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windows上配置hadoop并通过idea连接本地spark和服务器spark_hadoop illegal character in opaque part at index 2

hadoop illegal character in opaque part at index 2:

hadoop下载与安装

注意这是windows上运行hadoop,如果只是向通过idea远程连接虚拟机上的hadoop请跳过。

hadoop下载官网

清华大学镜像下载

进入官网点击Binary download是运行在windows上的。在Apache里面下东西经常会有binary和source的版本,binary是编译好的可以直接使用,source是还没编译过的源代码,需要自行编译。

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镜像下载
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选择合适的版本
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解压

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hadoop是分布式的,有datanode和namenode两个节点,需要新建目录代替

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配置环境变量

一定要配置hadoop的环境变量,不然在启动是会出现下面的错误:

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bin目录存在hadoop信息的启动命令,sbin存在hadoop集群启动命令,bin和sbin可以不配置,切换到相应目录再启动cmd即可。

修改配置文件

  1. 修改windows系统启动类 hadoop-env.cmd

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将%JAVA_HOME%替换为java环境变量的路径。
将Program Files替换为PROGRA~1

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  1. 修改配置文件(core-site.xml,hdfs-site.xml,mapred-site.xml,yarn-site.xml)

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  • core-site.xml

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<property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
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  • hdfs-site.xml

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  	<property>
		    <name>dfs.replication</name>
		    <value>1</value>
	  </property>


  <!--namenode 存放name table(fsimage)本地目录(需要修改)-->
    <property>
		<name>dfs.namenode.name.dir</name>
		<value>D:\SoftWares\Apache\apache-hadoop-3.2.3\hadoop-3.2.3\data\namenode</value>
	</property>


  <!--datanode存放block本地目录(需要修改)-->
  <property>
		<name>dfs.datanode.data.dir</name>
		<value>D:\SoftWares\Apache\apache-hadoop-3.2.3\hadoop-3.2.3\data\datanode</value>
	</property>

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  • mapred-site.xml

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<property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
    </property>
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  • yarn-site.xml

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     <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    
    <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
    </property>
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初始化与启动

注意如果配置了环境变量可以直接运行命令,如果没有配置环境变量,则切换到对于目录在启动cmd。路径为~\hadoop-3.2.3\bin

输入hadoop version检查是否安装成功

在这里插入图片描述

输入hadoop namenode -format初始化hadoop

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
出现下面且\data\namenodecurrent目录·即为初始化成功。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

data目录为自定义目录

在cmd中执行start-all.cmd 命令,启动Hadoop,路径:~\hadoop\hadoop-3.2.3\sbin

在这里插入图片描述

sbin没有配置环境变量需要切换到对应目录,也可以在为sbin配置环境变量。

在这里插入图片描述
输入start-all.sh启动:
在这里插入图片描述

运行成功后,会出现四个窗口,分别是:yarn-resourcemanager、yarn-nodemanager、hadoop-namenode、hadoop-datanode。

在这里插入图片描述

参考自:windows下安装Hadoop,就是这么简单

java.net.URISyntaxException: Illegal character in opaque part at index 2: D:\SoftWares\Apache\apache-hadoop-3.2.3\hadoop-3.2.3\data\namenode

信息: 没有运行的带有指定标准的任务。

如果出现上面两个错误则说明namenode的配置有问题。转到hdfs-site.xml

在这里插入图片描述

/是linux系统的路径配置,\是windows系统的路径配置,但要用\\

在这里插入图片描述
之后就可以正常启动了。

Could not locate Hadoop executable: D:\SoftWares\Apache\apache-hadoop-3.2.3\hadoop-3.2.3\bin\winutils.exe -see https://wiki.apache.org/hadoop/WindowsProblems

在hadoop/bin目录下缺少了winutils.exe和hadoop.dll

下载地址

下载后复制到bin目录下即可:

在这里插入图片描述

这个两个文件虚拟机和window两方都要上传。

启动spark

windows上安装了hadoop但一般不用启动,需要使用计算计算框架MapReduce或者Spark是可以直接调用。

将目录切换到hadoop安装目录的bin目录下:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这些都是相关的命令,其中cmd后缀的是windows环境的,没有后缀名的默认是.sh为linux系统的命令。以spark为例,双击spark-shell.com启动scala版的spark:

在这里插入图片描述
双击pyspark.cmd启动python版的spark:

在这里插入图片描述

可以正常启动的话就可以调用接口实现1相关1计算了。连续按两次Ctrl+C停止服务。

idea连接本地spark

配置好上面的环境后通过idea创建scala项目。可参考sbt编程语言scala的构建工具配置及项目构建(附带网盘下载)

