Spark安装和配置

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50924395

安装Hadoop

Spark默认使用HDFS充当持久化层,所以需要安装Hadoop,当然也可以不安装。
最好下载和spark对应的版本。

spark单机环境安装

{linux下的安装，windows上也类似}

安装jdk依赖

[java环境配置：安装jdk]

下载spark相应hadoop2.*版本

选择Spark最新发布版，一个预构建的Hadoop 2.*包，直接下载。

Download Apache Spark™
选择mirror下载，第二个下载链接较快
~/ENV$ wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.0.0/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz
解压到要解压的目录，如/opt

$sudo tar -xvf /media/pika/softwares/Downloads/LinuxInstalls/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz -C /opt这样就可以在/opt/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6目录下通过$./bin/spark-shell 或者$./bin/pyspark使用spark了。不过可以配置一下更好用：

spark配置

创建指向该Spark版本的符号链接到spark目录。这样你可以简单地下载新/旧版本的Spark，然后修改链接来管理Spark版本，而不用更改路径或环境变量。
pika:~$sudo ln -s /opt/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6 /opt/spark
修改BASH配置，将Spark添加到PATH中，设置SPARK_HOME环境变量，这样就可以直接在命令行上执行spark命令了。
Ubuntu上，编辑~/.profile 或 ~/.bash_profile文件   Note: ~/.profile is not read by bash(1), if ~/.bash_profile or ~/.bash_login exists.
pika:~$vi .profile
pika:~$sudo vi /etc/environment #修改这个也可以，不过是全局的不好
~$ vi ~/.bashrc    #自己用的话就个人设置吧
将以下语句添加到文件中PATH的上面一行中：
export SPARK_HOME=/opt/spark

将pyspark的python版本指向python3
export PYSPARK_PYTHON=python3将下面的语句加入到PATH中
# added by Anaconda3 4.1.1 installer
export PATH="/home/piting/ENV/anaconda3/bin:$PATH"
export PATH="$SPARK_HOME/bin:$PATH"
ps: if you want to run in in IPython Notebook, write:
PYSPARK_PYTHON=python3 PYSPARK_DRIVER_PYTHON=ipython3 PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook" ./bin/pyspark    #当然这是要安装的
[Apache Spark: How to use pyspark with Python 3]
出错处理：
Exception: Python in worker has different version 2.7 than that in driver 3.5, PySpark cannot run with different minor versions

Exception: Python in worker has different version 3.4 than that in driver 3.5, PySpark cannot run with different minor versions
解决

PYSPARK_PYTHON = /home/piting/ENV/anaconda3/bin/python

os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = PYSPARK_PYTHON

driver对应的python版本就是SPARK_PYTHONPATH设置的
worker对应的python版本就是PYSPARK_PYTHON设置的

有时如果你使用的是虚拟环境或者anaconda，不能直接设置export PYSPARK_PYTHON=python3，这样可能直接指向的是系统全局的设置，而不是当前用户的。

修改.bashrc只要. .bashrc就立刻生效。

修改生效pika:~$. /etc/environment，只是在root用户下当前命令窗口生效，总是生效要重启。

启动spark

$spark-shell   #启动scala spark
$pyspark  #启动python spark
PS：本博客是根据《spark机器学习》学习后记录的笔记。书代码及勘误[CODE DOWNLOADS & ERRATA]，填写好邮箱等就会发送给你了，lz：其实就是这个地址http://www.packtpub.com/code_download/17400，另[《Machine Learning with Spark》书评与作者访谈]。

