利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1：開發環境搭建
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啟動後的歡迎頁面
要與spark集×××互，需要在Knime中安裝KNIME? Extension for Apache Spark。並在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：
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。
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
３．4 開機啟動
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
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
未完待續......
利用KNIME建立Spark Machine learning 模型 1：開發環境搭建