没有集群环境，怎么学好大数据处理框架（Hadoop，Spark）的相关知识？

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没有集群环境，怎么学好大数据处理框架（Hadoop，Spark）的相关知识？在已经有Java，scala等丰富经验的前提下。

2017年12月23日 10 条回复 1124 次浏览
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发起人：架构师 初入职场

回复 ( 10 )

  1. qiqiqi
    qiqiqi 初入职场
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    推荐用docker搭建你的集群，真是太方便了。大数据是一个知识体系，不仅仅是spark，你其实应该学的还包括，文件系统hdfs，Nosql，我推荐的是Cassandra，分布式消息队列，比如kafka，由于kafka绑定了zookeeper，所以zk也少不了。流式处理越来越重要，storm虽然很不错，但spark streaming由于能够和spark sql，mllib无缝整合，所以更加推荐。最后你会发现搭建可以拿来学习的开发环境是相当头疼的。那么，学习docker吧，github上有大量配置好的镜像可以供你使用。可以任意组织你期望的集群。所有一切都可以跑在一台单机上。总之，docker是学习大数据的终极利器。

  2. Nextchen
    Nextchen 初入职场
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    已经有 java 和 scala 丰富经验的前提下，这个问题不复存在了

  3. 纪路
    纪路 初入职场
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    这么多人都说了，Hadoop和Spark都可以单机跑，

  4. 用心阁
    用心阁 初入职场
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    Spark单机也能跑

  5. 李冰
    李冰 管理专家
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    如果你只是学习怎么用hadoop和spark单机跑就是了。如果你非要用cluster，去组一个就是了。这么多提供cloud服务的公司呢，也不贵。国内用阿里，国外Amazon的EC2和Google的GCP都行。

  6. Wayne Shi
    Wayne Shi 初入职场
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    Spark虽然是大规模的计算框架，但也支持在单机上运行，对于入门学习者而言，单机环境已经足够。实验楼Spark训练营Hadoop – Spark 大数据动手实验

    Spark安装非常简单，如需本地安装可以参考以下步骤。

    1. 安装

    1.1 安装前准备

    安装Spark之前需要先安装Java，Scala及Python。

    安装Java

    实验楼环境中已经安装了JDK，这里打开桌面上的Xfce终端，执行查看Java版本：

    可以看到实验楼的Java版本是1.8.0_60，满足Spark 1.5.1对Java版本的要求。

    如果需要自己安装可以在Oracle的官网下载Java SE JDK，下载链接：Java SE – Downloads

    由于官网速度很慢，我们预先上传到了实验楼内网，下载并解压到/opt/目录：

    wget http://labfile.oss.aliyuncs.com/courses/456/scala-2.11.7.tgz
tar zxvf scala-2.11.7.tgz
sudo mv scala-2.11.7 /opt/

  7. 昆吾
    昆吾 初入职场
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    关于学好大数据处理框架，我这里这样假设：

    1. 学会大数据框架应用开发；
    2. 学会大数据框架；

    第一点相对简单，前面很多位都有回答，没有错，spark可以单机部署的，基本上主流框架都能单机部署，所以老老实实低头下载、编译、部署、coding、测试吧，多看文档和源码，多写代码，少看《xx天精通xx》之类的东西（不过可以参考玩玩，别当真就行）。

    关于机器配置，其实也不用太夸张，这无非又是给自己的惰性找个借口罢了，主流能跑得动LOL的机器都能满足你基本的测试学习需要了，实在不行就壮士断腕放弃游戏直接把系统装成linux……所以关键还是你学习欲望是否强烈的问题。

    当然其实也没有那么简单，大数据量和小数据量毕竟有本质上的区别，根本就是两个世界的东西，处理100M和100T数据的区别不只是时间长短、节点多少的问题，有些问题只有在大规模数据处理时才会遇到，能够解决好这类问题的人就很厉害了，也是这行门槛所在。

    那么重点我想谈谈的是第二个情况：假设你想学好框架。

    Hadoop 和Spark发展到了今天，都已经不仅仅是一个计算框架了，而使已经演化成了生态完整的系统，很多这个行业最优秀的程序员为它们做了贡献。赞美开源世界，这些代码对你都是Open的，那么就去阅读好了，带着目的的那种。比如你看到了spark standalone的任务提交流程代码，那么为什么它这么搞？能从中借鉴什么？假设哪天自己要设计一个别的分布式系统时是否能够参考？有什么优缺点？这些东西我认为在没有集群的情况下都是能够做的。

