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1、实验环境： 设备名称 LAPTOP-9KJS8HO6 处理器 Intel(R) Core(TM) i5-10300H CPU @ 2.50GHz 2.50 GHz 机带 RAM 16.0 GB (15.8 GB 可用) 主机操作系统 Windows 10 家庭中文版 虚拟机操作系统 ubuntukylin-16.04 Hadoop 版本 3.1.3 JDK 版本 1.8 Java IDE：Eclipse 系统类型 64 位操作系统, 基于 x64 的处理器 笔和触控 没有可用于此显示器的笔或触控输入 2、实验内容与完成情况： 1. 安装hadoop和spark。 将下载好的安装包解压至固定路径并安装 使用命令./bin/spark-shell启动spark 图2启动spark 2. Spark读取文件系统的数据 （1） 在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数； 图3 spark统计行数 （2） 在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（

Spark 入门实战系列，适合初学者，文档包括十部分内容，质量很好，为了感谢文档作者，也为了帮助更多的人入门，传播作者的心血，特此友情转贴: 1.Spark及其生态圈简介.pdf 2.Spark编译与部署（上）--基础环境搭建.pdf 2.Spark编译与部署（下）--Spark编译安装.pdf 2.Spark编译与部署（中）--Hadoop编译安装.pdf 3.Spark编程模型（上）--概念及SparkShell实战.pdf 3.Spark编程模型（下）--IDEA搭建及实战.pdf 4.Spark运行架构.pdf 5.Hive（上）--Hive介绍及部署.pdf 5.Hive（下）--Hive实战.pdf 6.SparkSQL（上）--SparkSQL简介.pdf 6.SparkSQL（下）--Spark实战应用.pdf 6.SparkSQL（中）--深入了解运行计划及调优.pdf 7.SparkStreaming（上）--SparkStreaming原理介绍.pdf 7.SparkStreaming（下）--SparkStreaming实战.pdf 8.SparkMLlib（上）--机器学习及SparkMLlib简介.pdf 8.SparkMLlib（下）--SparkMLlib实战.pdf 9.SparkGraphX介绍及实例.pdf 10.分布式内存文件系统Tachyon介绍及安装部署.pdf

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Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大学伯克利分校的AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是——Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。

当前形式的 Spark Core 的开发始于 2013 年 1 月在中国深圳，当时 Spark 参与了 HAXLR8R 硬件加速器。Spark Cloud 的开发始于 2011 年 12 月，作为支持 Spark Socket 的软件基础设施。2013 年 1 月至 5 月期间，Spark Core 和 Cloud 从原型开发为用于构建互联网连接硬件的功能平台。2013 年 5 月 2 日，Spark Core 在众筹平台 Kickstarter 上推出。2013 年 5 月 17 日，该产品的硬件设计文件在 GitHub 上发布，供其他人使用和学习。 包括什么 BOM — Spark Core 最新版本的当前材料清单。包括来自设计文件、组件值、数量和封装类型的零件编号标签。 数据表— Spark 内核中包含的各种组件的数据表，包括 STM32F103CBT6 微控制器和 CC3000 Wi-Fi 模块。 EAGLE — Spark 核心的原理图和电路板文件。我们使用 EAGLE，一个免费增值的 PCB 设计软件包 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件