Spark安装

Spark是伯克利加州大学AMP实验室开发的开源通用并行框架，具有Hadoop MapReduce的优点。Spark的独特之处在于，它可以将作业中间输出结果保存在内存中，从而避免了对HDFS的频繁读写，非常适合需要迭代的MapReduce算法，如数据挖掘和机器学习。

提供 Spark 3.0 和 Hadoop 2.7.1 的安装包。

ClusterManager：负责管理集群，包括监控 Worker 节点，在 Standalone 模式下为 Master，在 YARN 模式下为资源管理器。 Worker：控制计算节点，启动 Executor，在 Standalone 模式下为主节点，在 YARN 模式下为 NodeManager。 Driver：运行 Spark 应用程序的 main() 函数，创建 SparkContext。 Executor：执行器，在 Worker 节点上执行任务，每个应用程序都有独立的 Executors。 SparkContext：应用程序的上下文，控制应用程序的生命周期。 RDD：基本计算单元

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act

专为大数据设计的Spark安装文档，真的是前端、后端都该了解一下的资源。内存计算的高效率，加上和 Hadoop 家族的良好兼容，让你在跑算法时事半功倍。之前用 MapReduce 做机器学习？多半感觉慢得像蜗牛，换成 Spark 之后，嗯，爽多了。Apache Spark最的地方就是中间结果能放内存里，这一点对迭代任务太友好了，比如聚类、推荐系统那种。部署起来也不复杂，只要你搞过 Hadoop，基本不太用重新学流程。要是你还没碰过 Spark，强烈建议从这篇文档开始，内容挺清楚，思路也比较顺，搭环境、跑任务、调性能，都有提到。再说了，现在谁不做点数据啊？你如果想深入了解，还可以看看下面这些相关

适用于 Spark on YARN 模式安装的二进制包

为您提供了关于安装Spark的详细指南，适用于Markdown格式文件。

在这份安装与配置指南中，你将找到包含spark-3.0.3-bin-hadoop2.7的文件夹，适用于hadoop3.2以下版本，以及详细的Spark搭建步骤和相关课件。随着大数据技术的进步，这些内容将帮助您快速启动和配置Spark环境。

本指南详细阐述了在Windows 10系统上安装Spark的过程，帮助用户熟悉Spark的安装步骤。

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。