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hadoop-2.6.0.tar.gz + spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz的集群搭建(单节点)(CentOS系统)

 

 

 

 

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     百家号 :九月哥快讯               快手号:  jiuyuege
 
 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

前言

  本人呕心沥血所写,经过好一段时间反复锤炼和整理修改。感谢所参考的博友们!同时,欢迎前来查阅赏脸的博友们收藏和转载,附上本人的链接。http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5847528.html 

 

关于几个疑问和几处心得!

a.用NAT,还是桥接,还是only-host模式?

   答: hostonly、桥接和NAT

b.用static的ip,还是dhcp的?

答:static

c.别认为快照和克隆不重要,小技巧,比别人灵活用,会很节省时间和大大减少错误。

d.重用起来脚本语言的编程,如paython或shell编程。

 对于用scp -r命令或deploy.conf(配置文件),deploy.sh(实现文件复制的shell脚本文件),runRemoteCdm.sh(在远程节点上执行命令的shell脚本文件)。

e.重要Vmare Tools增强工具,或者,rz上传、sz下载。

f.大多数人常用

    Xmanager Enterprise *安装步骤

用到的所需:

  1、VMware-workstation-full-11.1.2.61471.1437365244.exe

  2、CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso

  3、jdk-8u60-linux-x64.tar.gz

  4、hadoop-2.6.0.tar.gz

  5、scala-2.10.4.tgz

  6、spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz

 

机器规划:

  192.168.80.100----------------  SparkSignleNode

目录规划:

  1、下载目录  

   /usr/loca/  ----------------    存放所有安装软件

 

 

 

 

2、新建目录

 

3、安装目录

  jdk-8u60-linux-x64.tar.gz  --------------------------------------------------  /usr/local/jdk/jdk1.8.0_60

  hadoop-2.6.0.tar.gz ----------------------------------------------------------  /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0

  scala-2.10.4.tgz --------------------------------------------------------------- /usr/local/scala/scala-2.10.4

     spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz ---------------------------------------------- /usr/local/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6

 

4、快照步骤

  快照一:

    刚安装完毕,且能连上网

     快照二:

     root用户的开启、vim编辑器的安装、ssh的安装、静态IP的设置、/etc/hostname和/etc/hosts和永久关闭防火墙

     SSH安装完之后的免密码配置,放在后面
       静态IP是192.168.80.100
          /etc/hostname是SparkSingleNode
          /etc/hosts是
          192.168.80.100  SparkSingleNode

     快照三:

    安装jdk、安装scala、配置SSH免密码登录、安装python及ipython (这里,选择跳过也可以,ubuntu系统自带安装了python)

    新建spark用户,(即用spark用户,去安装jdk、scala、配置SSH免密码、安装hadoop、安装spark...)

   

   快照四:

    安装hadoop(没格式化)、安装lrzsz、将自己写好的替换掉默认的配置文件、建立好目录

 

  快照五:

    安装hadoop(格式化)成功、进程启动正常

 

   快照六:

    spark的安装和配置工作完成

  

  快照七:

    启动hadoop、spark集群成功、查看50070、8088、8080、4040页面

 

第一步:

    安装VMware-workstation虚拟机,我这里是VMware-workstation11版本。

       详细见 -> 

          VMware workstation 11 的下载      

          VMWare Workstation 11的安装

          VMware Workstation 11安装之后的一些配置

 第二步:

    安装ubuntukylin-14.04-desktop系统 (最好安装英文系统)

    详细见 ->

         CentOS 6.5的安装详解

         CentOS 6.5的安装详解

          CentOS 6.5安装之后的网络配置

          CentOS 6.5静态IP的设置(NAT和桥接都适用) 

          CentOS 命令行界面与图形界面切换

          网卡eth0、eth1...ethn谜团

          Centos 6.5下的OPENJDK卸载和SUN的JDK安装、环境变量配置

第三步:VMware Tools增强工具安装

    详细见 ->

          VMware里Ubuntukylin-14.04-desktop的VMware Tools安装图文详解

  第四步:准备小修改(学会用快照和克隆,根据自身要求情况,合理位置快照) 

    详细见 ->   

       

          CentOS常用命令、快照、克隆大揭秘

          E:Package 'Vim' has no installation candidate问题解决

          新建用户组、用户、用户密码、删除用户组、用户(适合CentOS、Ubuntu)

    1、root用户的开启(Ubuntu系统,安装之后默认是没有root用户)

