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實戰:利用KNIME建立SparkMachinelearning模型1:開發環境搭建

1、Knime Analytics 安裝

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從官方網站下載合適的版本 https://www.knime.com/downloads

將下載的安裝包在安裝路徑解壓 https://www.knime.com/installation-0

下圖是knime啟動后的歡迎頁面

實戰:利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1:開發環境搭建

要與spark集×××互,需要在Knime中安裝KNIME? Extension for Apache Spark。并在Hadoop集群邊界節點或能夠執行spark-submit的節點安裝Spark Job Server。架構圖如下:

實戰:利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1:開發環境搭建

2、KNIME? Extension for Apache Spark 安裝

在KNIME Analytics 中點擊File->Install KNIME extensions選中KNIME Big Data Extensions,點擊Next安裝。

實戰:利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1:開發環境搭建

3、SPARK JOB SERVER安裝

以下步驟以Centos 6.5 + CDH 5.7 為例

3.1 下載spark job server

$ wget http://download.knime.org/store/3.5/spark-job-server-0.6.2.3-KNIME_cdh-5.7.tar.gz

3.2 login as root or su root

3.3 安裝

# LINKNAME=spark-job-server

# useradd -d /opt/${LINKNAME}/ -M -r -s /bin/false spark-job-server

# su -l -c "hdfs dfs -mkdir -p /user/spark-job-server ; hdfs dfs -chown -R spark-job-server /user/spark-job-server" hdfs

# cp spark-job-server-0.6.2.3-KNIME_cdh-5.7.tar.gz /opt

# cd /opt

# tar -xvf spark-job-server-0.6.2.3-KNIME_cdh-5.7.tar.gz

# ln -s spark-job-server-0.6.2.3-KNIME_cdh-5.7 ${LINKNAME}

#  chown -R spark-job-server:spark-job-server ${LINKNAME} spark-job-server-0.6.2.3-KNIME_cdh-5.7

3.4  開機啟動

# ln -s /opt/${LINKNAME}/spark-job-server-init.d /etc/init.d/${LINKNAME}

#chkconfig --levels 2345 ${LINKNAME} on

3.5 編輯environment.conf

設置master,例如

master = "spark://ifrebdplatform1:7077"

設置Default settings for Spark contexts: context-settings

3.6 編輯設置settings.sh

設置SPARK_HOME,本例默認正確,不做改變

設置LOG_DIR,如果不用默認設置的目錄的話

3.7 根據喜好編輯log4j-server.properties

3.8 啟動spark job server

/etc/init.d/${LINKNAME} start

3.9 在knime 添加create spark context 節點測試鏈接

實戰:利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1:開發環境搭建

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右擊create spark context 節點,點擊Execute執行

右擊create spark context 節點,點擊Spark Context,查看結果

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未完待續......

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