深入部署Spark集群与版本管理指南

Apache Spark是一个开源的集群计算系统，提供了快速、通用、可扩展的数据处理能力。本章将详细介绍搭建Spark环境的常用方法，包括单机版的搭建、集群版的搭建，以及如何与Hadoop分布式文件系统(HDFS)交互。同时，本章也会对Spark的版本更新、源码编译和运行环境配置等方面进行详尽的阐述。 首先，要搭建Spark环境，我们需要获取Spark的一个版本。截止到本书编写时，Spark的最新版本为0.7版。Spark支持从源代码编译安装，也可以选择下载预编译的压缩包。对于预编译版本，Spark为特定版本的Hadoop提供了优化支持。在编译源码之前，我们需要设置集群中使用的Hadoop版本，确保Spark能与Hadoop集群正确交互。 在搭建Spark集群环境方面，本章介绍了通过SSH使用Spark的内置部署脚本，以及使用Mesos、Yarn或Chef来部署Spark集群。针对云环境部署，本章重点讲解了在亚马逊EC2平台上的部署方法，包括基础环境的配置和EC2MR的使用。在配置云环境时，需要确保云服务的实例类型和网络配置能够满足Spark集群的运行需求。 为了更深入地理解和使用Spark，推荐用户自己编译Spark源码。这不仅可以帮助用户更加灵活地选择Hadoop版本以适配自己的集群环境，还能让用户有机会对Spark源码进行贡献，比如提交补丁。编译Spark源码需要用户安装合适版本的Scala和JDK。对于Spark的0.7.1版本，推荐使用Scala 2.9.2及以上版本。为了支持Scala的编译，需要安装与Scala版本相对应的JDK版本。 在运行Spark之前，还需要关注Scala版本的选择，因为Spark对Scala的版本非常敏感。Scala官网提供最新的Scala版本，用户应根据自己的Spark版本选择合适的Scala版本。Ubuntu的LTS版本和Fedora18都提供与Spark兼容的Scala版本。 此外，本章还提到了在Spark项目中使用github，这对于熟悉git的程序员来说，是一个非常便捷的方式来获取Spark项目的最新代码。从github项目地址git://github.com/mesos/spark.git直接复制Spark项目，可以快速开始自定义开发和学习。 在了解了如何获取Spark，以及如何在不同环境下搭建和配置Spark集群后，用户可以开始使用Spark进行编程和数据处理任务了。Spark的快速数据处理能力让其在大数据处理领域具有显著的优势，尤其在需要高效迭代计算和流数据处理的场景中，Spark表现出色。通过本章的学习，用户可以搭建出稳定且高效的Spark环境，为后续的Spark应用开发打下坚实的基础。