Ubuntu搭建单机和分布式spark
时间: 2025-04-25 14:42:05 浏览: 22
### 单节点Spark环境设置
对于希望在Ubuntu上建立单节点Spark环境的情况,操作相对简单。首先需要下载并安装Java Development Kit(JDK),因为Spark依赖于JVM来运行。之后可以从Apache官方网站获取最新的Spark版本,并解压到指定位置。
为了配置环境变量,在`~/.bashrc`文件中添加如下路径:
```bash
export SPARK_HOME=/path/to/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
```
完成上述步骤后,通过命令`source ~/.bashrc`使更改生效。此时应该可以在终端输入`pyspark`启动PySpark交互式shell[^1]。
如果打算读取CSV文件,则需额外安装`spark-csv`包。这可以通过在启动PySpark Shell时加入特定参数实现:
```bash
./bin/pyspark --packages com.databricks:spark-csv_2.10:1.3.0
```
此过程会自动处理依赖关系并将所需库加载至项目中[^2]。
### 分布式Spark环境设置
构建多节点集群涉及更多组件和服务的协调工作。除了基本的Spark部署外,还需要准备Hadoop YARN作为资源管理器和支持服务。确保每台机器都已正确设置了SSH无密码登录权限以便各节点间通信无障碍。
编辑YARN配置文件以适应当前网络状况非常重要。具体来说就是修改位于`/opt/hadoop/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/yarn-site.xml`中的相应选项,以及调整其他必要的属性值以满足实际需求[^3]。
值得注意的是,在Ubuntu 16.04 LTS环境下执行这些操作可能会遇到一个问题:当作业完成后,属于运行Hadoop/YARN用户的进程会被终止。这个问题源于Ubuntu的一个Bug,已在官方平台报告过。因此建议关注该问题的状态更新或寻找社区提出的临时解决方案。
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