虚拟机配置安装spark，虚拟机安装raspbian

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spark代码需不需要虚拟机

操作步骤如下：搭建虚拟机环境并启动Spark：需要安装好虚拟机软件，启动Spark集群，在终端中输入一些命令启动。导出打包好的项目：在Idea中项目导出为一个打包好的jar文件，以便在Spark平台上进行运行。

Spark是用Scala程序设计语言编写而成，运行于Java虚拟机(JVM)环境之上。

Spark建议需要提供至少75%的内存空间分配给Spark，至于其余的内存空间，则分配给操作系统与buffer cache。这就需要部署Spark的机器足够干净。

因此，在这种情况下，要使用Java编程语言，需要同时使用编译器和虚拟机。而在其他编程语言中，如C语言，编译器会直接将源代码编译成可执行的机器代码，不需要虚拟机来执行代码。

语言不同：Scala 是一门函数式语言，Java是面向对象语言，二者在语言特点上差异特别大。但是scala也是运行在java虚拟机上，两者可以方便的互相调用。

Q1: 虚拟机spark中怎样导入数据,的代码

在Spark SQL中SparkSession是创建DataFrame和执行SQL的入口，创建DataFrame有三种方式：通过Spark的数据源进行创建；从一个存在的RDD进行转换；还可以从Hive Table进行查询返回。

加载JDBC驱动程序：在连接数据库之前，首先要加载想要连接的数据库的驱动到JVM（Java虚拟机），这通过java.lang.Class类的静态方法forName(String className)实现。

我使用了三台虚拟机slave122，slave123，slave124作为kafka集群和zk集群；然后生产者和消费者程序以及spark消费者程序都是在myeclipse上完成。

Q2: Hadoop-Scala-Spark环境安装

1、肯定第一步是配置spark环境：包括linux系统的安装，java，ssh，Hadoop，Scala，spark的安装与环境变量设置。虽说简单，但对于初学者说，尤其是没有使用过linux系统的，还是有些挑战。其中遗漏一些细节问题，都会出错。

2、首先你的机器安装了jdk，我的新机器，所以早上刚在centos上折腾了jdk，没有的也可以去参考下下载安装包 scala-1tgz spark-0-bin-hadooptgz 后面的包忘了之前哪找的了，需要的可以私我。

3、根据安装指导安装IDEA后，需要安装scala插件，有两种途径可以安装scala插件：启动IDEA - Welcome to IntelliJ IDEA - Configure - Plugins - Install JetBrains plugin... - 找到scala后安装。

4、安装 Java 运行环境（JRE）或 Java 开发工具包（JDK）。Hadoop 是使用 Java 语言开发的，因此需要安装 Java 运行环境才能运行。配置 Java 环境变量。

5、软件环境：64位Ubuntu104 LTS；主机名分别为sparkspark2，IP地址分别为1**.1*.**.***/***。JDK版本为7。集群上已经成功部署了Hadoop2，详细的部署过程可以参见另一篇文档Yarn的安装与部署。

6、安装Scala最好选择一个X，这样对spark支持比较好，不会出现一些幺蛾子。这有个教程，应该是可以的http：// 安装spark大概是这里面最简单的事了吧点这里下载spark。

Q3: 在windows中spark的本地模式如何配置

1、最后需要配置环境变量，依次选择“我的电脑”→“属性”→“高级系统设置”→“环境变量”命令，更新环境变量中的path设置，在其后添加Cygwin的bin目录和Cygwin的usr\bin两个目录。

2、对于Spark on Yarn模式和Spark on Mesos模式还可以通过 –deploy-mode参数控制Drivers程序的启动位置。

3、Spark Standalone模式下，可以在配置文件 conf/spark-env.sh中设置SPARK_WORKER_INSTANCES的值来设置单节点worker的数目。也可以设置SPARK_WORKER_CORES参数来设置每个Worker的cpu数目。

4、windows上spark shell读取本地文件时，需要在文件地址前加“file：///”文本文件的后缀要有。由于不知道默认读取位置，因此建议使用绝对路径。

Q4: hadoop,spark在虚拟机集群里跑还有性能上的优势吗

hadoop和spark本身的另外一个巨大的优势是，它们可以运行在廉价的服务器上，它们本身的设计就考虑到了廉价服务器的不稳定性，考虑到了计算和数据的冗余。所以即使在廉价的服务器上，仍能够确保计算和存储的可靠性。

诞生的先后顺序，hadoop属于第一代开源大数据处理平台，而spark属于第二代。属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。

虽然Spark在某些方面优于Hadoop，但Spark也有一些局限性，例如对于大规模数据的处理效率并不一定比Hadoop更好。此外，Hadoop的生态系统也比Spark更加完善，有更多的组件和工具可供选择。

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