因为想在自己的小本本的Linux系统下装spark。用一下章鱼平台上实验的Local模式下安装Spark。
实验来自章鱼大数据--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------实验来自章鱼大数据
实验目的
1.了解Spark的六种运行模式
2.准确理解Spark Local模式运行原理
3.熟练掌握Spark Local模式的安装流程
实验原理
目前Apache Spark主要支持三种分布式部署方式：分别是standalone、Spark on mesos和spark on YARN，其中，第一种类似于 MapReduce 1.0所采用的模式，内部实现了容错性和资源管理，后两种则是未来发展的趋势，部分容错性和资源管理交由统一的资源管理系统完成：让Spark运行在一个通用的资源管理系统之上，这样可以与其他计算框架，比如MapReduce共用一个集群资源，最大的好处是降低运维成本和提高资源利用率（资源按需分配）。
1.Spark运行模式概述
在实际应用中，Spark应用程序的运行模式取决于传递给SparkContext的MASTER环境变量的值，个别模式还需要依赖辅助的程序接口来配合使用，目前所支持的MASTER环境变量由特定的字符串或URL所组成，如下所示。
（1）Local[N]：本地模式，使用多个线程。
（2）Local cluster[worker, core, Memory]：伪分布式模式，可以配置所需要启动的虚拟工作节点的数量，以及每个工作节点所管理的CPU数量和内存尺寸。
（3）Spark://hostname:port：Standalone模式，需要部署Spark到相关节点，URL为Spark Master主机地址和端口。
（4）Mesos://hostname:port：Mesos模式，需要部署Spark和Mesos到相关节点，URL为Mesos主机地址和端口。
（5）YARN standalone/Yarn cluster：YARN模式一，主程序逻辑和任务都运行在YARN集群中。
（6）YARN client：YARN模式二，主程序逻辑运行在本地，具体任务运行在YARN集群中。
此外还有一些用于调试的URL，因为和应用无关，我们在这里就不列举了。
2.Local模式部署及程序运行
Local模式，顾名思义就是在本地运行，如果不加任何配置，Spark默认设置为Local模式。以SparkPi为例，Local模式下的应用程序的启动命令如下：
./bin/run-example org.apache.spark.examples.SparkPi local
在SparkPi代码的具体实现中，是根据用户传入的参数来选择运行模式的，如果需要自己在代码中指定运行模式，可以通过在代码中配置Master为Local来实现，如以下程序所示。
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
val conf = new SparkConf()
.setMaster("local")
.setAppName("My application")
.set("spark.executor.memory", "1g")
val sc = new SparkContext(conf)
当然，为了使应用程序能够更灵活地在各种部署环境下使用，不建议把与运行环境相关的设置直接在代码中写死。
3.Local本地模式内部实现原理
Local本地模式使用LocalBackend配合TaskSchedulerImpl，内部逻辑结构如下图所示：
LocalBackend响应Scheduler的receiveOffers请求，根据可用的CPU核的设定值[N]直接生成CPU资源返回给Scheduler，并通过Executor类在线程池中依次启动和运行Scheduler返回的任务列表，其核心事件循环由内部类LocalActor以Akka Actor的消息处理形式来实现。
实验环境
Linux Ubuntu 14.04
jdk-7u75-linux-x64
实验内容
在已经安装有jdk1.7的Linux系统的环境下，进行Spark local模式安装。
实验步骤
1.Spark的运行依赖jdk以及scala环境。在此已默认安装jdk1.7。
2.首先在linux上创建目录/data/spark1，用于存储所需文件。
切换目录到/data/spark1目录，使用wget命令，下载所需的Spark安装包spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz以及Scala安装包scala2.10.4.tgz。
此处建议使用scala-2.10.4版本。官网中指出，若使用scala2.11.x版本，需要重新编译Spark，并且编译时，需要指定Scala版本的类型。
关于Spark版本，没有严格要求。所以我们使用Spark1.6版本。
3.安装scala。切换目录到/data/spark1目录下，将scala-2.10.4.tgz解压缩到/apps目录下，并将解压后的目录名改为/apps/scala。
使用vim打开用户环境变量~/.bashrc。
代码： vim ~/.bashrc
将scala的bin目录，追加到用户环境变量中，然后保存退出
执行source命令，使系统环境变量生效
代码：source ~/.bashrc
4，切换目录到/data/spark1目录下，将spark的安装包spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz，解压缩到/apps目录下，并将解压后的目录名重命名为spark。
代码 如下 ：
使用vim打开用户环境变量~/.bashrc。
代码：vim ~/.bashrc
将Spark的配置信息追加到用户环境变量中，然后保存退出
执行source命令，使用户环境变量生效。
代码：Source ~/.bashrc
5，下面不需要对spark进行任何配置，就可以启动spark-shell进行任务处理了。
切换目录到/apps/spark/bin目录下，启动spark shell，验证安装完的spark是否可用。可以启动本地模式。
执行
6，执行测试。在Spark Shell中，使用Scala加载Spark安装目录下，文件README.md，并转变为rdd。
Val rdd =sc.textFile(“/apps/spark/README.md”)
对rdd进行算子操作，统计文件的行数。
可以看到输出为：
Spark安装完成！
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