  1. 创建scala项目

  2. pom导入spark依赖

在这里插入图片描述

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-core_2.13</artifactId>
      <version>3.3.1</version>
    </dependency>

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-sql_2.13</artifactId>
      <version>3.3.1</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>

    <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-streaming -->
    <dependency>
      <groupId>org.apache.spark</groupId>
      <artifactId>spark-streaming_2.13</artifactId>
      <version>3.3.1</version>
      <scope>provided</scope>
    </dependency>

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依赖根据版本需要对应,不然会出现冲突。

Maven地址:https://mvnrepository.com/

在这里插入图片描述

注意这里的spark要与虚拟机上的一致。

  1. 编写连接测试代码

sorry,小编也还处于学习阶段,这一部分还未成功,出现了部分问题还未解决,由于时间紧迫就临时换为Java语言的了,后续在跟新Scala语言。

maven版的scala和java的依赖一样的,接口也可公用。

class sparkConnect {

    sparkConnect() {
		
		//配置本地spark并命名
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local", "thisSpark");
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        list.add(1); list.add(2); list.add(3);

        //内存中获取数据常见rdd
        JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(list);

        //rdd计算
        JavaRDD<Integer> listPlus = rdd.map(y->y+5);
		
		//打印
        System.out.println("list is:" + list);
        System.out.println("listPlus is:"+ listPlus);
        System.out.println("the relation is list plus five = listPlus");


    }

    public static void main(String[] args) {
        sparkConnect sparkConnect = new sparkConnect();
    }
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Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.

运行上述的测试代码会报错,未能加载winutils.exe文件,可是在之前的配置中已经添加了该引用,这是由于Windows环境变量默认识别cmd命令的,其他的无法执行,例如在redis中,光使用redis-server就是出现该系统不支持一个道理。

解决方案是为该exe单独配置环境变量

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在此之前一定要确认环境变量无误

在这里插入图片描述

配置之后就可以运行测试项目了。可以是小编这里又遇到了一个问题,配置了winutils.exe还是无法找到。如下图:

在这里插入图片描述
在调试的过程中发现启动的spark版本是2.4.4也就是pom中加载的版本,而本地的spark版本是3.3.1的版本不一致,匹配不了。

在这里插入图片描述
修改pom的文件版本,注意与本地对应

在这里插入图片描述

修改后就可以成功启动了:
在这里插入图片描述

如上图已经实现了本地saprk的连接,就可以通过java独立引用程序调用spark。

class sparkConnect {

    sparkConnect() {

        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local", "thisSpark");
        List<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
        list.add(1); list.add(2); list.add(3);

        //内存中获取数据常见rdd
        JavaRDD<Integer> rdd = sc.parallelize(list);

        //rdd计算
        JavaRDD<Integer> listPlus = rdd.map(y->y+5);

        System.out.println("list is:" + list);
        System.out.println("listPlus is:"+ listPlus);
        System.out.println("the relation is list plus five = listPlus");


    }

    public static void main(String[] args) {
        sparkConnect sparkConnect = new sparkConnect();
    }

}

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回顾测试代码,这已经是调用spark实现简单计算最精简的步骤了。创建的sc对象可交互式的sc是等效的。如下:

在这里插入图片描述
它们的区别在于一个是Java语言的调用对象,一个是Scala的调用对象。

idea远程连接spark

远程连接spark首先要了解spark的部署方式这边文章讲的很详细,感谢作者!

在这里插入图片描述

JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("local", "thisSpark");
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构造方法中第一个参数是主机,第二个参数是名称,关键就在于local参数,来看一段scala连接的代码:

 def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession
      .builder
      .appName("Spark Pi")
      .master("spark://172.21.212.114:7077")
      .config("spark.jars","E:\\work\\polaris\\polaris-spark\\spark-scala\\target\\spark-scala-1.0.0.jar")
      .config("spark.executor.memory","2g")
      .config("spark.cores.max","2")
      .config("spark.driver.host", "172.21.58.28")
      .config("spark.driver.port", "9089")
      .getOrCreate()
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注意设置master的参数。由于库公用,Java也可以尝试一下:

切换到spark的conf目录查看默认配置

在这里插入图片描述
查看运行节点在
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JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext("spark://192.168.223.128:7077", "thisSpark");
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尝试了很多写法,http,只有ip的,spark开头的都没有成功。所以远程连接失败了,大佬了解需要怎末连接的。

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