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本文详细介绍了在Ubuntu环境下安装与配置Spark的步骤。从环境准备到Spark的下载、解压、配置环境变量，再到启动Spark Shell进行测试，一步步指导读者完成Spark的搭建，助力大数据处理与分析。
本文目录导读：
在当今的大数据时代，Spark作为一种高性能的分布式计算系统，被广泛应用于数据处理、分析及机器学习等领域，本文将详细介绍如何在Ubuntu环境下安装和配置Spark，帮助读者快速上手。
准备工作
1、系统要求：本文以Ubuntu 18.04为例进行讲解，其他版本的Ubuntu操作步骤类似。
2、安装Java环境：Spark是基于Java开发的，因此需要安装Java环境，可以使用OpenJDK或者Oracle JDK，以下为安装OpenJDK的步骤：
sudo apt-get update
sudo apt-get install openjdk-8-jdk
3、安装Scala环境：Spark使用Scala编写，因此需要安装Scala环境，可以从Scala官网下载安装包，以下为安装Scala的步骤：
sudo wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.10/scala-2.12.10.deb
sudo dpkg -i scala-2.12.10.deb
4、安装Hadoop环境：Spark与Hadoop有较好的兼容性，可以安装在Hadoop集群上，以下为安装Hadoop的步骤：
sudo apt-get install hadoop-client
下载Spark安装包
从Spark官网下载与Hadoop版本兼容的Spark安装包，本文以Spark 3.0.1为例，与Hadoop 3.1.1兼容。
下载地址：https://spark.apache.org/downloads.html
安装Spark
1、解压安装包：
tar -zxvf spark-3.0.1-bin-hadoop3.1.tgz -C /usr/local/
2、修改环境变量：
打开文件～/.bashrc，添加以下内容：
expoRT SPARK_HOME=/usr/local/spark-3.0.1-bin-hadoop3.1
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
执行source ~/.bashrc使环境变量生效。
3、验证安装：
在终端输入spark-shell，如果能够进入Spark交互式环境，则表示安装成功。
Spark配置
1、修改spark-defaults.conf：
在$SPARK_HOME/conf目录下，找到spark-defaults.conf文件，添加以下内容：
spark.master yarn
spark.executor.memory 2g
spark.driver.memory 2g
spark.driver.cores 1
spark.executor.cores 2
2、修改spark-env.sh：
在$SPARK_HOME/conf目录下，找到spark-env.sh文件，添加以下内容：
export SPARK_MASTER=yarn
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf
export SPARK_WORKER_MEMORY=2g
export SPARK_WORKER_CORES=2
Spark运行示例
1、运行WordCount示例：
cd $SPARK_HOME/exAMPles
spark-submit --class org.apache.spark.examples.WordCount --master yarn --executor-memory 2g --executor-cores 2 --driver-memory 2g wordcount.py hdfs://master:9000/input/wordcount.txt hdfs://master:9000/output/wordcount
2、查看运行结果：
hdfs dfs -cat hdfs://master:9000/output/wordcount/part-00000
至此，Spark在Ubuntu环境下的安装与配置就完成了，通过本文的介绍，读者可以快速搭建Spark开发环境，进一步学习Spark的相关知识。
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Ubuntu Spark安装：ubuntu pxe安装
Ubuntu Spark配置：ubuntu配置swap
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