sparkscala（sparkscalapython）

本篇文章给大家谈谈sparkscala，以及sparkscalapython对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、Spark平台下，scala比java更有优势么
• 2、安装spark需要安装scala吗
• 3、问下大佬，大数据 Hadoop Spark Scala之间的关系？
• 4、Hadoop-Scala-Spark环境安装
• 5、spark-scala 无法序列化
• 6、Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别

Spark平台下，scala比java更有优势么

我觉得是的。

首先，Spark是用Scala写的，所以，用液袜Scala开发Spark应用，当遇到问题需要查看源码的时候，Scala就非常有优势。

其次，Scala结合了面向对象和函数式二者的优点，如果用java开发，不用1.8新特闹携激性Lambda表达式的话，在写内联函数的时候就非常麻烦。

另外，分布式计算（比如MapReduce）灵感来源就是函隐迟数式编程语言，所以学一下Scala，了解一下函数式语言，也是有许多好处的。

安装spark需要安装scala吗

安装spark

tar -zxvf spark-1.3.0-bin-hadoop2.3.tgz

mkdir /usr/local/spark

mv spark-1.3.0-bin-hadoop2.3 /usr/local/spark

vim /并凯etc/bashrc

export SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-1.3.0-bin-hadoop2.3

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

source /etc/bashrc

cd /usr/local/spark/spark-1.3.0-bin-hadoop2.3/绝拍唤conf/

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

vim spark-env.sh

export JAVA_HOME=/java

export SCALA_HOME=/usr/lib/scala/scala-2.10.5

export SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-1.3.0-bin-hadoop2.3

export SPARK_MASTER_IP=192.168.137.101

export SPARK_WORKER_MEMORY=1g

export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop

export SPARK_LIBRARY_PATH=$SPARK_HOME/lib

export SCALA_LIBRARY_PATH=$SPARK_LIBRARY_PATH

cp slaves.template slaves

vim slaves

hd1

hd2

hd3

hd4

hd5

7、分发

scp /etc/bashrc hd2:/etc

scp /etc/bashrc hd3:/etc

scp /etc/bashrc hd4:/etc

scp /etc/bashrc hd5:/etc

scp -r /usr/local/spark/spark-1.3.0-bin-hadoop2.3 hd2:/usr/local/spark/

scp -r /usr/local/spark/spark-1.3.0-bin-hadoop2.3 hd3:/usr/local/spark/

scp -r /usr/local/spark/spark-1.3.0-bin-hadoop2.3 hd4:/usr/local/贺哗spark/

scp -r /usr/local/spark/spark-1.3.0-bin-hadoop2.3 hd5:/usr/local/spark/

7、 启动

在hd1，启动

cd $SPARK_HOME/sbin

./start-all.sh

问下大佬，大数据 Hadoop Spark Scala之间的关系？

三者是相互独明码册立的

Hadoop是集成了yark，激宏hdfs、MapReduce三大组件的框架模昌

Spark是一个优秀的基于内存的计算框架，可以独立使用，也可以和Hadoop集成使用，可以使用Hadoop的yarn进行资源管理、可以读写hdfs文件

Scala是一个基于jvm的编程语言，Spark里面有一部分源码是用Scala编写的

Hadoop-Scala-Spark环境安装

     持续更新 请关注：

  本文主要是介绍大数据基础设施软件Hadoop-Scala-Spark的安装过程，以macOS、linux等系统环境为例进行实践！

一、背景

二、实践-环境安装（macOS）

后添加

（4）配置core-site.xml【hdfs地址和端口】：vim /usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/etc/hadoop/core-site.xml = 添加配置

并且建立文件夹 mkdir /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs mkdir /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp

先备份：银竖轿cp /usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/etc/hadoop/mapred-site.xml mapred-site-bak.xml

再编辑：vim /usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/etc/hadoop/mapred-site.xml = 添加配置

(7)格式化hdfs文件锋肆系统格式：hdfs namenode -format

(8)启动及关闭hadoop服务：

/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/start-dfs.sh = 守护进程：namenodes、datanodes、secondary namenodes，浏览器中访问 ,注意端口号是9870而不是50070

/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/start-yarn.sh = yarn服务进程：resourcemanager、nodemanagers，浏览器中访问 和

/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/stop-yarn.sh

/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/stop-dfs.sh

注意：brew方式安装的hadoop3.0.0，需要配置的hadoop路径是libexec下的，否则start-dfs.sh命令会报错“error:cannot execute hdfs-config”

以上是hadoop-scala-spark在mac下的安装过程，为昨天在mac下首次实践，一次性成功 = 希望能够对各位同学有所帮纤饥助，和得到各位同学的后续关注，如果疑问或者遇到的坑，欢迎在文章下面留言！！

spark开启之路 ：

spark-scala 无法序列化

出现错误的原因是，partitions之间进行shuffle，数据要进行序列化以及反序列化，所以gc容易占用很久时间。

建议使用行困kryo

conf.set("spark.serializer"档迹念, "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")

很省空间州茄，效率比默认的java 序列化要好。

Spark 中用 Scala 和 java 开发有什么区别

语言不同:Scala 是一门函数式语言，Java是面向对象语言，二者在语言特点上差异特别大。但是scala也是运行在java虚拟机上明携余，两者可以方便的互相调用。

Spark作为一个数据统计分析的工具，它是偏向于函数式处理的思想，因此在spark应隐猛用开发时，天然与scala亲近，所以用scala写spark十分的简洁明了，用java代码100行写出来的spark程序，可能用scala几行就搞定了。

Java写spark则是java出生的开发人员快速使用spark的最佳选择。另外，Java 8之后，也激滚添加了一些函数式语言得语法，这使得Java写spark简洁不少。

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关于sparkscala和sparkscalapython的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。