spark電腦配置

『壹』 6到7萬左右如何配電腦

這套配置下來差不多在5萬前後，玩游戲那叫一個爽，其實吧這套配置還是有一些信仰在裡面，如果不考慮到信仰上其他品牌和型號不用華碩的敗家之眼估計預算會少很多，但是既然有那麼多預算我們也是可以豪橫一把，對此不知道小夥伴有什麼看法，歡迎留言探討，喜歡的別忘點個贊關注一波！

『貳』 Spark集群搭建

在UbuntuKylin系統上搭建Spark分布式集群的步驟如下：

1. 集群規劃：

   • 使用三台電腦構建集群，主機名分別為hadoop101、hadoop111、hadoop121。
   • IP地址分別配置為192.168.43.101、192.168.43.111、192.168.43.121。
   • hadoop101作為master節點和worker節點，hadoop111和hadoop121作為worker節點。

2. 配置Hadoop分布式集群環境：

   • 在三台虛擬機上搭建並配置好Hadoop集群環境。

3. 安裝並配置Spark：

   • 在master節點上安裝Spark，並配置環境變數，在.bashrc文件中添加相關配置，並使用命令使配置立即生效。
   • 修改slaves文件，添加worker節點的信息。
   • 配置sparkenv.sh文件，添加必要的環境變數設置。
   • 修改sparkdefaults.conf文件，根據需求調整Spark的默認配置。

4. 分發Spark目錄：

   • 將配置好的Spark目錄分發到其他worker節點。

5. 啟動Hadoop集群：

   • 在啟動Spark集群之前，先確保Hadoop集群已經成功啟動。

6. 啟動Spark集群：

   • 在master節點上執行Spark的啟動命令。
   • 驗證Spark集群的各個進程是否成功啟動，可以通過web端查看集群狀態，訪問HDFS、YARN和Spark的界面，確保集群運行正常。

7. 驗證Spark集群：

   • 在集群啟動狀態下，通過提交計算任務來驗證集群的功能是否正常。

8. 處理可能的問題：

   • 如果在配置完Spark集群後，發現secondarynamenode進程未在預期節點啟動，應檢查Hadoop的配置文件hdfssite.xml，並修改配置將secondarynamenode分配至正確的節點。
   • 修改配置後，重啟Hadoop集群以使配置生效。

按照以上步驟，就可以在UbuntuKylin系統上成功搭建Spark分布式集群。