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为学习spark，虚拟机中开4台虚拟机安装spark3.0.0
底层hadoop集群已经安装好，见ol7.7安装部署4节点hadoop 3.2.1分布式集群学习环境
首先，去http://spark.apache.org/downloads.html下载对应安装包
解压
[hadoop@master ~]$ sudo tar -zxf spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local [hadoop@master ~]$ cd /usr/local [hadoop@master /usr/local]$ sudo mv ./spark-3.0.0-bin-without-hadoop/ spark [hadoop@master /usr/local]$ sudo chown -R hadoop: ./spark
四个节点都添加环境变量
export SPARK_HOME=/usr/local/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
配置spark
spark目录中的conf目录下cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh后面添加
export SPARK_MASTER_IP=192.168.168.11 export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop export SPARK_LOCAL_DIRS=/usr/local/hadoop export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)
然后配置work节点，cp ./conf/slaves.template ./conf/slaves修改为
master
slave1
slave2
slave3
写死JAVA_HOME，sbin/spark-config.sh最后添加
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_191
复制spark目录到其他节点
sudo scp -r /usr/local/spark/ slave1:/usr/local/ sudo scp -r /usr/local/spark/ slave2:/usr/local/ sudo scp -r /usr/local/spark/ slave3:/usr/local/ sudo chown -R hadoop ./spark/
...
启动集群
先启动hadoop集群/usr/local/hadoop/sbin/start-all.sh
然后启动spark集群
通过master8080端口监控
完成安装
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。