    假设有这样的积累，当开始工作时，你放心：任何系统都会出现问题，当问题发生时对你来说应该一切都是脉络清晰的；任何系统都不可能满足所有需求，当新需求spark/hadoop或者其他什么的满足不了需求时需要重新开发或者改造时，你应该使思路活跃的，应该是能够直击问题关键点的。当然这些锻炼在没有集群和实际操作的情况下是很难做到的，但可以先做好准备。

    我定义学好，在于系统的每个动作对你来说都是很清晰的，你知道它做这个动作的理由，它的实现方法，这个动作产生的影响，可能会出现问题的点……我比较笨，大概只能想到好好积累这一种手段……

  8. 阿里云云栖社区
    阿里云云栖社区 初入职场
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    云栖社区围绕大数据技术——Spark整理了一份详尽的学习、实践课程，整个课程分为三大部分：

    一、基础打磨：《Scala入门到精通》《Linux&Akka基础》的系列学习课程；

    二、深入理解：本部分主要包含《源码走读》、《组件解析》两部分内容；

    三、应用实践：从语言的场景实践到技术应用提供了全方的实战演练案例，读者可以根据内容手把手地进行；

    还有最后一部分是介绍基于阿里云E-MapReduce（点击了解产品详情）的实践应用讲解。

    小编特意为想深入学习的上云“新”同学们准备了一份厚礼：10个阿里云免费套餐邀请码（想必很多同学知道他的价值，如果还有不了解的可以点击此处查看）用于实践学习使用。

    获得方式：各位同学请在知乎原文评论中，点击括号中的原文——>（绝对干货：Spark核心技术系列课程和实践学习 – 知乎专栏）回复：我要阿里云免费套餐邀请码（可以免费申请开通阿里云服务器、数据库等30多款云计算产品），为公平起见采用评论点赞排名前十位的小伙伴可得。

