基于Hadoop伪分布式模式集群搭建Spark环境

一、前置安装

1）JDK

2）Hadoop伪分布式集群

二、Scala安装

1）解压Scala安装包

2）环境变量

SCALA_HOME = C:ProgramDatascala-2.10.6
Path = %SCALA_HOME%in

3）测试

三、Spark安装

1）解压Spark安装包

2）环境变量

SPARK_HOME = C:ProgramDataspark-1.6.1-bin-hadoop2.6
Path = %SPARK_HOME%in

3）测试

http://localhost:4040/jobs/

四、运行wordcounut程序

1）启动Hadoop集群

cd C:ProgramDatahadoop-2.7.2sbin
C:ProgramDatahadoop-2.7.2sbin>start-all.cmd
C:ProgramDatahadoop-2.7.2sbin>jps

2）创建word.txt

3.1）读取Hadoop的HDFS文件运行WordCount

1、上传word.txt到Hdfs

hadoop fs -put C:ProjectsWordCountword.txt /Demo/word.txt

2、启动spark-shell

3、输入Scala命令

sc.textFile("hdfs://localhost:9000/Demo/word.txt").flatMap(x => x.split("	")).map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_).collect()

3.2）读取本地文件运行WordCount

1、启动spark-shell

2、输入Scala命令

sc.textFile("file:///C:/Projects/WordCount/word.txt").flatMap(x => x.split("	")).map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_).collect()

五、Spark部署运行

cmd --> spark-submit（无需spark-shell）

spark-submit --executor-memory 1G --num-executors 8 --class main.MrDemo D:ProjectsIdeaProjectsMyTestoutartifactsMyTest_jarMyTest.jar 2018072712

六、Python下Spark开发环境搭建（PySpark）

Blog：https://www.cnblogs.com/guozw/p/10046156.html

1）安装Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64(python 3.7.3)

2）下载spark-2.4.2-bin-hadoop2.7.tgz，解压，然后将spark目录下的pyspark文件夹(C:ProgramDataspark-2.4.2-bin-hadoop2.7pythonpyspark)复制到python安装目录(C:ProgramDataAnaconda3Libsite-packages)里

注意：Spark与Python版本要对应 - Python 2.7.5/3.5.2 + Spark 2.2.1 (pip install pyspark==2.2.1)；Python 3.7.3 + spark-2.4.2-bin-hadoop2.7.tgz (pyspark 2.4.2)

3）安装py4j：Anaconda Prompt --> 安装py4j库

pip install py4j

4）新建一个PYTHONPATH的系统变量

PATHONPATH=%SPARK_HOME%python;%SPARK_HOME%pythonlibpy4j-0.9-src.zip

5）PyCharm-->File-->Settings-->Project Interpreter-->Show All-->+-->System Interpreter-->选择：C:ProgramDataAnaconda3python.exe

6）PyCharm下编写WordCount测试

1、创建Session

from pyspark.sql import SparkSession
# appName中的内容不能有空格，否则报错
spark = SparkSession.builder.master("local[*]").appName("WordCount").getOrCreate()
#获取上下文
sc = spark.sparkContext

带有空格报错情况如下：

2、创建上下文

# 第一种方式
conf = SparkConf().setAppName('test').setMaster('local')
sc = SparkContext(conf=conf)
# 第二种方式
sc=SparkContext('local','test')

3、实例

# 实例1 - 读取文件并打印
from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName('test').setMaster('local')
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd = sc.textFile('d:/scala/log.txt')
print(rdd.collect())

# 实例2 - WordCount
import sys
from operator import add
from pyspark import SparkContext

if __name__ == "__main__":
    sc = SparkContext(appName="PythonWordCount")
    lines = sc.textFile('./Word.txt')
    counts = lines.flatMap(lambda x: x.split(' ')) 
                  .map(lambda x: (x, 1)) 
                  .reduceByKey(add)
    output = counts.collect()
    for (word, count) in output:
        print("%s: %i" % (word, count))
    sc.stop()

问题：

Java.util.NoSuchElementException: key not found: _PYSPARK_DRIVER_CALLBACK_HOST

原因：版本不兼容，PySpark的版本与Spark不匹配

解决：查看Spark版本，例如为2.1.0，则使用Pip安装PySpark时，带上版本号

pip install pyspark==2.1.2 # 皆为2.1版本

✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡Anaconda3.7与Anaconda3.5切换✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡✡

win+R输入cmd进入命令行，跳转到Anaconda的安装目录，然后执行

cd C:ProgramDataAnaconda3
cd C:ProgramDataAnaconda3.5

python .Lib\_nsis.py mkmenus

然后再点击Anaconda Prompt，即切换到当前Python环境

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