    2、vim编辑器的安装

    3、ssh的安装(SSH安装完之后的免密码配置,放在后面)

    4、静态IP的设置

           CentOS 6.5安装之后的网络配置

           5、/etc/hostname和/etc/hosts

 

root@sparksinglenode:~# cat /etc/hostname

sparksinglenode

root@sparksinglenode:~#  cat /etc/hosts

127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

192.168.80.100  sparksinglenode

 

# The following lines are desirable for IPv6 capable hosts

::1     ip6-localhost ip6-loopback

fe00::0 ip6-localnet

ff00::0 ip6-mcastprefix

ff02::1 ip6-allnodes

ff02::2 ip6-allrouters

 

  6、永久关闭防火墙

        一般,在搭建hadoop/spark集群时,最好是永久关闭防火墙,因为,防火墙会保护其进程间通信。

 

root@SparkSingleNode:~# sudo ufw status

Status: inactive

root@SparkSingleNode:~#

 

 

新建用户组、用户、用户密码、删除用户组、用户(适合CentOS、Ubuntu)

 这个知识点,模糊了好久。!!!

  生产中,习惯如下:

  useradd,默认会将自身新建用户,添加到同名的用户组中。如,useradd zhouls,执行此命令后,默认就添加到同名的zhouls用户组中。

 但是,在生产中,一般都不这么干。通常是,useradd -m -g 。否则,出现到时,用户建立出来了,但出现家目录没有哦。慎重!!!(重要的话,说三次)

####################CentOS系统里##########################

CentOS系统里,root用户下执行

第一步:groupadd  新建用户组

groupadd hadoop      这是创建hadoop用户组

第二步:useradd  -m -g   已创建用户组   新建用户

useradd  -m -g hadoop hadoop    这是新建hadoop用户和家目录也创建,并增加到hadoop组中

第三步:passwd  已创建用户   

passwd hadoop     hadoop用户密码

Changing password  for user hadoop

New password :

Retype new password:

###################################

  

  

 

安装前的思路梳理:

  ***********************************************************************************

  *                                                    *

  *              编程语言  ->   hadoop 集群  -> spark 集群                            *

  * 1、安装jdk                                                 *

  * 2、安装scala                                              *

  * 3、配置SSH免密码登录(SparkSingleNode自身)

  * 4、安装python及ipython (这里,选择跳过也可以,ubuntu系统自带安装了python)

  * 5、安装hadoop                                             *

  * 6、安装spark                                             *

  * 7、启动集群                                              *

  * 8、查看页面                                              *

  * 9、成功(记得快照)                                                *

  *******************************************************

 

 

 

 

 

 

一、安装jdk  

  记得,这里先卸载CentOS6.5自带的openjdk,具体怎么做,请见上述的博客。我已经写了很清楚。

  jdk-8u60-linux-x64.tar.gz  --------------------------------------------------  /usr/local/jdk/jdk1.8.0_60

    1、jdk-8u60-linux-x64.tar.gz的下载

    下载,http://download.csdn.net/download/aqtata/9022063

    

 

 

 

    2、jdk-8u60-linux-x64.tar.gz的上传

 

[root@sparksinglenode local]# mkdir jdk
[root@sparksinglenode local]# chown -R spark:spark jdk

 

 

[root@sparksinglenode jdk]# yum -y install lrzsz

 

 

 

 

 

    3、解压jdk文件

[spark@sparksinglenode jdk]$ tar -zxvf jdk-8u60-linux-x64.tar.gz

 

 

  4、删除解压包,留下解压完成的文件目录,并修改权限(这是最重要的!)

[spark@sparksinglenode jdk]$ rm jdk-8u60-linux-x64.tar.gz 

 

 

 

  5、修改环境变量 

  vim ~./bash_profile   或 vim /etc/profile

  配置在这个文件~/.bash_profile,或者也可以,配置在那个全局的文件里,也可以哟。/etc/profile。

  这里,我vim /etc/profile

[spark@sparksinglenode jdk]$ su root
Password: 
[root@sparksinglenode jdk]# vim /etc/profile

 

 

#java
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

 

 

   6、生效jdk环境变量

[root@sparksinglenode jdk]# source /etc/profile
[root@sparksinglenode jdk]# su spark
[spark@sparksinglenode jdk]$ java -version

 

 

 

二、安装scala

    scala-2.10.5tgz --------------------------------------------------------------- /usr/local/scala/scala-2.10.5

  1、scala的下载

  http://www.scala-lang.org/files/archive/

  或者

http://www.scala-lang.org/download/2.10.5.html

  

 

 

 

  2、现在,新建/usr/loca/下的sacla目录

 

 

 

 

  3、scala-2.10.5.tgz 的上传

 

[spark@sparksinglenode scala]$ rz

 

 

 

 

 

 

  4、解压scala文件

 

[spark@sparksinglenode scala]$ tar -zxvf scala-2.10.5.tgz 

 

 

 

  5、删除解压包,留下解压完成的文件目录,并修改权限(这是最重要的!!!)

