为什么运行不成功 spark

2025-02-22 18:05:56

推荐回答（2个）

回答1：

本节介绍在Windows系统上安装Spark的过程。在Windows环境下需要安装Cygwin模拟Linux的命令行环境来安装Spark。

（1）安装JDK

相对于Linux、Windows的JDK安装更加自动化，用户可以下载安装Oracle JDK或者OpenJDK。只安装JRE是不够的，用户应该下载整个JDK。

安装过程十分简单，运行二进制可执行文件即可，程序会自动配置环境变量。

（2）安装Cygwin

Cygwin是在Windows平台下模拟Linux环境的一个非常有用的工具，只有通过它才可以在Windows环境下安装Hadoop和Spark。具体安装步骤如下。

1）运行安装程序，选择install from internet。

2）选择网络最好的下载源进行下载。

3）进入Select Packages界面（见图2-2），然后进入Net，选择openssl及openssh。因为之后还是会用到ssh无密钥登录的。

另外应该安装“Editors Category”下面的“vim”。这样就可以在Cygwin上方便地修改配置文件。

最后需要配置环境变量，依次选择“我的电脑”→“属性”→“高级系统设置”→“环境变量”命令，更新环境变量中的path设置，在其后添加Cygwin的bin目录和Cygwin的usr\bin两个目录。

（3）安装sshd并配置免密码登录

1）双击桌面上的Cygwin图标，启动Cygwin，执行ssh-host-config -y命令，出现如图2-3所示的界面。

2）执行后，提示输入密码，否则会退出该配置，此时输入密码和确认密码，按回车键。最后出现Host configuration finished.Have fun!表示安装成功。

3）输入net start sshd，启动服务。或者在系统的服务中找到并启动Cygwin sshd服务。

注意，如果是Windows 8操作系统，启动Cygwin时，需要以管理员身份运行（右击图标，选择以管理员身份运行），否则会因为权限问题，提示“发生系统错误5”。

（4）配置SSH免密码登录

1）执行ssh-keygen命令生成密钥文件，如图2-4所示。

2）执行此命令后，在你的Cygwin\home\用户名路径下面会生成.ssh文件夹，可以通过命令ls -a /home/用户名查看，通过ssh -version命令查看版本。

3）执行完ssh-keygen命令后，再执行下面命令，生成authorized_keys文件。

cd ~/.ssh/
cp id_dsa.pub authorized_keys
这样就配置好了sshd服务。

（5）配置Hadoop

修改和配置相关文件与Linux的配置一致，读者可以参照上文Linux中的配置方式，这里不再赘述。

（6）配置Spark

修改和配置相关文件与Linux的配置一致，读者可以参照上文Linux中的配置方式，这里不再赘述。

（7）运行Spark

1）Spark的启动与关闭

①在Spark根目录启动Spark。

./sbin/start-all.sh
②关闭Spark。

./sbin/stop-all.sh
2）Hadoop的启动与关闭

①在Hadoop根目录启动Hadoop。

./sbin/start-all.sh
②关闭Hadoop。

./sbin/stop-all.sh
3）检测是否安装成功

正常状态下会出现如下内容。

-bash-4.1# jps
23526 Jps
2127 Master
7396 NameNode
7594 SecondaryNameNode
7681 ResourceManager
1053 DataNode
31935 NodeManager
1405 Worker
如缺少进程请到logs文件夹下查看相应日志，针对具体问题进行解决。

回答2：

科普Spark，Spark是什么，如何使用Spark1.Spark基于什么算法的分布式计算（很简单）2.Spark与MapReduce不同在什么地方3.Spark为什么比Hadoop灵活4.Spark局限是什么5.什么情况下适合使用Spark什么是SparkSpark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的mapreduce的算法。其架构如下图所示：Spark与Hadoop的对比Spark的中间数据放到内存中，对于迭代运算效率更高。Spark更适合于迭代运算比较多的ML和DM运算。因为在Spark里面，有RDD的抽象概念。Spark比Hadoop更通用Spark提供的数据集操作类型有很多种，不像Hadoop只提供了Map和Reduce两种操作。比如map,filter,flatMap,sample,groupByKey,reduceByKey,union,join,cogroup,mapValues,sort,partionBy等多种操作类型，Spark把这些操作称为Transformations。同时还提供Count,collect,reduce,lookup,save等多种actions操作。这些多种多样的数据集操作类型，给给开发上层应用的用户提供了方便。各个处理节点之间的通信模型不再像Hadoop那样就是唯一的DataShuffle一种模式。用户可以命名，物化，控制中间结果的存储、分区等。可以说编程模型比Hadoop更灵活。不过由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。容错性在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错，而checkpoint有两种方式，一个是checkpointdata，一个是loggingtheupdates。用户可以控制采用哪种方式来实现容错。可用性Spark通过提供丰富的Scala,Java，PythonAPI及交互式Shell来提高可用性。Spark与Hadoop的结合Spark可以直接对HDFS进行数据的读写，同样支持SparkonYARN。Spark可以与MapReduce运行于同集群中，共享存储资源与计算，数据仓库Shark实现上借用Hive，几乎与Hive完全兼容。Spark的适用场景Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小（大数据库架构中这是是否考虑使用Spark的重要因素）由于RDD的特性，Spark不适用那种异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的存储或者是增量的web爬虫和索引。就是对于那种增量修改的应用模型不适合。总的来说Spark的适用面比较广泛且比较通用。运行模式本地模式Standalone模式Mesoes模式yarn模式Spark生态系统Shark(HiveonSpark):Shark基本上就是在Spark的框架基础上提供和Hive一样的HiveQL命令接口，为了最大程度的保持和Hive的兼容性，Shark使用了Hive的API来实现queryParsing和LogicPlangeneration，最后的PhysicalPlanexecution阶段用Spark代替HadoopMapReduce。通过配置Shark参数，Shark可以自动在内存中缓存特定的RDD，实现数据重用，进而加快特定数据集的检索。同时，Shark通过UDF用户自定义函数实现特定的数据分析学习算法，使得SQL数据查询和运算分析能结合在一起，最大化RDD的重复使用。Sparkstreaming:构建在Spark上处理Stream数据的框架，基本的原理是将Stream数据分成小的时间片断（几秒），以类似batch批量处理的方式来处理这小部分数据。SparkStreaming构建在Spark上，一方面是因为Spark的低延迟执行引擎（100ms+）可以用于实时计算，另一方面相比基于Record的其它处理框架（如Storm），RDD数据集更容易做高效的容错处理。此外小批量处理的方式使得它可以同时兼容批量和实时数据处理的逻辑和算法。方便了一些需要历史数据和实时数据联合分析的特定应用场合。Bagel:PregelonSpark，可以用Spark进行图计算，这是个非常有用的小项目。Bagel自带了一个例子，实现了Google的PageRank算法。End.

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