Spark,Anconda在虚拟机实现本地模式部署

如果想要了解模式的概念部分，以及作用请看：

Spark学习-CSDN博客

一.在虚拟机安装spark

cd /opt/modules

把Anconda和Spark安装包拖拽进去：

解压：

tar -zxf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C  /opt/installs

重命名：

cd /opt/installs
mv spark-3.1.2-bin-hadoop3.2 spark-local

什么模式就在后面添加上对应的单词，这样方便识别。

创建软链接：

ln -s spark-local spark

这样我们就可以部署本地模式和集群模式，并且在使用的时候想使用哪种模式只需要删除软链接，然后新建一个对应模式的软链接就可以了，非常的方便。

配置环境变量：

vi /etc/profile

然后添加如下：

export SPARK_HOME=/opt/installs/spark
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

二.安装Python

先回到cd /opt/modules然后操作如下：

# 添加执行权限
chmod u+x Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
# 执行
sh ./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
# 过程
#第一次：【直接回车，然后按q】
   Please, press ENTER to continue
   >>>
#第二次：【输入yes】
 Do you accept the license terms? [yes|no]
 [no] >>> yes
#第三次：【输入解压路径：/opt/installs/anaconda3】
 [/root/anaconda3] >>> /opt/installs/anaconda3
 #第四次：【输入yes，是否在用户的.bashrc文件中初始化
Anaconda3的相关内容】
 Do you wish the installer to initialize  Anaconda3
   by running conda init? [yes|no]
   [no] >>> yes

安装完成后：

# 刷新环境变量
source /root/.bashrc
# 激活虚拟环境，如果需要关闭就使用：conda deactivate
conda activate

输入python3 查看命令是否可用：

再配置一下环境变量：

# 编辑环境变量
vi /etc/profile
# 添加以下内容
# Anaconda Home
export ANACONDA_HOME=/opt/installs/anaconda3
export PATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin

刷新环境变量做一个软链接：

# 刷新环境变量
source /etc/profile
小结：实现Linux机器上使用Anaconda部署Python
3：单机部署：Spark Python Shell
目标：掌握Spark Shell的基本使用
实施
功能：提供一个交互式的命令行，用于测试开发Spark的程序代码
Spark的客户端bin目录下：提供了多个测试工具客户端
启动
核心
# 创建软连接
ln -s /opt/installs/anaconda3/bin/python3 /usr/bin/python3
# 验证
echo $ANACONDA_HOME

三.测试

准备测试一下spark：

启动：

# 启动Python开发Spark的交互命令行
# --master：用于指定运行的模式，--master yarn  
# local[2]：使用本地模式，并且只给2CoreCPU来运行程序
/opt/installs/spark/bin/pyspark --master local[2]

启动完成如下：

完成之后在spark玩一个案例：

# 定义一个列表
list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
# 将列表通过SparkContext将数据转换为一个分布式集合RDD
inputRdd = sc.parallelize(list1)

# 将RDD中每个分区的数据进行处理
rsRdd = inputRdd.map(lambda x : x**2)

# 将结果RDD的每个元素进行输出
rsRdd.foreach(lambda x : print(x))