Spark应用部署

Spark on Yarn模式部署是将Spark应用程序部署在Yarn集群上的常见方法，这样可以利用Yarn的资源管理和调度功能，从而提升应用程序的性能和可靠性。步骤一：修改主机名，添加主机名到IP地址映射首先，创建三台虚拟机并安装Ubuntu服务器操作系统。编辑/etc/hostname文件，修改虚拟机的主机名，并添加主机名到IP地址映射。完成后，重启虚拟机。步骤二：配置免密码登录配置master免密码登录master、slave1和slave2，以便在后续操作中免密码登录到这些主机。步骤三：安装并配置JDK8下载并安装JDK8，配置Java环境变量。将JDK8复制到/usr/目录并解压缩，

Spark及其生态圈简介 Spark编译与部署（上）--基础环境搭建 Spark编译与部署（下）--Spark编译安装 Spark编译与部署（中）--Hadoop编译安装 Spark编程模型（上）--概念及SparkShell实战 Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战 Spark运行架构 Hive（上）--Hive介绍及部署 Hive（下）--Hive实战 SparkSQL（上）--SparkSQL简介 SparkSQL（下）--Spark实战应用 SparkSQL（中）--深入了解运行计划及调优 SparkStreaming（上）--SparkStreaming原理介绍 Spar

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

本指南提供Spark集群部署脚本，使你能够轻松分析TiDB和Hadoop上的大数据。

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 的大数据部署方式挺多的，选起来容易让人头大。其实你可以从自己的资源调度需求来入手。Standalone 模式最简单，自己调度资源，用zookeeper做容错，适合玩票或小团队。Spark On Mesos就比较灵活了，CPU可以非独占，资源交给Mesos管，省心不少。 Spark On Yarn蛮受欢迎的，是在 Hadoop 生态下混得风生水起。它支持动态加资源，但目前还只能走粗粒度资源调度，细粒度？等 YARN 再卷几年吧。想玩云部署的朋友，Spark On Cloud也挺香，像在AWS EC2上跑 Spark，访问S3那叫一个方便。 你要是对部署细节有兴趣，推荐几个文章看看，像

搭建 Hadoop 2.7.4 完全分布式环境、Spark 2.1.0 完全分布式环境、Scala 2.12.4 开发环境。

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

Hadoop与Spark开发环境部署指南.zip，详细介绍了如何配置和部署Hadoop与Spark开发环境，帮助开发人员快速搭建工作环境。

用友软件环境的常见坑，踩过的都懂。是电脑名里藏了个破折号，直接让你报错到怀疑人生。总账、固定资产、工资模块，统统中招。还有权限设置、注册表、系统变量这类配置，别看不起眼，整不好就影响整套系统的稳定。文里把这些点都拎出来了，配了解法，操作起来也不复杂，属于那种你看了就能立马动手改的实战指南。挺适合做安装配置前的 Checklist 用。