一个是$SPARK_HOME/extraClassPath/driver。 另外一个是$SPARK_HOME/extraClassPath/executor。...mkdir -p $SPARK_HOME/extraClassPath/driver cp -n /opt/akka/lib/akka/akka* $SPARK_HOME/extraClassPath/.../config-* $SPARK_HOME/extraClassPath/executor/ 在spark的配置文件spark-defaults.conf中，指定classPath 进入到$SPARK_HOME...mkdir -p $SPARK_HOME/extraClassPath/driver cp -n $KAFKA_HOME/libs/kafka_2.11-0.8.2.1.jar $SPARK_HOME/.../ cp -n $KAFKA_HOME/libs/metrics-core-2.2.0.jar $SPARK_HOME/extraClassPath/driver/ mkdir -p $SPARK_HOME
}" ]; then export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" fi # disable randomized hash for string...，然后把前面Spark-shell的参数都传给spark-class Spark-class if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$...}/RELEASE" ]; then ASSEMBLY_DIR="${SPARK_HOME}/lib" else ASSEMBLY_DIR="${SPARK_HOME}/assembly/target...首先，依然是设置项目主目录： if [ -z "${SPARK_HOME}" ]; then export SPARK_HOME="$(cd "`dirname "$0"`"/..; pwd)" fi..."${SPARK_HOME}"/bin/load-spark-env.sh 在spark-env中设置了assembly相关的信息。
# run the project in local with 4 threads $SPARK_HOME/bin/spark-submit --master local[4] --class SimpleApp...启动slave $SPARK_HOME/sbin/start-slave.sh spark://$(hostname):7077 # or # $SPARK_HOME/sbin/start-slave.sh...cat $SPARK_HOME/logs/spark-$(whoami)-org.apache.spark.deploy.worker.Worker-1-$(hostname).out | grep spark...说明一下，关闭Master的命令是： $SPARK_HOME/sbin/stop-master.sh $SPARK_HOME/sbin/stop-slave.sh 在集群环境上，运行SimpleAPP...进入到SimpleApp的目录，并运行： # run the project $SPARK_HOME/bin/spark-submit --master spark://$(hostname):7077
在$SPARK_HOME/conf/hive-site.xml文件中添加下面的属性 vi $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml ...复制mysql JDBC驱动文件到$SPARK_HOME/lib/ cp mysql-connector-java-5.1.31-bin.jar $SPARK_HOME/lib/ 3....启动spark thriftserver服务 $SPARK_HOME/sbin/start-thriftserver.sh --master spark://192.168.56.101:7077...登入beeline $SPARK_HOME/bin/beeline -u jdbc:hive2://192.168.56.101:10001/ 参考： https://spark.apache.org
:${JAVA_HOME}/bin: ${SCALA_HOME}/bin:$PATH 3. spark_home 配置 vi /etc/profile # Spark Eenvironment Variables...export SPARK_HOME=/opt/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6 export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH export PATH...=$SPARK_HOME/sbin:$PATH source /etc/profile #以上配置生效 4. spark-env.sh 配置 cp spark-env.sh.template...export SCALA_HOME=/opt/scala/scala-2.12.2 export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.0_121 export SPARK_HOME
:/usr/java/jdk1.8/lib/dt.jar:/usr/java/jdk1.8/lib/tools.jar export SPARK_HOME=/usr/local/hadoop/spark...spark-defaults.conf spark.local.dir /home/spark/tmp 四、环境变量配置 编辑 /etc/profile 文件 vim /etc/profile 添加以下内容 export SPARK_HOME...=/usr/local/hadoop/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME 五、启动spark 在master上执行 $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh...在备用master上执行 $SPARK_HOME/sbin/start-master.sh 六、验证安装 http://hadoop001:8080/ ?
hadoop/apps/ [hadoop@hadoop01 apps]$ mv spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 spark-2.2.0 (2) 修改spark-env.sh配置文件 # 把SPARK_HOME...我们配置SPARK_HOME主要也是为了执行其他spark命令方便。 [hadoop@hadoop01 conf]$ cd .....spark-2.2.0 hadoop03:`pwd` [hadoop@hadoop01 apps]$ scp -r spark-2.2.0 hadoop04:`pwd` (6) 在集群所有节点中配置SPARK_HOME...环境变量 [hadoop@hadoop01 conf]$ vim ~/.bash_profile export SPARK_HOME=/home/hadoop/apps/spark-2.2.0 export...PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin [hadoop@hadoop01 conf]$ source ~/.bash_profile # 其他节点也都配置
=/home/user_name/spark export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH 修改配置文件 cp spark-env.sh.template spark-env.sh...= os.environ.get("SPARK_HOME", None) if not spark_home: raise ValueError("spark environment variable...not set") sys.path.insert(0, os.path.join(spark_home, "python")) sys.path.insert(0, os.path.join(spark_home..., "python/lib/py4j-0.10.4-src.zip")) exec(open(os.path.join(spark_home, "python/pyspark/shell.py")).read.../jars/mysql-connector-java.jar # 启动spark spark-shell --jars $SPARK_HOME/jars/mysql-connector-java.jar
放在D盘 添加 SPARK_HOME = D:\spark-2.3.0-bin-hadoop2.7。 并将 %SPARK_HOME%/bin 添加至环境变量PATH。...print_function import sys from operator import add import os # Path for spark source folder os.environ['SPARK_HOME
/jars/* hdfs://cluster01/spark/jars/ 系统环境配置 编辑 ~/.bashrc export SPARK_HOME=/data/template/s/spark/spark...-3.0.0-bin-hadoop3.2 export CLASSPATH=$SPARK_HOME/jars/:$CLASSPATH export CLASSPATH=$SPARK_HOME/yarn/...:$CLASSPATH export CLASSPATH=$SPARK_HOME/:$CLASSPATH export PATH=$SPARK_HOME/bin/:$PATH export PATH=$...SPARK_HOME/sbin/:$PATH alias cdspark="cd $SPARK_HOME" 使变量生效，source ~/.bashrc 。
配置环境变量 vi /etc/profile.d/spark.sh # 增加如下两行 export SPARK_HOME=/home/grid/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6...export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin 5....export HADOOP_HOME=/home/grid/hadoop-2.7.2 export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export SPARK_HOME...启动集群 # 启动dfs start-dfs.sh # 启动yarn start-yarn.sh # 启动spark $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh...(word,1)).reduceByKey(_+_) count.collect() 上面三条命令的执行分别如图5、图6、图7所示 图5 图6 图7 测试SparkSQL： 在$SPARK_HOME
编辑/etc/下的profile，在末尾处添加 export SPARK_HOME=/opt/spark/spark-2.0.1-bin-hadoop2.6 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME...spark客户端 cd $SPARK_HOME/bin ./spark-shell sparksql客户端 cd $SPARK_HOME/bin ....启动thriftserver cd $SPARK_HOME/sbin ....启动historyserver cd $SPARK_HOME/sbin ..../start-thriftserver.sh 执行如下命令测试是否启动成功 cd $SPARK_HOME/bin .
