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。
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:$PATH
输入:
source /etc/profile
使配置生效
输入 scala -version 查看是否安装成功
三、Spark的环境配置
1，文件准备
Spark有两种，下载的地址都给了，一种是纯净版的spark，一种是集成了hadoop以及hive的版本。本文使用的是第二种
将下载好的Spark文件解压
输入
tar -xvf spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive.tgz
然后移动到/opt/spark 里面，并重命名
输入
mv spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive /opt/spark
mv spark-1.6.3-bin-hadoop2.4-without-hive spark1.6-hadoop2.4-hive
2，环境配置
编辑 /etc/profile 文件
输入:
export SPARK_HOME=/opt/spark/spark1.6-hadoop2.4-hive
export PATH=.:${JAVA_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/bin:$PATH
输入:
source /etc/profile
使配置生效
3，更改配置文件
切换目录
输入:
cd /opt/spark/spark1.6-hadoop2.4-hive/conf
4.3.1 修改 spark-env.sh
在conf目录下，修改spark-env.sh文件，如果没有 spark-env.sh 该文件，就复制spark-env.sh.template文件并重命名为spark-env.sh。
修改这个新建的spark-env.sh文件，加入配置:
export SCALA_HOME=/opt/scala/scala2.1
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop2.8
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export SPARK_HOME=/opt/spark/spark1.6-hadoop2.4-hive
export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G
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:$PATH
2，配置文件更改
先切换到 /home/hadoop/hadoop2.8/etc/hadoop/ 目录下
5.2.1 修改 core-site.xml
输入:
vim core-site.xml
在添加:
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/root/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
</configuration>
5.2.2修改 hadoop-env.sh
输入:
vim hadoop-env.sh
将${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:
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/root/hadoop/dfs/name</value>
<description>Path on the local filesystem where theNameNode stores the namespace and transactions logs persistently.</description>
</property>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/root/hadoop/dfs/data</value>
<description>Comma separated list of paths on the localfilesystem of a DataNode where it should store its blocks.</description>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
<description>need not permissions</description>
</property>
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:
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>master:9001</value>
</property>
<property>
<name>mapred.local.dir</name>
<value>/root/hadoop/var</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
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
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
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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