Hadoop大数据平台构建与应用 课件 项目8 购物网站中的实时数据分析 实训任务2 Spark的安装与部署

项目8购物网站中的实时数据分析实训任务2Spark的安装与部署项目背景在现代电商环境中，实时数据分析变得越来越重要，它可以帮助企业快速响应市场变化，优化用户体验，并提高运营效率。ApacheSpark是一个用于大规模数据处理的开源集群计算系统，它支持多种计算模式，包括批处理、交互式查询和流处理等。对于购物网站而言，使用Spark进行实时数据分析不仅可以提升用户体验，还能帮助企业做出更明智的决策。知识目标掌握Spark系统架构。熟悉Spark安装部署与应用等。技能目标通过实际数据分析过程实践，掌握数据处理能力，理解数据实时性、准确性和系统集成的理念。提升学生的数据分析能力。素质目标合法合规，确保所有数据收集和处理活动遵守国家法律法规，尊重用户隐私权。数据分析过程不得侵犯个人隐私，确保信息安全。社会责任，强调企业承担的社会责任，利用数据分析成果改善用户体验，促进社会和谐发展。通过技术进步推动公平交易，保障消费者权益。任务分析

任务描述要采用Spark对购物网站中的数据进行分析，需要先安装和部署相应的环境。本任务是安装和部署Spark。

任务分析本任务是为了掌握如何安装和部署Spark。content目录01Spark运行环境与依赖关系02Spark本地模式安装步骤03Spark集群部署与配置04Spark集群启动与功能验证Spark运行环境与依赖关系01Spark基于JVM运行，需预先安装JDK1.8及以上版本以支持Scala、Java和Python多语言APIHadoop并非强制依赖，但为实现HDFS集成与分布式存储访问，建议同步部署Hadoop3.x环境非强制依赖Spark可独立运行，不强制依赖Hadoop，本地模式下仅需JVM环境即可执行任务。HDFS集成优势集成Hadoop后，Spark可直接读写HDFS数据，支持大规模分布式文件访问与存储。版本兼容性选用Spark3.3.1与Hadoop3.3.6匹配的发布包，确保二者协同工作稳定可靠。生产环境推荐在分布式场景中建议部署Hadoop，以获得可靠的底层存储支持与集群资源管理能力。操作系统选用统信UOSV20，确保系统兼容性与国产化适配要求系统选型依据选用统信UOSV20满足国产化替代与自主可控需求，适配主流硬件平台。系统稳定性保障UOS基于Linux内核深度优化，提供长期支持版本，确保服务持续稳定运行。软件兼容性验证已确认JDK1.8、Hadoop3.3.6及Spark3.3.1在UOS环境下正常运行。安全合规支持UOS具备完善的安全机制，符合国家信息安全标准，适用于生产环境部署。Spark本地模式安装步骤02集群部署规划表节点名称角色进程mastermastermasterworkernode1workerworkernode2workerworker从Apache官网下载Spark3.3.1二进制包spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz，确保与Hadoop3.3.6版本兼容选择适配版本下载Spark3.3.1，确保与已安装的Hadoop3.3.6兼容，避免运行时出现文件系统不支持问题。获取二进制包访问/downloads.html，选择预编译Hadoop3的包spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz直接使用。版本兼容保障选用bin-hadoop3后缀包，内置Hadoop3.x支持，无需额外配置即可读写HDFS数据。将安装包解压至/opt目录并重命名为spark3.3.1，便于路径管理与版本识别01上传安装包将下载的spark-3.3.1-bin-hadoop3.tgz上传至master节点指定目录。02解压文件执行tar命令解压安装包至/opt目录，确保路径统一规范。03重命名目录将解压后的文件夹重命名为spark3.3.1，便于版本识别与管理。配置全局环境变量SPARK_HOME，并将bin目录加入PATH，实现命令行快速调用编辑配置文件通过修改/etc/profile文件，添加环境变量配置。该文件用于系统级环境设置，影响所有用户。操作需管理员权限。设置SPARK_HOME将SPARK_HOME指向Spark安装目录，确保路径正确。此变量标识Spark根目录位置。为后续命令调用提供基础。更新PATH变量将$SPARK_HOME/bin加入PATH，使spark-shell等命令可在任意目录执行。提升命令调用便捷性。确保可执行文件路径被识别。全局环境生效配置对所有用户生效，适用于多用户环境。避免每个用户单独配置。提升部署效率与一致性。刷新配置文件执行source/etc/profile命令，重新加载配置。使新环境变量立即生效。无需重启系统或重新登录。验证配置结果运行spark-shell测试命令是否可用。确认环境变量设置无误。检查输出信息以确保正确启动。Spark集群部署与配置03在master节点复制spark-env.sh.template生成可编辑配置文件，设置JAVA_HOME、主节点IP及通信端口7077修改workers文件，明确列出master、node1、node2所有工作节点，构建集群协作基础通过scp命令将Spark安装目录与profile环境变量同步至各worker节点，并刷新配置生效同步安装目录使用scp命令将master节点的Spark安装目录复制到node1和node2，确保集群各节点版本一致。同步环境变量将master节点的/etc/profile文件同步至所有worker节点，保证环境变量全局统一。刷新节点配置在每个worker节点执行source/etc/profile，使环境变量立即生效，完成配置加载。依据集群规划图，master节点同时承担Master与Worker角色，实现资源统一调度与计算协同角色规划根据部署规划，master节点兼具Master和Worker双重角色，提升资源利用率。进程共存master节点运行Master进程管理集群，并启动Worker进程参与实际计算任务。资源协同主节点既负责任务调度，又贡献算力，实现控制与计算资源的高效整合。架构优势简化集群结构，降低部署复杂度，适用于中小型集群环境快速搭建。Spark集群启动与功能验证04独立集群模式下，先启动start-master.sh服务，再通过start-slaves.sh或start-all.sh启动全部Worker节点启动Master在master节点执行./start-master.sh，启动主控进程，负责集群资源调度与节点管理。启动Worker节点运行./start-slaves.sh或指定master地址spark://master:7077，批量启动所有Worker进程。一键集群启动使用./start-all.sh脚本可同时启动Master和全部Worker，简化部署流程并确保服务协同。单机模式启动Spark使用jps命令验证Master与Worker进程正常运行，确认各节点服务状态无异常01启动后进程检查在master节点执行jps命令，确认Master和Worker进程已成功启动并运行。02Worker节点验证登录node1和node2节点执行jps，查看Worker进程是否存在以确认节点正常加入集群。03进程状态分析若Master或Worker未出现，需检查配置文件及网络连通性，排除启动故障。04服务状态确认所有关键进程正常运行，表明Spark集群各节点通信正常，服务状态稳定可靠。Spark独立集群模式下启动Master节点Spark独立集群模式下启动Worker节点启动Worker节点后master节点进程启动Spark集群进入任意节点执行spark-shell或pyspark，成功进入交互式环境即表明集群部署成功01启动交互环境通过spark-shell或pyspark命令在任意节点启动Spark交互式环境。02进入CLI界面成功进入Spark命令行界面，可进行交互式操作。03显示版本信息CLI显示Spark版本信息，确认环境已正确加载。04验证集群连接客户端成功连接Spark集群，通信链路正常。05服务配置正确基础服务配置无误，集群组件协同工作正常。06部署结果验证交互式环境运行正常，表明Spark部署成功。测试Spark在Shell中创建RDD并执行简单计算操作，验证Spark核心计算功能与分布式执行能力启