spark安装步骤详解

Apache Spark 安装步骤详解： 安装 Apache Spark 对于初学者来说可能会有些难度，但通过本篇指南，您将了解安装 Spark 2.0 所需的全部要求，以及如何安装 Spark 环境和配置 Jupyter Notebook 以便于编写代码。本章节涵盖的主题包括： - 系统要求 - 在本地安装 Spark - 在云环境中安装 Spark - 安装 Jupyter Notebook 和 PySpark 系统要求： 安装 Spark 前，需要确保您的计算机满足以下基本要求： - Java 7 或更高版本 - Python 2.6+ 或 3.4+ - 如果想要运行 R 代码，需要 R 3.1+ - 对于 Scala API，Spark 2.0.0Preview 版本使用 Scala 2.11。因此需要使用兼容的 Scala 版本（2.11.x） 安装 Spark 过程中会包含 Scala 的安装，所以我们只需要确保机器上有 Java 和 Python。 具体步骤： 1. 检查 Java 和 Python 是否已经安装在机器上 在类 Unix 系统（如 Mac 或 Linux）中，您需要打开 Terminal（终端），而在 Windows 上则需要打开命令提示符（cmd）。之后，我们统一称这些为命令行界面（CLI）。打开 CLI 后，输入以下命令： java -version 如果命令输出类似于以下内容，表示您的机器上安装了 Java： java version "1.8.0_25" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_25-b17) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.25-b02, mixed mode) 在本例中，我们正在运行 Java 8，因此满足了第一个条件。然而，如果在 Mac 或 Linux 上执行上述命令返回错误，可能类似于以下内容： -bash: java: command not found 或者，在 Windows 上可能看起来像这样： 'java' 不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件 这意味着 Java 可能没有安装在您的机器上，或者它没有在 PATH 环境变量中。 PATH 是命令行界面（CLI）检查可执行文件（binaries）的环境变量。例如，如果您输入以下命令： cd (更改目录) 则需要在 PATH 中找到可执行文件。确保将 Java 安装目录添加到 PATH 环境变量中，以便命令行可以找到 Java。 2. 安装 Python 检查 Python 是否安装在您的机器上，可以通过在命令行中输入以下命令： python --version 或 python -V 此命令应该返回 Python 的版本号。对于本指南，推荐使用 Python 3.4 或更高版本。如果您的系统中没有 Python，可以去 Python 官网下载并安装。 3. 安装 Apache Spark 安装 Spark 相对简单。您可以直接下载 Spark 的预编译版本，然后解压到指定目录。 访问 Apache Spark 官方网站，下载所需版本的 Spark。下载后，解压缩文件，例如，使用命令： tar -xvzf spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz 该命令将解压缩下载的文件。然后您可以使用 Spark。 4. 配置环境变量 为了在命令行中使用 Spark，需要将其安装目录添加到 PATH 环境变量中。在 Unix 或类 Unix 系统上，您可以编辑 ~/.bashrc 或 ~/.bash_profile 文件，然后添加以下行： export PATH=$PATH:/path/to/spark/bin 将 /path/to/spark/bin 替换为 Spark 解压缩后的 bin 目录的实际路径。在 Windows 上，您需要在系统属性中设置环境变量。 5. 启动 Spark 设置好环境变量后，您可以在命令行中输入以下命令来启动 Spark Shell： spark-shell 或者 pyspark 6. 使用 Jupyter Notebook 配置 PySpark Jupyter Notebook 是一个交互式计算的平台，使得编写和执行代码非常方便。要在 Jupyter Notebook 中使用 PySpark，首先需要安装 Jupyter Notebook 和 PySpark。使用 pip 安装 Jupyter Notebook： pip install notebook 安装 Jupyter Notebook 后，启动 Jupyter Notebook 应用： jupyter notebook 然后在新的笔记本中输入以下代码来初始化 PySpark： from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("MyApp").getOrCreate() 现在，您就可以使用 PySpark 的功能在 Jupyter Notebook 中编写和测试代码了。 总结： 通过上述步骤，您应该能够成功在本地计算机上安装并配置 Spark。若想进一步在云环境中安装 Spark，您可能需要考虑云平台的具体情况，例如 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud Platform (GCP) 或 Microsoft Azure，并遵循各平台的特定指导来部署 Spark。这些步骤可能包括使用特定的虚拟机镜像或云服务来启动 Spark 服务。