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spArk stAnDAlonE 必须部署hADoop吗

是的。 1、下载Spark。 下载的是不含Hadoop的版本:spark-1.6.0-bin-without-hadoop 2、将spark安装到各机器上的/usr/lib目录下。 安装后路径为: /usr/lib/spark-1.6.0-without-hadoop 3、在各机器上创建spark用户,用户组设置为hadoop。 sudo ...

Spark standalone模式下使用的是Spark自带的资源调度框架,但是一般我们把数据保存在HDFS上,也就是用HDFS做数据的持久化,所以hadoop还是需要配置,但是可以只配置HDFS相关的,而Hadoop YARN不需要配置。

Spark的安装分为几种模式,其中一种是本地运行模式,只需要在单节点上解压即可运行,这种模式不需要依赖Hadoop 环境。 运行 spark-shell 本地模式运行spark-shell非常简单,只要运行以下命令即可,假设当前目录是$SPARK_HOME $ MASTER=local $ b...

本质上spark跟mapreduce一样都是计算框架 apache spark是通过hadoop yarn管理的,需要运行在hadoop集群上

Spark的安装分为几种模式,其中一种是本地运行模式,只需要在单节点上解压即可运行,这种模式不需要依赖Hadoop 环境。 运行 spark-shell 本地模式运行spark-shell非常简单,只要运行以下命令即可,假设当前目录是$SPARK_HOME $ MASTER=local $ b...

Spark是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spar...

不一定,如果你不用Hadoop的HDFS和YARN,完全可以在学习Spark的时候从本地载入数据,部署用standlone模式。Spark替代的是Hadoop中的MapReduce编程范式,不包括存储和资源管理模块。 Spark的算子很多,写程序来看比Hadoop MapReduce要灵活很多,...

park是UCBerkeleyAMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架,Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS

一般都是要先装hadoop的,如果你只是玩Spark On Standalon的话,就不需要,如果你想玩Spark On Yarn或者是需要去hdfs取数据的话,就应该先装hadoop。

Spark和Hadoop是完全两种集群。Spark是分布式计算框架,Hadoop是分布式计算/存储/调度框架。Spark可以无缝访问存在HDFS上的数据。 所以两个集群如何搭建是没有关系的。Spark只关心如何访问HDFS,就是hdfs://namenode:port/能访问就行。 当然Spar...

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