文章目录

1. 实战概述

  • 本实战在VMware中搭建Spark分布式集群，完成环境配置、节点分发与服务启动。通过Spark Shell实现词频统计，使用spark-submit提交Pi计算任务，验证client与cluster模式差异，并借助WebUI监控作业运行，全面掌握Spark集群的部署、应用提交与管理流程。

2. 实战步骤

2.1 Spark集群拓扑结构

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2.2 下载Spark安装包

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2.3 主节点上安装配置Spark

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2.4 从主节点分发到从节点

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2.5 启动Spark集群

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2.6 访问Spark WebUI

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2.7 初试Spark Shell

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2.8 提交Spark应用程序

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2.9 关闭Spark集群

  • 执行命令：stop-all.sh
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3. 实战总结

  • 本次实战在VMware环境下成功搭建了基于Standalone模式的Spark集群，完成了从环境准备、安装配置、分发部署到启动验证的全过程。通过配置spark-env.sh和workers文件，明确了主从节点角色，并利用scp命令将主节点配置同步至slave1和slave2。启动集群后，通过JPS进程检查和Spark WebUI（http://master:8080）确认服务正常运行。实践了Spark Shell下的RDD与SQL词频统计任务，并使用spark-submit提交Pi计算应用，对比了client与cluster两种部署模式的区别。整个过程掌握了Spark分布式集群的核心配置与管理方法，为后续大数据开发奠定了坚实基础。
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