[spark@sparksinglenode scala]$ rm scala-2.10.5.tgz 

 

 

 

  6、修改环境变量 

  vim ~./bash_profile   或 vim /etc/profile

  配置在这个文件~/.bash_profile,或者也可以,配置在那个全局的文件里,也可以哟。/etc/profile。

  这里,我vim /etc/profile

[spark@sparksinglenode scala]$ su root
Password: 
[root@sparksinglenode scala]# vim /etc/profile

 

 

 

 

#scala
export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.5
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

 

 

  7、生效scala环境变量

[root@sparksinglenode scala]# source /etc/profile
[root@sparksinglenode scala]# su spark
[spark@sparksinglenode scala]$ scala -version

 

 

 

 

三、配置免密码登录

  1、配置SSH实现无密码验证配置,首先切换到刚创建的spark用户下。

    因为,我后续,是先搭建hadoop集群,在其基础上,再搭建spark集群,目的,是在spark用户下操作进行的。

  所以,在这里,要梳理下的是,root和zhouls,都是管理员权限。在生产环境里,一般是不会动用这两个管理员用户的。

  由于spark需要无密码登录作为worker的节点,而由于部署单节点的时候,当前节点既是master又是worker,所以此时需要生成无密码登录的ssh。方法如下:

[spark@sparksinglenode ~]$ pwd
/home/spark

 

 

   2 、创建.ssh目录,生成密钥

  mkdir .ssh

  ssh-keygen -t rsa    注意,ssh与keygen之间是没有空格的

[spark@sparksinglenode ~]$ mkdir .ssh
[spark@sparksinglenode ~]$ ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/home/spark/.ssh/id_rsa):  (回车)
Enter passphrase (empty for no passphrase):  (回车)
Enter same passphrase again:  (回车)
Your identification has been saved in /home/spark/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /home/spark/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
38:12:c4:d8:f1:fc:74:96:2d:a1:0e:c2:83:b7:f1:54 spark@sparksinglenode
The key's randomart image is:
+--[ RSA 2048]----+
|   +o.  E .      |
|  .+oo . . +     |
|  . B = o = .    |
|   . O * o .     |
|    o + S        |
|     . .         |
|                 |
|                 |
|                 |
+-----------------+
[spark@sparksinglenode ~]$ 

 

 

  3 、切换到.ssh目录下,进行查看公钥和私钥

  cd .ssh

  ls

[spark@sparksinglenode ~]$ cd .ssh
[spark@sparksinglenode .ssh]$ ls
id_rsa  id_rsa.pub
[spark@sparksinglenode .ssh]$ 

 

 

 

   4、将公钥复制到日志文件里。查看是否复制成功

  cp id_rsa.pub authorized_keys             

  ls

[spark@sparksinglenode .ssh]$ cp id_rsa.pub authorized_keys

 

 

  5、查看日记文件具体内容

[spark@sparksinglenode .ssh]$ cat authorized_keys
ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAABIwAAAQEAtCbvAZr07dAiUG66PcyXFBZX+2wfyi9lv0Dv8X2EfVbXakDaRRGHGBQ/k3KTXMtmziijcuTtDJJoSuC7tZVp00l+jNVB5UPIBsAPTCidUXECLUUVNDFNmzzFWumAtiJd7yeQMCEZyUX7TQ00IaDG5hqzgneZRaek+sARPJnvvn+USKH1pJI3iPstbDhWVKqWg2UBmEkoAtZUmP4ZsiExwysRaFCyETVqPZ3qxMCe/yhhxaWtnl71lIHQJsYy15cUdxnaBWM/XJEEINRFplVAgR9wIkIBexYBGZpu8uLOT7oQiCgQ0CixgKAwEN7BaaTDMBue0ebwWsaByyzb964gyQ== spark@sparksinglenode

 

 

 

  6、退回到/home/spark/,来赋予权限

  cd ..

