使用Spark在Linux上进行开发：环境简单搭建 (spark linux 开发环境搭建)

在当今大数据时代，Spark已经成为了一个非常受欢迎的开源分布式计算框架。对于想要在Linux上进行Spark开发的开发者来说，首先需要搭建一个可用的Spark开发环境。本文将为大家介绍如何在Linux上进行Spark开发，并简单介绍如何运行一个简单的Spark程序。

1. 准备环境

之一步是确保您在Linux环境中安装了Java。如果尚未安装Java，请先下载并安装。同时，您还需要安装Scala，Spark需要Scala作为其主要编程语言。在Linux上，可以使用PackageManager（例如apt-get）来安装这些软件包。

2. 下载Spark

第二步是从Spark Apache官网下载Apache Spark。有两种版本可用：预编译版本和源代码版本。预编译版本已编译为本机代码，并准备好了二进制发布版，可供直接使用。原始代码需要手动构建并编译。对于开发人员来说，通常源代码版本更好，因为他们可以按照自己的需求定制和构建Spark。

3. 解压和配置Spark

解压下载的Spark压缩包，并将其放置在/usr/local/spark目录下。在此之前，您还需要将其解压工具添加到您的系统PATH中。

在将Spark放置到您的机器上之后，您需要配置许多环境变量。Spark会在运行时使用这些环境变量。您需要设置的环境变量包括：SPARK_HOME，JAVA_HOME 和 PATH。

您可以使用以下命令为Spark配置环境变量。

“`

export SPARK_HOME=/usr/local/spark

export JAVA_HOME=/usr/local/java

export PATH=$SPARK_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$PATH

“`

4. 运行Spark程序

最后一步是运行一个简单的Spark程序。您可以尝试运行一个简单的Spark程序，以确保环境配置良好，并准备好用于Spark开发。

要运行Spark程序，请使用以下命令。

“`

$SPARK_HOME/bin/spark-submit \

–class org.apache.spark.examples.SparkPi \

–master local[2] \

$SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.4.jar \

100

“`

此命令将运行一个名为SparkPi的示例程序，并形成一个Spark群集用于计算Pi。它将使用两个线程在本地执行2个线程并请求Spark使用100个分区。如果一切顺利，您将在Linux控制台上看到程序的输出。

结论

希望通过本篇文章，您已经掌握了在Linux上进行Spark开发的简单技术，并成功构建了一个可用的Spark开发环境。这些简单的步骤应该对想要开始使用Spark进行分布式计算的开发人员来说是必不可少的。