实验八、Spark的安装与使用.doc

Spark安装与使用实验报告

本实验报告学习大数据分析引擎Spark的安装与使用。Spark 是一个基于内存的分布式计算框架，能够高效地处理大规模数据。通过本实验，您将掌握Spark的基本概念和使用方法，具体包括安装Spark、执行Scala代码进行数据处理等。

实验目的

学习Spark的安装与使用，理解其核心概念及基本操作方法。您可以通过参考以下相关内容，深入了解分布式计算在实际应用中的实践经验：

• 淘宝分布式数据处理实践

• Hadoop分布式大数据处理架构

• 分布式数据处理框架Spark中textFile方法的分区及计算策略详解

实验准备

使用浏览器访问 spark.apache.org，下载并解压spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz。为保证实验顺利进行，建议您提前了解以下与Spark相关的技术文档和教程：

• 分布式数据处理数据库设计

• 基于HDFS的Spark分布式Scala程序测试

实验内容

1. 解压并安装Spark。

2. 在spark-shell中执行Scala代码，统计README.txt中的特定字符串行数。

3. 通过链式操作统计每个单词的出现次数。

这些步骤将帮助您熟悉Spark的操作环境，并掌握如何通过Scala API高效地处理数据。以下内容可帮助您进一步了解Scala与Spark的结合应用：

• 分布式计算之Scala实战

• Akka Scala分布式计算

实验分析

通过本实验，您将学习到Spark的安装、使用及链式操作的处理效率，同时熟悉Spark的基本概念以及Scala API的灵活性。进一步的信息可以参考以下相关资源，以增强对Spark分布式计算的理解：

• Spark高效的分布式计算架构

• 分布式大数据处理引擎Flink视频教程