    课程介绍如下，提供给各位同学提前预览各取所需，课程学习页面请点击此处进入：

    一、基础打磨篇：

    1.1 《Scala入门到精通》

    · 第一节：Scala语言初步

    · 第二节：Scala基本类型及操作、程序控制结构

    · 第三节：Array、List

    · 第四节：Set、Map、Tuple、队列操作实战

    · 第五节：函数与闭包

    · 第六节：类和对象（一）

    · 第七节：类和对象（二）

    · 第八节：包和引入

    · 第九节：继承与组合

    · 第十节：Scala类层次结构、Traits初步

    · 第十一节：Trait进阶

    · 第十二节：I/O与正则表达式

    · 第十三节：高阶函数

    · 第十四节：Case Class与模式匹配（一）

    · 第十五节：Case Class与模式匹配（二）

    · 第十六节：泛型与注解

    · 第十七节：类型参数（一）

    · 第十八节：隐式转换与隐式参数（一）

    · 第十九节：隐式转换与隐式参数（二）

    · 第二十节：类型参数（二）

    · 第二十一节：类型参数（三）

    · 第二十二节：高级类型 （一）

    · 第二十三节：高级类型 （二）

    · 第二十四节：高级类型 （三）

    · 第二十五节：提取器（Extractor）

    · 第二十六节：Scala并发编程基础

    · 第二十七节：Scala操纵XML

    · 第二十八节：Scala与JAVA互操作

    · 第二十九节：Scala数据库编程

    · 第三十节：Scala脚本编程与结束语

    1.2 《Linux & Akka基础》

    · 第一节：Linux介绍、安装及使用初步

    · 第二节：Linux文件系统、目录（一）

    · 第三节：用户和组 · 第四节：Linux文件系统（二）

    · 第五节：vi、vim编辑器（一）

    · 第六节：vi、vim编辑器（二）

    · 第七节：进程管理

    · 第八节：网络管理

    · 第九节：Shell编程入门（一）

    · 第十节：Shell编程入门（二）

    · 第十一节：Shell编程入门（三）

    · 第十二节：Shell编程入门（四）

    · 第十三节：Shell编程入门（五）

    · 第十四节：Shell编程入门（六）

    · 第十五节：基础正则表达式（一）

    · Akka并发编程（一）：并发编程简介

    · Akka并发编程（二）：：Actor模型(一）

    · Akka并发编程（三）：Actor模型（二）

    · Akka并发编程（四）：Actor模型（三）

    · Akka并发编程（五）：Actor模型（四）

    · Akka并发编程（六）：Actor模型（五）

    · Akka并发编程（七）：Actor模型（六）

    · Akka并发编程（八）：Actor模型（七）

    二、深入理解篇

    2.1 《源码走读》

    · 第一节：Spark应用程序提交流程

    · 第二节：SparkContext的创建

    · 第三节：Spark Job的提交

    · 第四节：Stage划分

    · 第五节：Stage提交

    · 第六节：Task提交

    · 第七节：ResourceOffers与LaunchTasks解析

    · 第八节：Task执行

    · 第九节：Task执行成功时的结果处理

    · 第十节：Standalone运行模式解析

    · 第十一节：Spark SQL 处理流程分析

    · 第十二节：Spark SQL之SQLContext（一）

    2.2 《组件解析》

    · 第一节：Spark 1.5.0集群搭建

    · 第二节：Hadoop、Spark生成圈简介

    · 第三节：Spark Intellij IDEA开发环境搭建

    · 第四节：Spark编程模型（一)

    · 第五节：Spark编程模型（二）

    · 第六节：Spark编程模型（三)

    · 第七节：Spark运行原理

    · 第八节：Spark SQL与DataFrame（一）

    · 第九节：Spark SQL运行流程解析

    · 第十节：Spark SQL案例实战（一）

    · 第十一节：Spark Streaming（一）

    · 第十二节：Spark Streaming（二）

    · 第十三节：Spark Streaming（三）

    · 第十四节：Spark Streaming（四）

    · 第十五节：Kafka 0.8.2.1 集群搭建

    · 第十六节：Spark Streaming与Kafka

    三、应用实践篇

    3.1 《场景实践》

    · 和封神一起“深挖”Spark

    · 商品搜索引擎—推荐系统设计

    · 阿里Spark实践与探索

    · 如何做Spark 版本兼容

    · 用线性回归无编码实现文章浏览数预测

    · Spark Streaming+Spark SQL实现可配置ETL

    · 2016中国spark技术峰会见闻摘要

    · Spark Streaming 流式计算实战

    · 利用 Spark DataSource API 实现Rest数据源

    · 协同过滤算法多语言实现 · Spark 数据倾斜的一些表现

    · Spark性能优化 · Spark性能优化——和shuffle搏斗

    · Kafka+Spark Streaming+Redis实时计算实践

    · 数据处理平台架构中的SMACK组合

    3.2 《技术应用》

    · SparkSQL实战（一）：DataFrames基础

    · SparkSQL实战（二）：DataFrames进阶

    · SparkSQL实战（三）：SparkSQL应用案例

    · ML On Spark（一）：基础数据结构

    · ML On Spark（二）：基础数据结构

    · ML On Spark（三）：统计基础

    · ML On Spark（四）：统计基础

    更多：E-MapReduce实践应用场景介绍

    · 泰为基于EMR的考量与实践

    · 基于E-MapReduce梨视频推荐系统

    · Databricks、Intel、阿里、梨视频的实践

    · E-MapReduce集群搭建HAWQ实践

    · E-MapReduce支持计算与存储分离,成本降1倍

    · 阿里云MongoDB与EMR的HelloWorld

    · E-MapReduce(Hadoop)10大类问题集群规划

    · 云上Hadoop之优势

    点击此处查看课程详细内容

    更多技术干货欢迎点击关注知乎机构号：阿里云云栖社区 – 汇聚阿里技术精粹

  9. Patrick Leung
    Patrick Leung 初入职场
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    用VMware实现伪分布式。

  10. 移动易MobileEasy
    移动易MobileEasy 管理大师
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    没有集群环境，可以单机跑应用，但是还是没有解决学习大数据平台处理框架的问题。

    我觉得有几个方面，可以给你参考：

    1、你需要一个比较强劲的机器，内存/CPU要稍大一些，这些大数据的家伙都是吃资源的；

    2、你可以选择采用虚拟化技术，比如VMware，VirtualBox，多跑几个linux，应该问题不大；

    3、你还可以选择最近比较流行的Docker技术，很大程度上比虚拟化要便捷的多；

    4、你还可以很土豪，买很多实体机，选择用Ambari搭建一个真实的hadoop环境，我觉得那样你会学得更快。

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