准备条件： 部署hadoop集群 部署spark集群 安装python（本人安装的是anaconda3,python是3.6） 配置环境环境变量： vi .bashrc #添加如下内容 export SPARK_HOME...=/opt/spark/current export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python/:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip...pyspark模块，但是本人官方下载的 spark2.1中的pyspark 与 python3.6 不兼容，存在bug，如果看官用的也是 python3的话，建议到githup下载最新的 pyspark 替换掉$SPARK_HOME
bin.tgz/* /usr/local/spark/ sudo adduser spark chown -R spark.spark /usr/local/spark 4.添加环境变量: export SPARK_HOME...=/usr/local/spark export SPARK_HOME=$SPARK_HOME/lib/spark-assembly-1.0.2-hadoop2.4.1.jar export PATH=...$SPARK_HOME/bin:$PATH 5.修改conf目录下的spark-env.sh,添加环境变量: export HADOOP_CONF=$HADOOP_INSTALL/etc/hadoop..."notebook --ip=0.0.0.0 --port=$PORT --notebook-dir=$NOTEBOOK_DIR --matplotlib=inline --no-browser" $SPARK_HOME
soft]# cd /opt [root@repo opt]# mv spark-2.2.0-bin-hadoop2.7 spark-2.2.0 (2) 修改spark-env.sh配置文件 # 把SPARK_HOME...环境变量 [root@repo conf]# vim /etc/profile export SPARK_HOME=/opt/spark-2.2.0 export PATH=$PATH:$SPARK_HOME.../bin:$SPARK_HOME/sbin [root@repo conf]# source /etc/profile (5) 启动spark伪分布式集群 注意： 上一步配置了SPARK_HOME，所以在任意位置使用...解决办法： 启动或关闭spark集群，即使你配置了环境变量，还是进入spark的sbin目录下去操作吧，那还配SPARK_HOME干嘛？我们可以在任意位置执行提交spark任务的命令。.../start-all.sh 把SPARK_HOME/sbin/目录下的start-all.sh和stop-all.sh两个命令修改一下名字，比如分别修改为start-spark-all.sh和stop-spark-all.sh
* 优点：简单快捷 缺点：治标不治本，每次写一个新的Application都要加载一遍findspark 方法二 把预编译包中的Python库文件添加到Python的环境变量中 export SPARK_HOME...=你的PySpark目录 export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/libexec/python:$SPARK_HOME/libexec/python/build:$PYTHONPATH...解决方法： 把py4j添加到Python的环境变量中 export PYTHONPATH= $SPARK_HOME/python/lib/py4j-x.xx-src.zip:$PYTHONPATH
该SPARK_HOME变量不是必需的，但在从命令行提交Spark作业时非常有用。...重命名spark默认模板配置文件： mv $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf.template $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf...编辑$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf并设置spark.master为yarn： $ SPARK_HOME / conf目录/火花defaults.conf1 spark.master...对于512MB，所需内存为512 + 384 = 896MB 要将执行程序内存设置为512MB，请编辑$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf并添加以下行： $ SPARK_HOME...以下步骤将在HDFS中启用日志持久性： 编辑$SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf并添加以下行以启用Spark作业以登录HDFS： $ SPARK_HOME / conf
spark-2.4.4/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz tar zxvf spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz 设置 Spark 环境变量 export SPARK_HOME...-bin-hadoop2.7 export PATH=$PATH:/home/mongo-spark/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7/bin export PYTHONPATH=$SPARK_HOME.../python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.4-src.zip:$PYTHONPATH export PATH=$SPARK_HOME/python:$PATH 运行..., "akka", "spark vs hadoop", "pyspark", "pyspark and spark"] ) counts = words.count() $SPARK_HOME...some_fruit = spark.sql("SELECT type, qty FROM temp WHERE type LIKE '%e%'") # some_fruit.show() 运行脚本 $SPARK_HOME
3.3 修改spark-env.sh配置文件 # java环境变量 export JAVA_HOME=/usr/local/java #spark home export SPARK_HOME=/...3.6 配置环境变量 给server01,server02,server03机器上配置spark的环境变量 export SPARK_HOME=/export/opt/spark/spark2.4.0...export PATH=$PATH:${SPARK_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/sbin #使配置环境生效 source /etc/profile 4.
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