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🥇🥇【大数据学习记录篇】-持续更新中~🥇🥇

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篇一：Linux系统下配置java环境
篇二：hadoop伪分布式搭建（超详细）
篇三：hadoop完全分布式集群搭建（超详细）-大数据集群搭建
篇四：Spark Local环境搭建及测试

1.Spark Standalone环境搭建介绍

Apache Spark是目前最流行的大数据处理框架之一，可用于分布式数据处理和分析。在Standalone模式下搭建Spark集群是学习和开发Spark应用程序的良好起点。

2.搭建环境准备：

本次用到的环境有：
Java 1.8.0_191
Spark-2.2.0-bin-hadoop2.7
Hadoop 2.7.4
Oracle Linux 7.4

3.搭建步骤:

1.解压Spark压缩文件至/opt目录下

tar -zxvf  ~/experiment/file/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7.tgz  -C  /opt

2.修改解压后为文件名为spark

mv /opt/spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 /opt/spark

3.复制spark配置文件，首先在主节点(Master)上，进入Spark安装目录下的配置文件目录{ $SPARK_HOME/conf }，并复制spark-env.sh配置文件：

cd /opt/spark/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh

4.Vim编辑器打开spark配置文件

vim spark-env.sh

5.按键Shift+g键定位到最后一行，按键 i 切换到输入模式下，添加如下代码，注意：“=”附近无空格：

export JAVA_HOME=/usr/lib/java-1.8
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077

按键Esc，输入:wq保存退出
6.复制一份spark的slaves配置文件

cp slaves.template slaves

7.修改spark的slaves配置文件

vim slaves

8.每一行添加工作节点(Worker)名称，按键Shift+g键定位到最后一行，按键 i 切换到输入模式下，添加如下代码

slave1
slave2

按键Esc，输入:wq保存退出
9.复制一份spark-defaults.conf

cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf

10.通过远程scp指令将Master主节点的Spark安装包分发至各个从节点，即slave1和slave2节点

scp -r /opt/spark/ root@slave1:/opt/
scp -r /opt/spark/ root@slave2:/opt/

11.配置环境变量：分别在slave1和slave2节点上配置环境变量，修改【/etc/profile】，在文件尾部追加以下内容

vim /etc/profile

按键Shift+g键定位到最后一行，按键 i 切换到输入模式下，添加如下代码

#spark install
export SPARK_HOME=/opt/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

主节点（master）上执行截图，如下：

从节点1（Slave1）上执行截图，如下：

从节点2（Slave2）上执行截图，如下：

12.按键Esc，按键:wq保存退出
13.分别在Slave1和Slave2上，刷新配置文件

source /etc/profile

14.开启standalone集群守护进程，分别开启Standalone集群的守护进程：Master和Worker。注意：需要在主节点执行该操作！

start-master.sh     
start-slaves.sh   

15.Spark独立集群搭建成功后，查看后台守护线程，如图所示，即Standalone模式搭建成功！！

jps

16.查看WebUI监控，独立集群管理器开启后，可以通过WebUI监控界面查看集群管理器的相关信息，地址为：http://master:8080 如图所示

17.开启spark-shell会话，向独立集群管理器提交应用，需要把spark://masternode:7070作为主节点参数传–master。指令如下

spark-shell --master spark://master:7077 

所有配置完成，如果本篇文章对你有帮助，记得点赞关注+收藏哦~