Linux环境安装Spark及Jupyter配置记录

https://i-chen.icu/?p=384

Spark 介绍

Apache Spark（简称Spark）是一个开源的统一分析引擎，专为大规模数据处理设计。它最初由加利福尼亚大学伯克利分校的AMPLab开发，旨在克服Hadoop MapReduce的局限性。Spark能够进行内存中的数据处理，这使得它在处理迭代算法和交互式数据分析时，比传统的MapReduce要快得多(Amazon Web Services, Inc.)​​ (Apache Spark)​。

安装

1. 清华镜像下载：Https://Mirrors.Tuna.Tsinghua.Edu.Cn/Apache/Spark/

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-3.5.1/spark-3.5.1-bin-hadoop3.tgz

1. Unpack：

tar -zxvf spark-3.3.2-bin-hadoop3.tgz

1. 用 “java -version” Check 是否有安装Java，若无，根据指示安装。

1. 配置环境变量：

vi ~/.bashrc

按I进入Insert模式，在末尾添加：（如果无法进入Insert模式，说明Vim未安装，需要通过

Sudo Apt Install Vim

安装Vim编辑器）

export SPARK_HOME=~/spark-3.5.1-bin-hadoop3
export PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH

Esc退出Insert模式，输入:Wq命令保存并退出Vim。

1. **使用s

   ource ~/.bashrc
   

   使.Bashrc文件配置生效**。

2. Pyspark
   

   /Ctrl+D退出

Jupyter配置

参考了：Https://Www.Cnblogs.Com/Kingwz/P/18132309

先安装Anaconda，需要下载.Sh文件。老规矩，先上清华镜像！：Https://Mirrors.Tuna.Tsinghua.Edu.Cn/Anaconda/Archive/ 不过我用Wget命令获取时出现了403错误，通过在Windows下载粘贴过去的。

使用Bash命令进行安装，一直回车到Answer Yes Or No。

Bash Anaconda3-2024.02-1-Linux-x86_64.Sh

然后会问安装目录：选择默认目录则直接回车，若自定义目录则输入路径。之后再输入一次Yes。如果在输入Yes之前出现了Error应该是磁盘空间不够了，尝试扩容。

如果安装后输入conda -V查不到信息，显示Conda: Command Not Found，这是因为Anaconda路径没有被识别，输入source ~/.bashrc。到此已经安装好Anaconda了。

之后配置环境变量，添加：

export PYSPARK_DRIVER_PYTHON="jupyter"
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS="notebook"

Source之后Pyspark，如果想打开指定的网址上的.Ipynb文件，需要先通过

Wget 网址

来把文件下载到本地，再启动Pyspark，在Jupyter Notebook界面打开文件来编辑。