Spark on Microsoft Azure(1)-Create a Spark in HDInsight
Spark是一个开源、分布式、基于内存的实时处理平台。与Hadoop相比，由于Spark是基于内存的，减少了磁盘IO，因此具有更好的性能。这篇文章主要讲述Microsoft Azure HDInsight上的Spark平台。
1、首先得拥有一个Azure的订阅号。截止到2016年8月，Spark只存在于Azure Global版本中，Azure China并未上线。
2、截止到2016年8月，只在Azure新portal上能够创建HDInsight，老的portal已经显示为禁用状态。
3、在Azure新门户中，点击新建-》数据+分析-》HDInsight，输入集群名称，并选择订阅号。集群名称不可以与已有的集群冲突。你可能拥有多个订阅号，选择其中的一个，所产生的费用将从选定的订阅号中扣除。
4、选择集群类型。HDInsight中包含Hadoop、HBase、Spark、Storm等。这里，我们选择Spark。目前HDInsight中的Spark只支持Linux系统。选择Spark版本及计费节点。
5、输入登录集群凭据。包括集群登录用户名、登录密码以及SSH用户名和密码。为简单起见，这里我们选择SSH身份验证为密码验证。用户名密码得牢记，后续管理集群是需要用到。
6、选择数据源。Spark的数据源默认是在Azure的Storage里面，目前预览版可以切换至Data Lake Store。这里我们创建新的存储账户，并输入默认的容器名称，选择位置在东亚。
7、选择定价层。由于我们目前只是测试，因此我选择1个辅助进程节点，并使用尽可能低的配置。辅助进程和头结点的节点大小选择A3。即使这样，每个小时仍需0.96美元（窃以为还是非常贵的）
8、资源组为了方便azure资源的管理，我们这里输入ruiyuantest。最后点击创建按钮。创建过程可能比较长，笔者花费大约15分钟。
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