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大数据学习系列之六-----Hadoop+Spark环境搭建-创新互联

引言

在上一篇中 大数据学习系列之五 ----- Hive整合HBase图文详解 ： http://www.panchengming.com/2017/12/18/pancm62/ 中使用Hive整合HBase，并且测试成功了。在之前的大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) : http://www.panchengming.com/2017/11/26/pancm55/ 中成功的搭建了Hadoop的环境，本文主要讲的是Hadoop+Spark 的环境。虽然搭建的是单机版，但是改成集群版的也相当容易，这点以后会写关于Hadoop+Spark+HBase+Hive+Zookeeper 等集群的相关说明的。

作为一家“创意+整合+营销”的成都网站建设机构，我们在业内良好的客户口碑。创新互联建站提供从前期的网站品牌分析策划、网站设计、网站设计、做网站、创意表现、网页制作、系统开发以及后续网站营销运营等一系列服务，帮助企业打造创新的互联网品牌经营模式与有效的网络营销方法,创造更大的价值。

一、环境选择

1,服务器选择

本地虚拟机
操作系统:linux CentOS 7
Cpu：2核
内存：2G
硬盘:40G

2,配置选择

JDK:1.8 （jdk-8u144-linux-x64.tar.gz）
Hadoop:2.8.2 (hadoop-2.8.2.tar.gz)
Scala：2.12.2 (scala-2.12.2.tgz)
Spark: 1.6 (spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive.tgz)

3,下载地址

官网地址:
JDK：
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads
Hadopp:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common
Spark：
http://spark.apache.org/downloads.html
Hive on Spark (spark集成hive的版本)
http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/
Scala:
http://www.scala-lang.org/download

百度云:
链接：https://pan.baidu.com/s/1geT3A8N 密码：f7jb

二、服务器的相关配置

在配置Hadoop+Spark整合之前，应该先做一下配置。
做这些配置为了方便，使用root权限。

1,更改主机名

首先更改主机名，目的是为了方便管理。
查看本机的名称
输入:

hostname

更改本机名称
输入:

hostnamectl set-hostname master

注:主机名称更改之后，要重启(reboot)才会生效。

2,主机和IP做关系映射

修改hosts文件，做关系映射
输入

vim /etc/hosts

添加
主机的ip 和 主机名称

192.168.219.128 master

3,关闭防火墙

关闭防火墙，方便外部访问。
CentOS 7版本以下输入:
关闭防火墙

service   iptables stop

CentOS 7 以上的版本输入：

systemctl stop firewalld.service

4,时间设置

输入:

date

查看服务器时间是否一致，若不一致则更改
更改时间命令

date -s ‘MMDDhhmmYYYY.ss’

三、Scala环境配置

因为Spark的配置依赖与Scala，所以先要配置Scala。
Scala的配置

1, 文件准备

将下载好的Scala文件解压
输入

tar -xvf scala-2.12.2.tgz

然后移动到/opt/scala 里面
并且重命名为scala2.1
输入

mv  scala-2.12.2  /opt/scala
mv scala-2.12.2 scala2.1

2，环境配置

编辑 /etc/profile 文件
输入:

export SCALA_HOME=/opt/scala/scala2.1
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:$PATH

输入:

source  /etc/profile

使配置生效
输入 scala -version 查看是否安装成功

大数据学习系列之六 ----- Hadoop+Spark环境搭建

三、Spark的环境配置

1，文件准备

Spark有两种，下载的地址都给了，一种是纯净版的spark，一种是集成了hadoop以及hive的版本。本文使用的是第二种
将下载好的Spark文件解压
输入

tar -xvf spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive.tgz

然后移动到/opt/spark 里面，并重命名
输入

mv  spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive  /opt/spark
mv  spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive  spark1.6-hadoop2.4-hive

大数据学习系列之六 ----- Hadoop+Spark环境搭建

2，环境配置

编辑 /etc/profile 文件
输入:

export  SPARK_HOME=/opt/spark/spark1.6-hadoop2.4-hive 
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/bin:$PATH

