大数据学习系列之六 ----- Hadoop+Spark环境搭建

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

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:

<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

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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

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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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