本次实验练习介绍了如何在虚拟机内进行批示计算Spark的词频统计类型的数据处理。在开始实验前需要先进行如下的准备工作：

• 下载并配置完成虚拟机。
• 在虚拟机内已完成Hadoop环境的搭建。

预计部署时间：90分钟
级别：初级
相关产品：批式计算Spark
受众：通用

步骤一：安装并配置批示计算Spark

1.执行以下命令完成Spark的下载及安装

wget https://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.2.0/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz
sudo tar -zxvf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz -C //解压Spark安装包到根目录下

解压完成后出现如图所示回显：

2.进行Spark环境的配置

• 执行sudo vim /etc/profile命令，在文件末尾插入以下内容：

JAVA_HOME = /usr/lib/jvm/jdk_1.8.0_301 //该路径为个人虚拟机内jdk的路径
SPARK_HOME = /usr/local/hadoop/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2 //该路径同样为个人虚拟机内hadoop的安装路径
PATH = $PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin
export JAVA_HOME
export SPARK_HOME
export PATH

• 执行cd /spark-3.2.0-bin-hadoop3.2/conf进入conf目录下，再依次执行以下命令：

sudo cp spark-env.sh.template spark-env.sh
sudo vim spark-env.sh

在配置文件末尾根据路径添加如下内容：

export JAVA_HOME = '/usr/lib/jvm/jdk_1.8.0_301' //该路径为个人虚拟机内jdk的路径
export SPARK_HOME = /usr/local/hadoop/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2
exoprt HADOOP_HOME = '/home/hadoop'
export HADOOP_CONF_DIR =/home/hadoop/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP = 127.0.0.1
export SPARK_MASTER_POST = 7077
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT = 8099
export SPARK_WORKER_CORES = 3
exoprt SPARK_WORKER_INSTANCES = 1
export SPARK_WORKER_MEMORY = 5G
export SPARK_EXECUTOR_CORES = 1
export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT = 8081
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY = 1G
export LD_LIBRARY_PATH = ${LD_LIBRARY_PATH}:$HADOOP_HOME/lib/native

• 依次执行sudo cp workers.template worker和vim worker查看workers配置文件内容。有如下所示图显：
  

默认是“localhost”，如果不是，请更改为此。

3.验证及启动

• 在命令行输入jps，出现如下所示图显：
  

• 开启Spark环境，正常情况下有如下显示，证明安装及配置成功：
  

步骤二：安装配置Scala交互环境

执行以下命令完成Scala交互环境的下载安装

wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.8/scala-2.11.8.tgz
sudo tar -zxvf scala-2.11.8.tgz -C /usr/local/hadoop //解压scala安装包

解压成功后有如下回显：

• 执行sudo vim /etc/profile命令，在配置文件末尾添加如图所示内容：

JAVA_HOME = /usr/lib/jvm/jdk_1.8.0_301 //该路径为个人虚拟机内jdk的路径
SPARK_HOME = /usr/local/hadoop/spark-3.2.0-bin-hadoop3.2 //该路径同样为个人虚拟机内hadoop的安装路径
SCALA_HOME = /usr/local/hadoop/scala-2.11.8
PATH = $PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin
export JAVA_HOME
export SPARK_HOME
export SCALA_HOME
export PATH

执行source /etc/profile命令，输入scala -version，出现如下所示回显表明scala搭建成功：

步骤三：下载安装sbt用于scala应用程序打包

1.依次执行以下命令，下载sbt：

sudo mkdir /uru/local/sbt //创建sbt目录
wget https://github.com/sbt/sbt/releases/download/v1.3.8/sbt-1.3.8.tgz
sudo tat -zxvf ./sbt-1.3.8.tgz -C /usr/local //解压
sudo chown -R hadoop /usr/local/sbt
cp ./bin/sbt-lanuch.jar ./

2.下载完成后，进行配置，用于启动sbt

• 执行vim /usr/local/sbt/sbt，在sbt安装目录下新建一个shell脚本文件，输入以下内容：

#!/bin/bash
SBT_OPTS = "-Xms512M -Xmx1536M -Xss1M -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxPermSize=256M"
java $SBT_OPTS -jar 'dirname $0'/sbt-launch.jar "$@"

• 执行chmod u+x /usr/local/sbt/sbt命令，为该shell脚本增加可执行权限。完成后，执行sbt -version查看sbt版本信息，出现如下所示回显表明安装成功：
  

步骤四：进行简单词频统计示例

1.编写scala应用程序来实现词频统计

• 在/usr/local/spark/mycode/wordcount/src/main/scal下执行vim test.scala命令，输入如下代码示例：

import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
 
object WordCount {
   
def main(args: Array[String]) {
       
val inputFile =  "file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt"
       
val conf = new
SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local[2]")
       
val sc = new SparkContext(conf)
                val textFile =
sc.textFile(inputFile)
                val wordCount =
textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,
1)).reduceByKey((a, b) => a + b)
                wordCount.foreach(println)       
    }
}

• 同时执行vim word.txt命令，创建测试文件（其余大数据可通过其他方式进行）。
• 使用sbt对程序进行打包操作，执行vim simple.sbt，输入如下所示内容：

name := "Simple Project"
version := "1.0"
scala Version := "2.11.8"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.1.0"

• 为保证编译打包顺利完成，执行find .查看整个应用程序的文件结构，如下图所示：
  

• 执行/usr/local/sbt/sbt package命令开始打jar包，出现如下图所示回显，表明正常，可以开始运行程序：
  

• 执行如下命令，通过spark-submit运行scala程序：

/usr/local/spark/bin/spark-submit–class "WordCount"
/usr/local/spark/mycode/wordcount/target/scala-2.11.8/simple-project_2.11-1.0.jar

出现如下回显，表示执行成功：

2.通过scala交互模式进行词频统计

在完成准备工作的前提下，执行spark -shell命令，进入scala交互环境，依次执行下列命令：

val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/wordcount/word.txt")
val wordCount = textFile.flatMap(line => line.split(" ")).map(word => (word,1)).reduceByKey((a,b) => a + b)
wordCount.collect()

可得到结果如下图所示：

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