大数据学习系列之六 ----- Hadoop+Spark环境搭建

输入:

source  /etc/profile

使配置生效

3，更改配置文件

切换目录
输入:

cd /opt/spark/spark1.6-hadoop2.4-hive/conf
4.3.1 修改 spark-env.sh

在conf目录下，修改spark-env.sh文件，如果没有 spark-env.sh 该文件，就复制spark-env.sh.template文件并重命名为spark-env.sh。
修改这个新建的spark-env.sh文件，加入配置:

export SCALA_HOME=/opt/scala/scala2.1    
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8    
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop  
export SPARK_HOME=/opt/spark/spark1.6-hadoop2.4-hive
export SPARK_MASTER_IP=master    
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G

大数据学习系列之六 ----- Hadoop+Spark环境搭建
注:上面的路径以自己的为准，SPARK_MASTER_IP为主机，SPARK_EXECUTOR_MEMORY为设置的运行内存。

五、Hadoop环境配置

Hadoop的具体配置在大数据学习系列之一 ----- Hadoop环境搭建(单机) ： http://www.panchengming.com/2017/11/26/pancm55 中介绍得很详细了。所以本文就大体介绍一下。
注:具体配置以自己的为准。

1，环境变量设置

编辑 /etc/profile 文件 :

vim /etc/profile

配置文件:

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:$PATH

2，配置文件更改

先切换到 /home/hadoop/hadoop2.8/etc/hadoop/ 目录下

5.2.1 修改 core-site.xml

输入:

vim core-site.xml

在添加:



        hadoop.tmp.dir
        /root/hadoop/tmp
        Abase for other temporary directories.
   
   
        fs.default.name
        hdfs://master:9000
5.2.2修改 hadoop-env.sh

输入:

vim hadoop-env.sh

将${JAVA_HOME} 修改为自己的JDK路径

export   JAVA_HOME=${JAVA_HOME}

修改为：

export   JAVA_HOME=/home/java/jdk1.8
5.2.3修改 hdfs-site.xml

输入:

vim hdfs-site.xml

在添加:


   dfs.name.dir
   /root/hadoop/dfs/name
   Path on the local filesystem where theNameNode stores the namespace and transactions logs persistently.


   dfs.data.dir
   /root/hadoop/dfs/data
   Comma separated list of paths on the localfilesystem of a DataNode where it should store its blocks.


   dfs.replication
   2


      dfs.permissions
      false
      need not permissions
5.2.4 修改mapred-site.xml

如果没有 mapred-site.xml 该文件，就复制mapred-site.xml.template文件并重命名为mapred-site.xml。
输入:

vim mapred-site.xml

修改这个新建的mapred-site.xml文件，在节点内加入配置:


    mapred.job.tracker
    master:9001


      mapred.local.dir
       /root/hadoop/var


       mapreduce.framework.name
       yarn

3，Hadoop启动

注:如果已经成功配置了就不用了
启动之前需要先格式化
切换到/home/hadoop/hadoop2.8/bin目录下
输入:

./hadoop  namenode  -format

格式化成功后，再切换到/home/hadoop/hadoop2.8/sbin目录下
启动hdfs和yarn
输入:

start-dfs.sh
start-yarn.sh

启动成功后，输入jsp查看是否启动成功
在浏览器输入 ip+8088 和ip +50070 界面查看是否能访问
能正确访问则启动成功

六、Spark启动

启动spark要确保hadoop已经成功启动
首先使用jps命令查看启动的程序
在成功启动spark之后，再使用jps命令查看
切换到Spark目录下
输入:

cd /opt/spark/spark1.6-hadoop2.4-hive/sbin

然后启动Spark
输入:

 start-all.sh

大数据学习系列之六 ----- Hadoop+Spark环境搭建

然后在浏览器输入
http://192.168.219.128:8080/

正确显示该界面，则启动成功
大数据学习系列之六 ----- Hadoop+Spark环境搭建

注:如果spark成功启动，但是无法访问界面，首先检查防火墙是否关闭，然后在使用jps查看进程，如果都没问题的，一般就可以访问界面。如果还是不行，那么检查hadoop、scala、spark的配置。

那么本文到此结束，谢谢阅读！
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作者：虚无境
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