１、Knime Analytics　安装

从官方网站下载合适的版本　https://www.knime.com/downloads

将下载的安装包在安装路径解压　https://www.knime.com/installation-0

下图是knime启动后的欢迎页面

实战：利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1：开发环境搭建_第1张图片

要与spark集×××互，需要在Knime中安装KNIME® Extension for Apache Spark。并在Hadoop集群边界节点或能够执行spark-submit的节点安装Spark Job Server。架构图如下：

实战：利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1：开发环境搭建_第2张图片

２、KNIME® Extension for Apache Spark　安装

在KNIME Analytics 中点击File->Install KNIME extensions选中KNIME Big Data Extensions，点击Next安装。

实战：利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1：开发环境搭建_第3张图片

３、SPARK JOB SERVER安装

以下步骤以Centos 6.5 + CDH 5.7 为例

３．1 下载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 安装

# 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  开机启动

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

＃chkconfig --levels 2345 ${LINKNAME} on

３．５ 编辑environment.conf

设置master，例如

master = "spark://ifrebdplatform1:7077"

设置Default settings for Spark contexts: context-settings

３．６ 编辑设置settings.sh

设置SPARK_HOME，本例默认正确，不做改变

设置LOG_DIR，如果不用默认设置的目录的话

３．７ 根据喜好编辑log4j-server.properties

３．８ 启动spark job server

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

３．９　在knime 添加create spark context 节点测试链接

实战：利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1：开发环境搭建_第4张图片

实战：利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1：开发环境搭建_第5张图片

右击create spark context 节点，点击Execute执行

右击create spark context 节点，点击Spark Context，查看结果

实战：利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1：开发环境搭建_第6张图片

未完待续......