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《Spark大数据分析实战》——2.3节Spark编译

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第2章,第2.3节Spark编译,作者高彦杰 倪亚宇,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 2.3 Spark编译用户可以通过Spark的默认构建工具SBT进行源码的编译和打包。当用户需要对源码进行二次开发时,则需要对源码进行增量编译,通过下面的方式读者可以实现编译和增量编译。(1)克隆Spark源码可通过克隆的方式克隆Spark源码,如图2-9所示。 git clone https:// github.com/apache/spark 这样将会从github将Spark源码下载到本地,建立本地的仓库。(2)编译Spark源码在Spark项目的根目录内执行编译和打包命令(如图2-10所示)。sbt/sbt assembly执行过程中会解析依赖和下载需要的依赖jar包。

《Hadoop MapReduce实战手册》一1.5 安装HDFS

本节书摘来异步社区《Hadoop MapReduce实战手册》一书中的第1章,第1.5节,作者: 【美】Srinath Perera , Thilina Gunarathne 译者: 杨卓荦 责编: 杨海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 1.5 安装HDFS Hadoop MapReduce实战手册HDFS是Hadoop的分布式文件系统。MapReduce任务使用HDFS读取和写入数据。HDFS部署包括一个NameNode和多个DataNode,如图1-3所示。 要想安装HDFS,需要先配置NameNode和DataNode,然后在slave文件中指定DataNode列表。当我们启动NameNode时,启动脚本将自动启动这些DataNode列表。 准备工作无论使用的是单台机器还是多台机器,本节都适用。如果你用的是多台机器,则应该选择一台机器作为主节点来运行HDFS NameNode。如果你使用的是单台机器,则可以用它既作NameNode,又作DataNode。 在用于安装HDFS集群的所有机器上安装Java。 如果你使用的是Windows机器,则需要在每一台机器...

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