大数据实时阶段02：Spark环境搭建-Local

川长思鸟来 2024-02-23 08:30 46阅读 0赞

### 2.1 基本原理 ###

Local模式就是常用于本地开发测试，本地还分为local单线程和local-cluster多线程;

本质：启动一个JVM Process进程(一个进程里面有多个线程)，执行任务Task

![图片][b3b393027108e39ab0b42fdd672af97e.jpeg]

◆该模式被称为Local\[N\]模式，是用单机的多个线程来模拟Spark分布式计算，直接运行在本地，便于调试，通常用来验证开发出来的应用程序逻辑上有没有问题。

◆通常Cpu有几个Core，就指定几个线程，最大化利用计算能力.

◆其中N代表可以使用N个线程，每个线程拥有一个cpu core。如果不指定N，则默认是1个线程（该线程有1个core）。

◆如果是local\[\*\]，则代表 Run Spark locally with as many worker threads as logical cores on your machine.按照Cpu最多的Cores设置线程数

####  ####

2.2 搭建

搭建操作, 可参考资料提供的部署文档<< spark部署文档.doc >> 中关于Local模式搭建操作

●开箱即用：直接启动bin目录下的spark-shell:

/export/server/spark/bin/spark-shell

●运行成功以后，有如下提示信息：

*  sc：SparkContext实例对象
 *  spark：SparkSession实例对象
 *  4040：Web监控页面端口号

####  ####

2.3 测试

●Spark-shell说明：

1.直接使用./spark-shell

表示使用local 模式启动，在本机启动一个SparkSubmit进程

2.还可指定参数 --master，如：

spark-shell --master local\[N\] 表示在本地模拟N个线程来运行当前任务

spark-shell --master local\[\*\] 表示使用当前机器上所有可用的资源

3.不携带参数默认就是

spark-shell --master local\[\*\]

4.后续还可以使用--master指定集群地址，表示把任务提交到集群上运行，如

./spark-shell --master spark://node01:7077,node02:7077

5.退出spark-shell

使用 :quit

####  ####

为什么学习PySpark？

Python 现在是 Spark 上使用最广泛的语言。PySpark 在 PyPI（Python 包索引）上的每月下载量超过 500 万次。此版本改进了其功能和可用性，包括重新设计带有 Python 类型提示的 Pandas UDF API、新的 Pandas UDF 类型和更多 Pythonic 错误处理。

参考链接：https://spark.apache.org/releases/spark-release-3-0-0.html

执行pyspark也就是使用python语言操作Spark集群，在安装完Spark基础环境之后，我们还需要安装python环境，而今支持python环境最佳的环境就是Anaconda，避免再去安装的单独的python发行版，因此Anaconda也称之为数据学科必备python环境。

接下来首先学习PySpark安装以及Anaconda安装及基本使用

[b3b393027108e39ab0b42fdd672af97e.jpeg]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/23/bfedb561daa64336ab701b9d08e4e35b.png

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