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更依赖磁盘I/O。
  • 执行模式：MapReduce任务提交后即刻执行，Spark预先分析优化执行计划后再执行。

三、安装软件介绍

  • Scala：Spark的主要开发语言，结合面向对象和函数式编程特点，适用于编写高性能并行应用程序。
  • Maven：自动化构建工具，管理项目依赖关系及打包Scala程序及其库文件。
  • IntelliJ IDEA：集成开发环境，支持Scala开发，用于编写Spark应用程序。

四、实验环境设置

  • 硬件要求：
  • Master：192.168.0.132
  • Slave1：192.168.0.131
  • Slave2：192.168.0.138
  • 软件要求：
  • Java运行环境
  • Hadoop集群
  • Linux桌面操作系统

五、实验材料及安装步骤

  • Maven安装：
  • 下载apache-maven-3.3.9-bin.zip
  • 下载本地类库mavenRepositorySparkScala
  • 解压并配置环境变量
  • Scala安装：
  • 下载scala-2.11.7
  • 安装并配置环境变量
  • IDEA安装：
  • 下载ideaIC-14.1.4.tar