Apache Spark 1.6 Hadoop 2.6 Mac下单机安装配置

Posted 2020-09-04 小毛驴

转载：http://www.cnblogs.com/ysisl/p/5979268.html

一、 下载资料

1. JDK 1.6 + 

2. Scala 2.10.4

3. Hadoop 2.6.4 

4. Spark 1.6 

 

二、预先安装

1. 安装JDK

2. 安装Scala 2.10.4

     解压安装包即可

3. 配置sshd 

  ssh-keygen -t dsa -P \'\' -f ~/.ssh/id_dsa

 cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

mac 启动sshd

sudo launchctl load -w /System/Library/LaunchDaemons/ssh.plist

查看启动

sudo launchctl list | grep ssh

输出- 0 com.openssh.sshd 表示启动成功

停止sshd服务

sudo launchctl unload -w /System/Library/LaunchDaemons/ssh.plist

 

 

三、安装Hadoop 

 

1. 创建Hadoop文件系统目录

mkdir -pv  hadoop/workspace

cd hadoop/workspace

mkdir tmp

mkdir -pv hdfs/data

mkdir -pv hdfs/name

添加hadoop目录环境变量

vi ~/.bashrc

HADOOP_HOME=/Users/ysisl/app/hadoop/hadoop-2.6.4

 

配置hadoop，都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop 下

1. core-site.xml

<configuration>

<property>

    <name>fs.default.name</name>

    <value>hdfs://localhost:9000</value>

    <description>HDFS URI</description>

</property>

<property>

    <name>hadoop.tmp.dir</name>

    <value>/Users/ysisl/app/hadoop/workspace/tmp</value>

    <description>namenode temp dir</description>

</property>

</configuration>

 

2. hdfs-site.xml

<configuration>

<property>

    <name>dfs.name.dir</name>

    <value>/Users/ysisl/app/hadoop/workspace/hdfs/name</value>

    <description>namenode上存储hdfs名字空间元数据 </description> 

</property>

<property>

    <name>dfs.data.dir</name>

    <value>/Users/ysisl/app/hadoop/workspace/hdfs/data</value>

    <description>datanode上数据块的物理存储位置</description>

</property>

<property>

    <name>dfs.replication</name>

    <value>1</value>

    <description>副本个数，配置默认是3,应小于datanode机器数量</description>

</property>

</configuration>

 

3. copy mapred-site.xml.template to mapred-site.xml

<configuration>

<property>

        <name>mapreduce.framework.name</name>

        <value>yarn</value>

</property>

</configuration>

 

4. yarn-site.xml

<configuration>

<property>

        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

        <value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

        <value>localhost:8099</value>

</property>

</configuration>

 

5. 格式化HDFS文件系统

$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format 

 

6. 进入sbin/ 执行 start-all.sh

7. 执行jps 查看是否正常启动

21472

30256 Jps

29793 DataNode

29970 SecondaryNameNode

29638 NameNode

30070 ResourceManager

30231 NodeManager

 

8. 打开 http://localhost:50070/explorer.html 网页查看hadoop目录结构，说明安装成功

 

 

四、安装Spark

1. 解压spark压缩包

 tar xvzf spark.1.6.tar.gz 

 

2. 加入环境变量

vi ~/.bashrc

SCALA_HOME=/Users/ysisl/app/spark/scala-2.10.4

SPARK_HOME=/Users/ysisl/app/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6

 

2. 设置配置文件

cd spar-1.6.1-bin-hadoop2.6/conf

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

vi spar-env.sh

添加如下内容

export JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_25.jdk/Contents/Home

export SCALA_HOME=/Users/ysisl/app/spark/scala-2.10.4

export HADOOP_CONF_DIR=/Users/ysisl/app/hadoop/hadoop-2.6.4/etc/hadoop

export SPARK_MASTER_IP=localhost

export SPARK_WORKER_CORES=2

export SPARK_WORKER_MEMORY=2g

 

cp slaves.template slaves

默认slaves现在就主机一台

 

3. 启动 sbin/start-all.sh

jps 查看到多出一个Master，worker进程

21472

29793 DataNode

29970 SecondaryNameNode

30275 Master

30468 SparkSubmit

29638 NameNode

30070 ResourceManager

30231 NodeManager

30407 Worker

30586 Jps

 

4. 配置scala 、spark 、 hadoop 环境变量加入PATH ，方便执行

vi ~/.bashrc

export HADOOP_HOME=/Users/ysisl/app/hadoop/hadoop-2.6.4

export SCALA_HOME=/Users/ysisl/app/spark/scala-2.10.4

export SPARK_HOME=/Users/ysisl/app/spark/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6

export PATH="${HADOOP_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/bin:$PATH"

 

 

五. 测试运行 

 1. 准备一个csv文件，路径  /Users/ysisl/app/hadoop/test.csv 

 2. 查看DFS文件系统结构， 执行 hadoop fs -lsr /

 3. 新建目录 ， hadoop fs -mkdir /test

 4. 上传文件到目录， hadoop fs -put /Users/ysisl/app/hadoop/test.csv /test/

 5. hadoop fs -lsr / 查看已创建的目录文件

 6. 执行 spark-shell 

    scala > val file=sc.textFile("hdfs:/test/test.csv")

    scala > val count=file.flatMap(line=>line.split(" ")).map(word=>(word,1)).reduceByKey(_+_)

    scala > count.collect

 

 7. 查看执行状态

     a. localhost:8080  ，查看spark 集群运行情况。 此端口一般与其他端口冲突

           在spark-env.sh 中加入 export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=98080 来指定

 

     b. http://localhost:4040/jobs/ ，查看 spark task job运行情况

 

     c. http://localhost:50070/ hadoop集群运行情况