So installieren Sie die Standalone-Version von Spark in einer Linux-Umgebung ohne Verwendung von Hadoop

ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~$ java -version
OpenJDK-Version „1.8.0_151“
OpenJDK-Laufzeitumgebung (Build 1.8.0_151-8u151-b12-0ubuntu0.16.04.2-b12)
OpenJDK 64-Bit-Server-VM (Build 25.151-b12, gemischter Modus)
ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~$

ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc$ ll
insgesamt 196436
drwxrwxr-x 3 Ubuntu Ubuntu 4096 2. Februar 19:57 ./
drwxrwxr-x 9 Ubuntu Ubuntu 4096 2. Februar 19:54 ../
drwxrwxr-x 13 Ubuntu Ubuntu 4096 2. Februar 19:58 Spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/
-rw-r--r-- 1 Ubuntu Ubuntu 200934340 2. Februar 19:53 Spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz

ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ bin/spark-shell 
Verwenden des Standard-Log4j-Profils von Spark: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
Festlegen der Standardprotokollebene auf „WARN“.
Um die Protokollierungsebene anzupassen, verwenden Sie sc.setLogLevel(newLevel). Verwenden Sie für SparkR setLogLevel(newLevel).
18/02/02 20:12:16 WARNUNG NativeCodeLoader: Native-Hadoop-Bibliothek für Ihre Plattform kann nicht geladen werden... ggf. werden integrierte Java-Klassen verwendet
18/02/02 20:12:16 WARN Utils: Ihr Hostname, localhost, wird in eine Loopback-Adresse aufgelöst: 127.0.0.1; stattdessen wird 172.17.0.15 verwendet (auf Schnittstelle eth0)
18/02/02 20:12:16 WARN Utils: Setzen Sie SPARK_LOCAL_IP, wenn Sie an eine andere Adresse binden müssen
Spark-Kontext-Web-Benutzeroberfläche verfügbar unter http://172.17.0.15:4040
Spark-Kontext verfügbar als „sc“ (Master = local[*], App-ID = local-1517573538209).
Spark-Sitzung als „Spark“ verfügbar.
Willkommen bei
   ____ __
   / __/__ ___ _____/ /__
  _\ \/ _ \/ _ `/ __/ '_/
  /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\ Version 2.2.1
   /_/
Verwende Scala Version 2.11.8 (OpenJDK 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_151)
Geben Sie Ausdrücke ein, um sie auswerten zu lassen.
Geben Sie :help ein, um weitere Informationen zu erhalten.
scala>

scala> val Zeilen = sc.textFile("README.md")
Zeilen: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = README.md MapPartitionsRDD[1] bei textFile bei <console>:24
scala> Zeilen.Anzahl()
res0: Lang = 103
scala> Zeilen.zuerst()
res1: Zeichenfolge = # Apache Spark
scala>: beenden
ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ 
ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ 
ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$  
ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ wc -l README.md 
103 README.md
ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$ head -n 1 README.md 
# Apache Spark
ubuntu@VM-0-15-ubuntu:~/taoge/spark_calc/spark-2.2.1-bin-hadoop2.7$