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基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建

基于Spark的机器学习实践 (三) - 实战环境搭建

作者: JavaEdge | 来源:发表于2019-04-09 00:17 被阅读1次

    0 相关源码

    1 Spark环境安装

    ◆ Spark 由scala语言编写,提供多种语言接口,需要JVM

    ◆ 官方为我们提供了Spark 编译好的版本,可以不必进行手动编译

    ◆ Spark安装不难,配置需要注意,并且不一定需要Hadoop环境

    tar zxvf spark-2.4.1-bin-hadoop2.7.tgz
    

    2 Spark配置

    ◆ 在配置前尽量先阅读官方文档,避免直接从网上找配置教程

    ◆ 要为节点设 置好使用的内存,否则可能导致节点利用率低;

    ◆ 注意spark中IP与端口号的配置,以免UnknownHostException

    官网配置


    单机环境配置

    • 本地IP


    shell进行验证

    bin/spark-shell
    

    3 Spark shell

    ◆ Spark shell是一个bash脚本,在./bin目录下

    ◆ Spark shell 为我们事先配置好了上下文(context) 和会话(session)

    • context实例



    • session实例



    • UI


    4 实战Wordcount

    4.1 Wordcount简介

    ◆ Wordcount
    词频统计,是大数据分析中最为基础的一种任务
    英文分词较容易,直接分割空格即可。

    ◆ 实现思路
    首先将文件中所有的单词提取出来,然后合并相同单词

    • 实现示意图


    项目搭建


    • 添加spark jar包


    • 全选jar包,先左键选中第一个,再拉到最后shift,再左键最后一个实现全选.




    • 新建类


    • 测试文件

    `pwd`/`ls |grep L`
    
    • 编写函数


    • 运行成功


    • 打包



    • 移除这些多余的jar包




    • 构建




    • 将jar包放到spark/bin目录下 使用 Spark-submit 运行


    Spark机器学习实践系列

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