spark电脑配置

‘壹’ 6到7万左右如何配电脑

这套配置下来差不多在5万前后，玩游戏那叫一个爽，其实吧这套配置还是有一些信仰在里面，如果不考虑到信仰上其他品牌和型号不用华硕的败家之眼估计预算会少很多，但是既然有那么多预算我们也是可以豪横一把，对此不知道小伙伴有什么看法，欢迎留言探讨，喜欢的别忘点个赞关注一波！

‘贰’ Spark集群搭建

在UbuntuKylin系统上搭建Spark分布式集群的步骤如下：

1. 集群规划：

   • 使用三台电脑构建集群，主机名分别为hadoop101、hadoop111、hadoop121。
   • IP地址分别配置为192.168.43.101、192.168.43.111、192.168.43.121。
   • hadoop101作为master节点和worker节点，hadoop111和hadoop121作为worker节点。

2. 配置Hadoop分布式集群环境：

   • 在三台虚拟机上搭建并配置好Hadoop集群环境。

3. 安装并配置Spark：

   • 在master节点上安装Spark，并配置环境变量，在.bashrc文件中添加相关配置，并使用命令使配置立即生效。
   • 修改slaves文件，添加worker节点的信息。
   • 配置sparkenv.sh文件，添加必要的环境变量设置。
   • 修改sparkdefaults.conf文件，根据需求调整Spark的默认配置。

4. 分发Spark目录：

   • 将配置好的Spark目录分发到其他worker节点。

5. 启动Hadoop集群：

   • 在启动Spark集群之前，先确保Hadoop集群已经成功启动。

6. 启动Spark集群：

   • 在master节点上执行Spark的启动命令。
   • 验证Spark集群的各个进程是否成功启动，可以通过web端查看集群状态，访问HDFS、YARN和Spark的界面，确保集群运行正常。

7. 验证Spark集群：

   • 在集群启动状态下，通过提交计算任务来验证集群的功能是否正常。

8. 处理可能的问题：

   • 如果在配置完Spark集群后，发现secondarynamenode进程未在预期节点启动，应检查Hadoop的配置文件hdfssite.xml，并修改配置将secondarynamenode分配至正确的节点。
   • 修改配置后，重启Hadoop集群以使配置生效。

按照以上步骤，就可以在UbuntuKylin系统上成功搭建Spark分布式集群。