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。
相关问题拓展阅读：
怎么让程序运行在spark集群上
本文前提是已经正确安装好scala,t以及spark了 简述将程序挂载到集群上运行的步骤：
1、构建t标准的项目工程结构：S项目工程结构图其中：~/build.t文件用来配置项目的基本信息（项目名、组织名、项目版本、使用的scala版本或者再次配置些项目所需的依赖包）；project/build.properties文件配置你要使用什么版本的t对项目操作；project/plugins.t文件是给项目添加所需的插件；project/Build.scala文件是对项目进行些复杂的高级配置；详细的t安装配置实用参见博文：
2、到相应目录下编写程序，spark程序必须要创建一个SparkContext实例。SparkContext(“master”, “projectName”, “SPARK_HOME”, “yourProject.jar path”)
3、t compile命令编译程序无错后，t package命令将程序打包。默认打包的jar文件存放路径为：项目根目录/target/scala-xx.xx.xx/your-project-name_xx.xx.xx-xx.jar
4、将打包好的jar问价添加到SPAK_CLASSPATH中（在linux中根据作用范围渗孝饥的不同有多种更改环境变量的方式，这里只说我的配置方式：spark根目录下的conf/spark-env.sh文件添加SPARK_CLASSPATH:xx）
5、配置好环境变量后就可以在spark的根目录下使用./run脚本运行你的程序了例慎谈如：./run spark.examples.SparkPi
转载，仅供参考。丛返
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