在Spark Shell中编写WordCount程序的步骤如下:1. 首先启动HDFS。2. 将文件上传至HDFS路径 hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/a.txt。3. 在Spark Shell中使用Scala编写Spark程序:scala> sc.textFile(\"hdfs://hdp-01:9000/wordcount/input/\").flatMap(.split(\" \")).map((,1)).reduceByKey( + ).sortBy(_._2,false).collect。注意:Spark是懒加载的,需要调用action方法才会正式运行。
安装Spark集群教程
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Hadoop 的配置过程比较标准,新手也能照着走。像namenode和datanode的配置,配完直接一条命令就能跑起来,响应也快。中间用到的ssh 免密登录步骤也提到了,挺贴心。
测试方式那段还不错,跑个 WordCount 案例,立马就能知道集群搭得好不好。建议你搭完以后,试试jps命令看看进程,再跑个简单作业测下,心里就有底了。
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二、环境准备
在开始安装之前,请确保以下条件已满足:1. Java环境:Spark需要Java运行环境支持,推荐版本为1.8或以上。2. Hadoop环境:本教程假设已有Hadoop环境,并且版本不低于2.6。3. 操作系统:Linux操作系统,以Ubunt
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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
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