简略Spark输出

Spark（和PySpark）的执行可以特别详细，很多INFO日志消息都会打印到屏幕。开发过程中，这些非常恼人，因为可能丢失Python栈跟踪或者print的输出。为了减少Spark输出 – 你可以设置$SPARK_HOME/conf下的log4j。
首先，拷贝一份$SPARK_HOME/conf/log4j.properties.template文件，去掉“.template”扩展名。
$sudo cp $SPARK_HOME/conf/log4j.properties.template $SPARK_HOME/conf/log4j.properties
编辑新文件，用WARN替换代码中出现的INFO。你的log4j.properties文件类似：
# Set everything to be logged to the console
 19 log4j.rootCategory=WARN, console
 20 log4j.appender.console=org.apache.log4j.ConsoleAppender
 21 log4j.appender.console.target=System.err
 22 log4j.appender.console.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
 23 log4j.appender.console.layout.ConversionPattern=%d{yy/MM/dd HH:mm:ss} %p %c{1}: %m%n
 24 
 25 # Settings to quiet third party logs that are too verbose
 26 log4j.logger.org.spark-project.jetty=WARN
 27 log4j.logger.org.spark-project.jetty.util.component.AbstractLifeCycle=ERROR
 28 log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkIMain$exprTyper=WARN
 29 log4j.logger.org.apache.spark.repl.SparkILoop$SparkILoopInterpreter=WARN
 30 log4j.logger.org.apache.parquet=ERROR
 31 log4j.logger.parquet=ERROR
 32 
 33 # SPARK-9183: Settings to avoid annoying messages when looking up nonexistent UDFs in       SparkSQL with Hive support
 34 log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.metastore.RetryingHMSHandler=FATAL
 35 log4j.logger.org.apache.hadoop.hive.ql.exec.FunctionRegistry=ERROR
现在运行PySpark，输出消息将会更简略！
[spark快速入门之最简配置 spark 1.5.2 hadoop 2.7 配置]

皮皮blog

Spark分布式集群环境搭建

[Spark分布式集群环境搭建]

皮皮blog

pycharm中配置pyspark

pycharm中使用pyspark

python安装py4j

pip install py4j

pycharm中配置python开发环境

其实只需要在代码中加入下面语句就可以了，这样就不用配置pycharm了，免得换一个IDE还是会出错（主要原因还是因为系统的spark环境没配置好，如使用ssh远程登录时可能没执行spark配置的环境文件）。如果报错：ImportError: No module named 'SocialNetworks'通过加入下面的代码就可以解决。

SPARK_HOME = /home/piting/ENV/spark
PYSPARK_PYTHON = /home/piting/ENV/anaconda3/bin/python
SPARK_LOCAL_IP = 192.168.0.172

# spark environment settingsos.environ['SPARK_HOME'] = conf.get(SECTION, 'SPARK_HOME')

# Path for pyspark and py4j

sys.path.append(os.path.join(conf.get(SECTION, 'SPARK_HOME'), 'python'))

# sys.path.append("/home/piting/ENV/spark/python/lib/py4j-0.10.1-src.zip")

 os.environ["PYSPARK_PYTHON"] = conf.get(SECTION, 'PYSPARK_PYTHON')

# You might need to enter your local IP

 os.environ['SPARK_LOCAL_IP'] = conf.get(SECTION, 'SPARK_LOCAL_IP')

from pyspark import SparkContext

[如何使用PyCharm编写Spark程序(pyspark) ]
Note: 如果配置了下面的PyCharm里面配置第三方库的代码自动提示，包含了语句sys.path.append("/home/piting/ENV/spark/python")的效果。

或者也可以这样（局部设置）
在项目Project的要运行的python代码运行配置中选择“Run” ->“Edit Configurations” ->“Environment variables”“Configurations” ->“Environment variables”增加SPARK_HOME目录与PYTHONPATH目录。 
SPARK_HOME:Spark安装目录; PYTHONPATH:Spark安装目录下的Python目录



测试一下是否成功，DataAnalysis.py:from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local[4]", "tianchi data analysis")
songs_data = sc.textFile(r"/media/pika/files/machine_learning/RecSys/Tianchi/mars_tianchi_songs.csv")
print(songs_data.first())Note: 也可以使用spark-submit命令来运行py代码: $ spark-submit DataAnalysis.py
输出类似下面内容就成功了（print输出正确就OK了）：



[使用PyCharm配置Spark的Python开发环境（基础）]
[importing pyspark in python shell]

PyCharm里面配置第三方库的代码自动提示

按照上面配置好pycharm后，在pycharm中from pyspark import SparkContext会出现红色波浪线，这样就不能在输入代码时候自动提示。

或者py 文件可以运行，无 Bug，不过写了import pyspark之后或者类似下面这句话导入，对应的还是有红色波浪线，其实是可以正常运行的，只是 PyCharm提示错误：from pyspark import SparkContext   Unresolved reference pyspark, SparkContext . Updated generator3.py script function isCallable to handle failure to retrieve '__call__' attribute.[Unresolved reference in PyQt for QtGui module]

需要如下配置第三方库代码的自动提示

点击最右边下面的interpreter paths按钮添加SPARK_PYTHON路径如/opt/spark/python



[To enable IDE (PyCharm) syntax support for Apache Spark]

from: http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/50924395

ref: [安装Hadoop及Spark(Ubuntu 16.04)]

[《Spark 官方文档》Spark配置]