  chmod 700 .ssh    将.ssh文件夹的权限赋予700

  chmod 600 .ssh/*      将.ssh文件夹里面的文件(id_rsa、id_rsa.pub、authorized_keys)的权限赋予600

[spark@sparksinglenode ~]$ chmod 700 .ssh
[spark@sparksinglenode ~]$ chmod 600 .ssh/*

 

 

   7、测试ssh无密码访问

[spark@sparksinglenode ~]$ ssh sparksinglenode
The authenticity of host 'sparksinglenode (192.168.80.100)' can't be established.
RSA key fingerprint is c9:66:77:a8:d3:a3:6a:03:29:94:0b:6b:2d:27:06:12.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added 'sparksinglenode,192.168.80.100' (RSA) to the list of known hosts.
Last login: Thu Mar 23 16:57:15 2017 from 192.168.80.1
[spark@sparksinglenode ~]$ exit;
logout
Connection to sparksinglenode closed.
[spark@sparksinglenode ~]$ ssh sparksinglenode
Last login: Fri Mar 24 01:37:13 2017 from sparksinglenode
[spark@sparksinglenode ~]$ exit;
logout
Connection to sparksinglenode closed.
[spark@sparksinglenode ~]$ 

 

 

 

 

 四、安装hadoop

    hadoop-2.6.0.tar.gz ----------------------------------------------------------  /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0

  1、hadoop的下载

       http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.6.0/ 

  

 

  2、hadoop-2.6.0.tar.gz的上传

total 48
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 bin
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 etc
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 games
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 include
drwxr-xr-x. 3 spark spark 4096 Mar 23 23:33 jdk
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 lib
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 lib64
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 libexec
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 sbin
drwxr-xr-x. 3 spark spark 4096 Mar 24 01:26 scala
drwxr-xr-x. 5 root  root  4096 Mar 22 17:40 share
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 src
[spark@sparksinglenode local]$ su root
Password: 
[root@sparksinglenode local]# mkdir hadoop
[root@sparksinglenode local]# chown -R spark:spark hadoop/
[root@sparksinglenode local]# ll
total 52
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 bin
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 etc
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 games
drwxr-xr-x. 2 spark spark 4096 Mar 24 01:38 hadoop
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 include
drwxr-xr-x. 3 spark spark 4096 Mar 23 23:33 jdk
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 lib
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 lib64
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 libexec
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 sbin
drwxr-xr-x. 3 spark spark 4096 Mar 24 01:26 scala
drwxr-xr-x. 5 root  root  4096 Mar 22 17:40 share
drwxr-xr-x. 2 root  root  4096 Sep 23  2011 src
[root@sparksinglenode local]# 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  3、解压hadoop文件

[spark@sparksinglenode hadoop]$ tar -zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz 

 

 

  4、删除解压包,留下解压完成的文件目录

      并修改所属的用户组和用户(这是最重要的!)

 

 

   5、修改环境变量 

    vim ~./bash_profile   或 vim /etc/profile

    配置在这个文件~/.bash_profile,或者也可以,配置在那个全局的文件里,也可以哟。/etc/profile。

    这里,我vim /etc/profile

[root@sparksinglenode hadoop]# vim /etc/profile

 

 

 

#hadoop
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

 

 

   6、生效hadoop环境变量

[root@sparksinglenode hadoop]# source /etc/profile
[root@sparksinglenode hadoop]# su spark
[spark@sparksinglenode hadoop]$ hadoop version
Hadoop 2.6.0
Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r e3496499ecb8d220fba99dc5ed4c99c8f9e33bb1
Compiled by jenkins on 2014-11-13T21:10Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum 18e43357c8f927c0695f1e9522859d6a
This command was run using /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/share/hadoop/common/hadoop-common-2.6.0.jar
[spark@sparksinglenode hadoop]$ 

 

 

  7、配置hadoop

[spark@sparksinglenode hadoop]$ cd hadoop-2.6.0/etc/hadoop/
[spark@sparksinglenode hadoop]$ vim core-site.xml

 

 

<configuration>
  <property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://sparksinglenode:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/tmp</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
    <value>*</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
    <value>*</value>
  </property>
</configuration>

 

 

 

[spark@sparksinglenode hadoop]$ vim hdfs-site.xml 

 

 

 

 

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.permissions</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/dfs/name</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/dfs/data</value>
  </property>
</configuration>

 

 

 

[spark@sparksinglenode hadoop]$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[spark@sparksinglenode hadoop]$ vim mapred-site.xml

