参考网站:
https://spark.apache.org/docs/1.1.1/quick-start.html<h2 id="1">一、写在最前:实验环境</h2>
操作系统：Ubuntu16.04；Spark版本：2.4.6；Hadoop版本：2.7.2。Python版本：3.5.。
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点击下载:spark-2.4.6-bin-without-hadoop.tgz
<h2 id="2">二、掌握 spark 的安装与环境配置</h2>
1、解压缩 spark 压缩包,并移动
ubuntu@adserver:~$ tar zxf spark-2.4.6-bin-without-hadoop.tgz ubuntu@adserver:~$ ls -lhtotal 536M-rw-rw-r-- 1 ubuntu ubuntu 203M Mar 28 09:59 hadoop-2.7.2.tar.gz-rw-rw-r-- 1 ubuntu ubuntu 173M Mar 28 09:11 jdk-8u77-linux-x64.tar.gz-rw-rw-r-- 1 ubuntu ubuntu 458 Mar 28 13:31 jpsdrwxr-xr-x 13 ubuntu ubuntu 4.0K May 30 2020 spark-2.4.6-bin-without-hadoop-rw-rw-r-- 1 ubuntu ubuntu 161M Mar 26 19:34 spark-2.4.6-bin-without-hadoop.tgzubuntu@adserver:~$ sudo mv spark-2.4.6-bin-without-hadoop /usr/local/ubuntu@adserver:~$ cd /usr/local/ubuntu@adserver:/usr/local$ sudo mv spark-2.4.6-bin-without-hadoop/ sparkubuntu@adserver:/usr/local$ ls -lh spark/
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2、修改 Spark 环境变量文件
ubuntu@adserver:~$ cd /usr/local/spark/conf/ubuntu@adserver:/usr/local/spark/conf$ pwd/usr/local/spark/confubuntu@adserver:/usr/local/spark/conf$ cp spark-env.sh.template spark-env.shubuntu@adserver:/usr/local/spark/conf$ vi spark-env.sh
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编辑 spark-env.sh 文件(vim ./conf/spark-env.sh)，在第一行添加以下配置信息:
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop-2.7.2/bin/hadoop classpath)
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有了上面的配置信息以后，Spark 就可以把数据存储到 Hadoop 分布式文件系统 HDFS 中，也可以从 HDFS 中读取数据。如果没有配置上面信息，Spark 就只能读写本地数据，无法读写 HDFS 数据。 配置完成后就可以直接使用，不需要像 Hadoop 运行启动命令。 通过运行 Spark 自带的示例，验证 Spark 是否安装成功。
执行时会输出非常多的运行信息，输出结果不容易找到，可以通过 grep 命令进行过滤（命令中的 2>&1 可以将所有的信息都输出到 stdout 中，否则由于输出日志的性质，还是会输出到屏幕中）:
ubuntu@adserver:/usr/local/spark$ ./bin/run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is"
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修改/usr/local/spark/bin/pyspark 文件内容修改 45 行 python 为 python3
执行命令sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150
ubuntu@adserver:/usr/local/spark/bin$ sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150
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<h2 id="3">三、掌握 Ubuntu 下的 Python 的版本管理与第三方的安装</h2>
whereis python3 # 确定Python3目录cd /usr/lib/python3.5 # 切换目录 sudo apt-get install python3-pip # 安装 pip 软件sudo pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple matplotlib # 安装 matplotlib
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ubuntu@adserver:~$ whereis python3python3: /usr/bin/python3 /usr/bin/python3.5 /usr/bin/python3.5m /usr/lib/python3 /usr/lib/python3.5 /etc/python3 /etc/python3.5 /usr/local/lib/python3.5 /usr/share/python3 /usr/share/man/man1/python3.1.gzubuntu@adserver:~$ cd /usr/lib/python3.5/ubuntu@adserver:/usr/lib/python3.5$ sudo apt-get install python3-pipubuntu@adserver:/usr/lib/python3.5$ sudo pip3 install -i https://pypi.doubanio.com/simple matplotlib
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<h2 id="4">四、掌握 windows 下 Pycharm 与 Ubuntu 的同步连接</h2>
1) 打开 Pycharm ，打开 File --> settings -->
点击 + 号 ， 然后 选择 SSH Interpreter 进行 Server 设置 ； 输入 虚拟机 Ubuntu 的 IP 地址以及用户名与密码
<h2 id="5">五、掌握 Spark 读取文件系统的数据</h2>
1）在 pyspark 中读取 Linux 系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数；
首先创建测试文件
$ vi /home/hadoop/test.txtthis is line 1this is line 2this is line 3this is line 4
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ubuntu@adserver:/usr/local/spark/bin$ pwd/usr/local/spark/binubuntu@adserver:/usr/local/spark/bin$ ./pyspark Python 3.5.2 (default, Jan 26 2021, 13:30:48) [GCC 5.4.0 20160609] on linuxType "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.22/03/28 15:57:23 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicableSetting default log level to "WARN".To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).Welcome to ____ __ / __/__ ___ _____/ /__ _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/ /__ / .__/\_,_/_/ /_/\_\ version 2.4.6 /_/
Using Python version 3.5.2 (default, Jan 26 2021 13:30:48)SparkSession available as 'spark'.>>> lines = sc.textFile("file:/home/hadoop/test.txt")>>> lines.count()4>>>
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2）在 pyspark 中读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；
ubuntu@adserver:~$ cd /home/hadoop/ubuntu@adserver:/home/hadoop$ hadoop fs -ls /Found 1 itemsdrwxrwx--- - ubuntu supergroup 0 2022-03-28 17:15 /tmpubuntu@adserver:/home/hadoop$ hadoop fs -mkdir -p /user/hadoopubuntu@adserver:/home/hadoop$ hadoop fs -put test.txt /user/hadoop/ubuntu@adserver:/home/hadoop$ hadoop fs -ls /user/hadoop/Found 1 items-rw-r--r-- 3 ubuntu supergroup 60 2022-03-28 17:17 /user/hadoop/test.txtubuntu@adserver:/home/hadoop$ /usr/local/spark/bin/pyspark >>> lines = sc.textFile("/user/hadoop/test.txt") >>> lines.count()
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3）编写独立应用程序，读取 HDFS 系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；
ubuntu@adserver:/home/hadoop$ sudo vi st-app.py from pyspark import SparkContext
logFile = "/user/hadoop/test.txt" # Should be some file on your systemsc = SparkContext("local", "Simple App")logData = sc.textFile(logFile).cache()print("The HDFS file lines : ",logData.count())
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ubuntu@adserver:/home/hadoop$ /usr/local/spark/bin/spark-submit --master local[4] st-app.py 2>&1 | grep "The HDFS"
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