻松扩展到成千上万台服务器。 二、Spark与MapReduce对比 相同点： 均基于Hadoop集群，使用HDFS作为存储层。 均为大数据计算框架。 不同点： 开发语言：MapReduce使用Java，Spark主要使用Scala，同时支持Java和Python等。 性能差异：Spark通过内存计算显著提升处理速度，而MapReduce更

Spark伪分布模式是一种流行的大数据处理计算引擎，详细介绍了在大数据环境中安装和部署Spark伪分布模式的步骤。首先，需要预先安装好JDK、Hadoop和Scala语言。然后，下载并解压Spark安装包，配置必要的环境变量命令，包括slaves和spark-env.sh文件的设置。最后，通过sbin文件夹启动Spark伪分布模式，确保正常运行。逐步指导读者完成了安装和部署过程。

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。

本指南涵盖如何在 CentOS 7 系统上编译、安装和部署 Hadoop 集群环境，包括所需依赖项。

提供 maven 和 sbt 两种编译方法 包含设置国内镜像加速依赖包下载的方法 记录了详细的操作步骤和注意事项

该资源包含 HBase 2.3.5 和 Spark 3.0.3 的源码编译包。

Redis 是一款高性能的 键值对数据库，以内存存储为主，数据持久化为辅，支持丰富的数据结构，如 字符串、哈希、列表、集合、有序集合等。在本压缩包 \"【Free】redis-6.0.6 编译版\" 中，包含 Redis 6.0.6 版本的单机编译版，用户可以直接运行，无需自行编译，简化了部署流程。 Redis 6.0.6版本特点：- 性能优化与新功能添加，提升了处理 网络请求 的能力，尤其在大量并发连接下表现更加优秀。- 引入 多线程IO，提高并发性能。- 增强 安全性，例如支持更严格的命令过滤和 TLS/SSL 加密传输，适合需要加密通信的场景。 Redis 数据结构：- 字符串：用于存储

为避免工作中的潜在Bug，可以通过在线安装git（需使用root权限）并在指定目录克隆Apache Spark源代码，具体操作如下：在root权限下执行yum install git安装git；然后执行mkdir -p /projects/opensource创建目录并cd /projects/opensource，最后git clone https://github.com/apache/spark.git来克隆源代码。详细操作请参考相关文档。