JDK8、Hadoop2.7.1、Spark 1.6 for Hadoop2.6+、Scala2.11.7
命令:sudo(普通用户执行root的命令权限);
参考:
http://www.linuxdiyf.com/linux/13027.html
http://blog.csdn.net/yeruby/article/details/49805121
修改文件夹的所有者
chown [选项]... [所有者][:[组]] 文件...
必要参数:
-c 显示更改的部分的信息
-f 忽略错误信息
-h 修复符号链接
-R 处理指定目录以及其子目录下的所有文件
-v 显示详细的处理信息
-deference 作用于符号链接的指向,而不是链接文件本身
命令:sudo chown hadoop:hadoop -R -f /usr/local/hadoop/
监控页面:
Spark Jobs | http://192.168.1.114:4040/ |
监控Spark运行情况(运行start-all.sh后) | http://192.168.1.114:8080 |
监控Hadoop | http://192.168.1.114:8088/ |
一、JDK8安装
1、解压
1
|
sudo tar zxvf ./jdk-7u45-linux-x64.tar.gz |
2、移动:mv a b
3-A、设置当前用户的环境变量
1
|
vi ~/.bashrc |
加这些内容到末尾
1
2
3
4
5
|
#JAVA VARIABLES export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1. 8 .0_65/
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=${JAVA_HOME}/lib export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH |
让设置生效
1
|
source ~/.bashrc |
3-B、设置系统的环境变量
1
|
sudo vim /etc/profile |
追加内容到末尾:
1
2
3
|
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1. 8 .0_65
export PATH = $JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar |
执行:
1
|
source /etc/profile |
测试:
1
|
java -version |
二、安装SSH
2.1. 安装ssh
$sudo apt-get installl openssh-server
然后continue YES
2.2. 安装好ssh服务后,那就打开这个服务吧
$sudo /etc/init.d/ssh start
2.3. 顺便查看下服务是否正确启动:
$ ps -e | grep ssh
2.4. 设置免密码登录,生成私钥和公钥
$ ssh-keygen -t rsa -P ""
在输入路径那儿笔者直接回车,这样在/home/ming/.ssh里面生成两个文件 id_rsa、id_rsa.pub,前者是私钥,后者是公钥。
2.5. 接着将公钥追加到authorized_keys里面,它保存所有允许以当前用户身份登录到ssh客户端用户的公钥内容。
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
2.6. 登陆ssh
$ssh hadoop@localhost
接着输入yes
2.7. 退出
$exit
三、Hadoop安装
1、解压
2、移动到/usr/local/hadoop文件夹下;
3、给当前用户添加读写权限
1
|
sudo chmod 777 ./hadoop/
|
4、设置环境变量
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
|
#HADOOP VARIABLES #Hadoop2. 7.1
export HADOOP_INSTALL=/usr/local/bigdata/hadoop/ export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/sbin export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_INSTALL export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_INSTALL export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_INSTALL export YARN_HOME=$HADOOP_INSTALL 不同的 #Hadoop2. 4
export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/sbin export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_INSTALL export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_INSTALL export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_INSTALL export YARN_HOME=$HADOOP_INSTALL export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_INSTALL/lib/ native
export HADOOP_OPTS= "-Djava.library.path=$HADOOP_INSTALL/lib"
|
5、测试Hadoop
在usr/local/bigdata/hadoop/目录下,有时需要在hadoop/下创建input目录
1
|
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/sources/hadoop-mapreduce-examples- 2.7 . 1 -sources.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount input output
|
四、安装Spark1.6和Scala2.11.7
1、解压:tar -xzf 文件名
2、配置参数:
1
|
sudo gedit /etc/profile 或~/.bashrc |
追加内容:
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
|
#Setting Scala Scala环境变量 export SCALA_HOME=/usr/local/bigdata/scala- 2.11 . 7
export PATH=${SCALA_HOME}/bin:$PATH #setting Spark Spark环境变量 export SPARK_HOME=/usr/local/bigdata/spark-hadoop/ export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin #PythonPath 将Spark中的pySpark模块增加的Python环境中 export PYTHONPATH=/usr/local/bigdata/spark-hadoop/python |
执行:source ~/.bashrc
3、测试Spark
3.1、打开命令终端;
3.2、在spark-hadoop目录下,执行以下命令,打开Scala到Spark的连接窗口 :
1
|
./bin/spark-shell |
3.3、在spark-hadoop目录下,执行以下命令 ,打开Python到Spark的连接窗口
1
|
./bin/pyspark |
3.4、运行SparkPi(不用root权限)
1
|
run-example org.apache.spark.examples.SparkPi 10
|
3.4、修改spark-env.sh
1
2
3
|
cd /usr/local/bigdata/spark-hadoop/conf/ cp spark-env.sh.template spark-env.sh vi spark-env.sh |
追加内容:
1
2
3
4
|
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1. 8 .0_65
export SCALA_HOME=/usr/local/bigdata/scala- 2.11 . 7
export SPARK_MASTER_IP= 192.168 . 1.114
export SPARK_WORKER_MEMORY=1024m |
3.5、提交任务到Spark集群
1
|
spark-submit --master spark: //192.168.1.114:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi --name Spark-Pi /usr/local/bigdata/spark-hadoop/lib/spark-examples-1.6.0-hadoop2.6.0.jar
|
五、Spark与Hadoop结合使用
1、在Yarn中运行Spark任务,编辑spark-env.sh:
1
2
3
|
vim /usr/local/bigdata/spark-hadoop/conf/spark-env.sh #追加如下内容 export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/bigdata/hadoop/etc/hadoop |
2、分别开启Hadoop集群和Spark集群:
1
2
3
|
$HDOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh $HDOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh |
相关推荐
aspose-words-15.8.0-jdk1.6aspose-words-15.8.0-jdk1.6aspose-words-15.8.0-jdk1.6aspose-words-15.8.0-jdk1.6aspose-words-15.8.0-jdk1.6aspose-words-15.8.0-jdk1.6aspose-words-15.8.0-jdk1.6aspose-words-...