 

 

 

 

<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
</configuration>

 

 

 

 

[spark@sparksinglenode hadoop]$ vim yarn-site.xml 

 

 

 

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
</configuration>

 

 

 

 

[spark@sparksinglenode hadoop]$ vim hadoop-env.sh 

 

 

 

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60

 

 

 

[spark@sparksinglenode hadoop]$ cat slaves 

 

 

 

sparksinglenode

 

 

   8、新建配置文件里牵扯到目录

[spark@sparksinglenode hadoop-2.6.0]$ pwd
/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0
[spark@sparksinglenode hadoop-2.6.0]$ mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/dfs/name
[spark@sparksinglenode hadoop-2.6.0]$ mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/dfs/data
[spark@sparksinglenode hadoop-2.6.0]$ mkdir -p /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/tmp

 

 

 

  9、hadoop的格式化

     在单节点(sparksinglenode)的hadoop的安装目录下,进行如下命令操作

    ./bin/hadoop namenode  -format

[spark@sparksinglenode hadoop-2.6.0]$ pwd
/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0
[spark@sparksinglenode hadoop-2.6.0]$ ./bin/hadoop namenode -format

 

 

 

  10、启动hadoop

    sbin/start-all.sh

[spark@sparksinglenode hadoop-2.6.0]$ sbin/start-all.sh

 

 

 

 

 

 

 

 

 

  11、开启hadoop的web ui界面,来验证下。

http://sparksinglenode:50070/ 。如果出现50070端口无法访问,则如下

hadoop 50070 无法访问问题解决汇总

 

 

 

 

 

 

 五、安装spark

     spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz ---------------------------------------------- /usr/loca/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6

    1、spark的下载   

             这个去官网。很简单!

 http://spark.apache.org/downloads.html

http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz

 

 

 

 

 

      2、spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz的上传

[root@sparksinglenode local]# mkdir spark
[root@sparksinglenode local]# chown -R spark:spark spark/

 

   

 

 

 

  3、解压spark文件

[spark@sparksinglenode spark]$ tar -zxvf spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz 

 

 

 

 

  4、删除解压包,留下解压完成的文件目录

      并修改所属的用户组和用户(这是最重要的!)

 

 

   5、修改环境变量 

    vim ~./bash_profile   或 vim /etc/profile

    配置在这个文件~/.bash_profile,或者也可以,配置在那个全局的文件里,也可以哟。/etc/profile。

    这里,我vim /etc/profile

[spark@sparksinglenode spark]$ su root
Password: 
[root@sparksinglenode spark]# vim /etc/profile

 

 

 

#spark
export SPARK_HOME=/usr/local/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

 

 

    

   6、生效spark环境变量

[root@sparksinglenode spark]# source /etc/profile

 

 

  7、spark配置文件

  其实,只要把spark的安装包解压好,就已经安装好了最简易的spark。因为,它自身带有集群环境。

带你认识spark安装包的目录结构

[spark@sparksinglenode conf]$ cp slaves.template slaves
[spark@sparksinglenode conf]$ vim slaves

  

  进入之后,将localhost改为sparksinglenode

 

[spark@sparksinglenode conf]$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh
[spark@sparksinglenode conf]$ vim spark-env.sh

 

 

 

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60
export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.5
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=sparksinglenode
export SPARK_WORKER_MERMORY=2G

 

  

 

 

六、启动集群

      1、在haoop的安装目录下,启动hadoop集群。

        /usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0下,执行./sbin/start-all.sh

      或,在任何路径下,$HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh

 

 

 

 

 

 

 

 

 

   2、在spark的安装目录下,启动spark集群。

             /usr/local/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6下,执行./sbin/start-all.sh

     或, 在任何路径下,执行 $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh

 

 

 

 

 

 

 

 八、查看页面

    进入hadoop的hdfs的web页面。访问http://sparksinglenode:50070  (安装之后,立即可以看到)

    进入hadoop的yarn的web页面。访问http://sparksinglenode:8088  (安装之后,立即可以看到)

 

    进入spark的web页面。访问 http://sparksinglenode:8080   (安装之后,立即可以看到)

    进入spark的shell的web页面。访问http//:sparksinglenode:4040  (需开启spark shell)

 

 

 

 

 

 

   成功!

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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posted @ 2017-03-23 17:30  大数据和AI躺过的坑  阅读(3179)  评论(1编辑  收藏  举报