Ubuntu22.04下安装Spark2.4.0（Local模式）

目录

一、版本信息

二、安装Hadoop（伪分布式）

三、安装JAVA JDK

四、安装Spark（Local模式）

1.将Spark安装包移到下载目录中

2.下载Spark并确保hadoop用户对Spark目录有操作权限

五、修改Spark的配置文件

六、验证Spark是否安装成功

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一、版本信息

虚拟机产品：VMware® Workstation 17 Pro   虚拟机版本：17.0.0 build-20800274

ISO映像文件：ubuntukylin-22.04-pro-amd64.iso

Hadoop版本：Hadoop 3.1.3

JDK版本：Java JDK 1.8

Spark版本：Spark 2.4.0

这里有我放的百度网盘下载链接，读者可以自行下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/121zVsgc4muSt9rgCWnJZmw 
提取码：wkk6

注意：其中的ISO映像文件为ubuntukylin-16.04.7版本的而不是22.04版本，22.04版本内存过大无法上传，见谅！！！

也可去Spark官网进行下载：Spark官方下载地址

二、安装Hadoop（伪分布式）

Spark的安装过程较为简单，在已安装好 Hadoop 的前提下，经过简单配置即可使用。

如果读者没有安装Hadoop3.1.3（伪分布式），请访问林子雨老师的Hadoop3.1.3安装教程进行Hadoop的伪分布式安装：Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3/Ubuntu18.04(16.04)_厦大数据库实验室博客https://dblab.xmu.edu.cn/blog/2441-2/

三、安装JAVA JDK

安装Hadoop3.1.3的过程就已经要求安装JAVA JDK1.8了。如果没有，请参考林子雨老师的Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3/Ubuntu18.04进行安装配置。

四、安装Spark（Local模式）

在安装Spark之前默认读者已经在虚拟机软件上安装VMware Tools，若没有安装请移步于本人的另一篇文章：真·保姆级——在VMware的Ubuntukylin上进行Hadoop单机/伪分布式安装时安装VMware Tools后虚拟机与物理机之间无法传输文件和复制粘贴的问题（附Ubuntu更改默认登录用户）-CSDN博客

1.将Spark安装包移到下载目录中

将物理机上下载的Spark安装包拖拽到读者虚拟机Ubuntu系统家目录中的下载目录中：

2.下载Spark并确保hadoop用户对Spark目录有操作权限

sudo tar -zxf ~/下载/spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/
cd /usr/local
sudo mv ./spark-2.4.0-bin-without-hadoop/ ./spark
sudo chown -R hadoop:hadoop ./spark          # 此处的 hadoop 为你的用户名

• 将Apache Spark压缩包解压到/usr/local/目录下
• 切换当前工作目录到/usr/local
• 将解压出来的Spark目录重命名为spark，以便于记忆和管理
• 将/usr/local/spark目录及其子目录和文件的所有权更改为用户hadoop，确保该用户对Spark目录有操作权限，便于后续的配置和使用

五、修改Spark的配置文件

安装Spark后，还需要修改Spark的配置文件spark-env.sh

cd /usr/local/spark
cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh

• 切换当前工作目录到/usr/local/spark。这个目录是Apache Spark的安装目录，之前的步骤中已经将Spark解压并重命名到这个位置
• 创建一个可编辑的环境配置文件spark-env.sh，基于模板文件spark-env.sh.template。通过编辑这个文件，可以自定义Spark的运行环境，例如设置JVM选项、Spark的工作节点内存限制、日志配置等

编辑spark-env.sh文件：

vim ./conf/spark-env.sh

在第一行添加以下配置信息并保存:

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)

配置完成后就可以直接使用，不需要像Hadoop运行启动命令。

六、验证Spark是否安装成功

通过运行Spark自带的示例，验证Spark是否安装成功。

cd /usr/local/spark
bin/run-example SparkPi

运行Apache Spark自带的一个示例程序 —— SparkPi。

这个示例程序计算π的值，是一个经典的计算密集型任务，常用来测试Spark集群的安装是否成功以及其基本的运行情况

下面详细解释这些命令的作用：

1. cd /usr/local/spark：这条命令将当前的工作目录切换到Apache Spark的安装目录。前提是读者已经按照之前的指导安装并配置了Spark，并且将其安装在了/usr/local/spark目录下。

2. bin/run-example SparkPi：这条命令实际上是运行Spark自带的一个示例程序。 

• bin/run-example 是一个脚本，位于Spark安装目录下的bin文件夹中。它用于运行Spark自带的示例程序。
• SparkPi 是要运行的示例程序的名称。这个程序通过蒙特卡洛方法计算π的值。

具体来说，这个命令的执行过程如下：

• 当执行 bin/run-example SparkPi 命令时，Spark会启动一个应用程序实例，并执行计算π值的任务。
• 这个任务会被分解成多个小任务（task），并可能在一个或多个工作节点（如果读者配置了Spark集群的话）上并行执行。
• 执行完成后，程序会输出计算得到的π值。

执行时会输出非常多的运行信息，输出结果不容易找到，bin/run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is"这条命令的作用是运行SparkPi示例程序，然后搜索并显示所有包含“Pi is”的输出行，显示程序计算出的π值的那一行，因此这个命令可以帮助用户直接查看计算结果，而不必手动从可能很长的程序输出中寻找相关信息。

bin/run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is"

下面详细解释这些命令的作用：

1. bin/run-example SparkPi：运行Spark自带的示例程序SparkPi。这个程序计算π的值，是一个用来测试Spark安装和配置是否正确的经典示例。

2. 2>&1：这部分是重定向命令。2代表标准错误（stderr），1代表标准输出（stdout）。2>&1的意思是将标准错误重定向到标准输出，这样错误信息和正常输出信息都会被发送到同一个地方（即标准输出）。

3. | grep "Pi is"：‘|'是管道符，它的作用是将前一个命令的输出作为后一个命令的输入。grep是一个文本搜索工具，可以根据指定的模式（pattern）搜索文本。这里，grep "Pi is"表示搜索包含“Pi is”的行。

过滤后的运行结果如下图示：

至此，Spark安装成功！！！