这个打包的环境简化了大数据环境的配置过程,使得开发者和数据工程师可以快速开始他们的项目。然而,实际部署时,还需要考虑集群的高可用性、安全性、性能优化等多个方面,这些都需要根据具体情况进行详细配置和调整...
Spark是Apache软件基金会下的一个开源大数据处理框架,它以其高效的计算性能、易用性和灵活性而闻名。...要充分利用这个版本,理解Spark的基本概念和操作,以及如何在Hadoop环境中部署和管理Spark是至关重要的。
标题中的“大数据常用安装包-jdk8-py39-node16-spark351”表明这个压缩包包含了几个在大数据处理中常见的组件,包括Java Development Kit (JDK) 8,Python 3.9,Node.js 16以及Spark 3.5.1。这些工具都是数据科学和...
通过这份"大数据培训Hadoop-jdk241版本",学习者可以深入理解Hadoop的分布式计算模型,掌握JDK 8的关键特性,并学会在实际项目中运用这些知识,处理大规模的数据挑战。在实际操作中,安装和配置JDK 8u241,然后搭建...
在Windows 10环境下搭建Hadoop生态系统,包括JDK、MySQL、Hadoop、Scala、Hive和Spark等组件,是一项繁琐但重要的任务,这将为你提供一个基础的大数据处理平台。下面将详细介绍每个组件的安装与配置过程。 **1. JDK...
logback-cfca-jdk1.6-3.1.0.0.jar
本项目旨在搭建一套完整的Spark集群环境,包括Hadoop HA(高可用)、HBase、Phoenix、Kafka、Flume、Zookeeper以及Scala等多个组件的集成。这样的环境适用于大规模的数据处理与分析任务,能够有效地支持实时数据流...
hadoop-2.6.0.tar.gz + ideaIC-13.1.6.tar.gz + jdk-7u75-linux-i586.tar.gz + scala-2.10.4.tgz + spark-1.0.0-bin-hadoop2.tgz
Scala 2.13是Spark的开发语言,因此需要匹配版本的JDK环境。解压后,你可以配置环境变量,如SPARK_HOME,然后通过bin目录下的启动脚本来运行Spark。此外,还需要配置Hadoop的相关路径,如HADOOP_CONF_DIR,以便Spark...
这个版本的Spark支持Java Development Kit (JDK) 7,同时要求Scala编程环境为2.11.x版本。 首先,我们需要理解Spark的核心概念。Spark提供了一个分布式计算模型,名为弹性分布式数据集(Resilient Distributed ...
1.okhttp3.8源码使用jdk1.6重新编译,已集成了okio,在javaweb项目中使用,未在安卓项目中使用 2.okhttp3.8源码使用jdk1.6重新编译_okhttp3.8.0-jdk1.6.jar
2部分: jdk-1.6-windows-64-01 jdk-1.6-windows-64-02
在IT行业中,大数据技术是当前的关键领域之一,而Hadoop作为开源的大数据处理框架,扮演着核心角色。本文将详细讲解如何在虚拟机环境中安装Hadoop的基础步骤,以供学习和实践。 首先,我们需要在虚拟机上搭建环境。...
《OkHttp3.8.0-JDK1.6:低版本环境下的高效网络通信库》 OkHttp3.8.0-jdk1.6.zip是一个专门为Java Web项目设计的网络通信库,它针对JDK1.6进行了优化和重新编译,确保在较低版本的Java环境中也能稳定运行。OkHttp,...
在IT行业中,大数据技术是当前的关键领域之一,而Hadoop作为开源的大数据处理框架,扮演着核心角色。本文将详细讲解如何在虚拟机环境中安装Hadoop的基础步骤,涉及虚拟机软件的选择、安装、配置,以及Java环境的设置...
在构建大数据处理环境时,Hadoop、HBase、Spark和Hive是四个核心组件,它们协同工作以实现高效的数据存储、处理和分析。本教程将详细介绍如何在Ubuntu系统上搭建这些组件的集群。 1. **Hadoop**:Hadoop是Apache...
这个压缩包文件“hadoop-2.7.1.tar.gz+jdk-8u281-linux-x64.rpm.zip”包含了两个主要组件:Hadoop的2.7.1版本和Java Development Kit(JDK)的8u281版本,适用于Linux操作系统。本文将详细讲解如何在Linux环境中搭建...
本篇主要介绍如何在虚拟环境中搭建Hadoop集群,涉及到虚拟机的选择、操作系统的选择、Java的安装以及Hadoop的初步部署。 首先,我们看到使用的是VirtualBox作为虚拟机软件,它是一款功能强大的开源虚拟化解决方案,...
为了部署和运行Spark,你需要配置Hadoop环境,确保JDK版本符合要求,并设置相应的环境变量。然后,你可以使用`spark-submit`脚本来提交你的Spark应用程序,或者直接在Spark Shell中编写和运行代码。对于大规模的数据...