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Spark和Hadoop的安装

作者：知新_RL | 2024-05-15 10:42:16

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Spark和Hadoop的安装

实验内容和要求

1．安装Hadoop和Spark

进入Linux系统，完成Hadoop伪分布式模式的安装。完成Hadoop的安装以后，再安装Spark（Local模式）。

2．HDFS常用操作

使用hadoop用户名登录进入Linux系统，启动Hadoop，参照相关Hadoop书籍或网络资料，或者也可以参考本教程官网的“实验指南”栏目的“HDFS操作常用Shell命令”，使用Hadoop提供的Shell命令完成如下操作：

（1）启动Hadoop，在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”；

（2）在Linux系统的本地文件系统的“/home/hadoop”目录下新建一个文本文件test.txt，并在该文件中随便输入一些内容，然后上传到HDFS的“/user/hadoop”目录下；

（3）把HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件，下载到Linux系统的本地文件系统中的“/home/hadoop/下载”目录下；

（4）将HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件的内容输出到终端中进行显示；

（5）在HDFS中的“/user/hadoop”目录下，创建子目录input，把HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件，复制到“/user/hadoop/input”目录下；

（6）删除HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件，删除HDFS中“/user/hadoop”目录下的input子目录及其子目录下的所有内容。

3. Spark读取文件系统的数据

（1）在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数；

（2）在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；

（3）编写独立应用程序，读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；通过sbt工具将整个应用程序编译打包成 JAR包，并将生成的JAR包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令。

实验环境

VMware 16.1.2 build-17966106

ubuntu-22.04.4-desktop-amd64.iso

Java 11

scala-2.13.13.tgz

hadoop-3.3.6.tar.gz

spark-3.5.1-bin-hadoop3-scala2.13.tgz

sbt-1.9.9.tgz

安装JDK

安装Java


sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt-get install openjdk-11-jre openjdk-11-jdk

配置环境变量

vim ~/.bashrc

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64

让路径生效

source ~/.bashrc

验证是否成功

安装Scala

下载解压

Scala 2.13.13 | The Scala Programming Languagehttps://www.scala-lang.org/download/2.13.13.html确保文件的路径是~/下载/scala-2.13.13.tgz

将文件解压到/usr/local下并且更名为scala


sudo tar -zxf ~/下载/scala-2.13.13.tgz -C /usr/local   
cd /usr/local/
sudo mv ./scala-2.13.13 ./scala

配置

让普通用户拥有对scala目录的权限

sudo chown -R hadoop ./scala

配置环境变量

vim ~/.bashrc

export PATH=$PATH:/usr/local/scala/bin

source ~/.bashrc

验证是否成功

安装ssh

安装

sudo apt install openssh-server

切换到root用户

su –

修改sshd_config

vim /etc/ssh/sshd_config

添加 PasswordAuthentication yes

配置免密登录


exit                           
cd ~/.ssh/ 
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys  
ssh-keygen -t rsa

一直回车即可

安装hadoop

https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.3.6/hadoop-3.3.6.tar.gzhttps://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.3.6/hadoop-3.3.6.tar.gz

下载解压


sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-3.3.6.tar.gz -C /usr/local   
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-3.3.6/ ./hadoop

配置

sudo chown -R hadoop ./hadoop       # 修改文件权限

添加hadoop环境变量

vim ~/.bashrc

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

修改hadoop-env.sh与yarn-env.sh文件


cd  /usr/local/hadoop/etc/hadoop
vim hadoop-env.sh
vim yarn-env.sh

在最后添加

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64

修改core-site.xml 和 hdfs-site.xml


cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/
vim  core-site.xml

将<configuration>内容修改如下：


<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name> #解决web端无法删除上传文件
        <value>hadoop</value>
    </property>
</configuration>

vim hdfs-site.xml

将<configuration>内容修改如下：


<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>
    </property>
</configuration>

格式化NameNode (仅需要执行一次即可，之后不需要执行)


cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs namenode -format

开启 NameNode 和 DataNode 守护进程


cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh

配置YARN

修改 mapred-site.xml文件


cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop
vim mapred-site.xml

将<configuration>内容修改如下：


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

修改vim yarn-site.xml文件

vim vim yarn-site.xml

将<configuration>内容修改如下：


<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>localhost</value>
    </property>
</configuration>

修改start-yarn.sh和stop-yarn.sh


cd ./sbin
vim start-yarn.sh
vim stop-yarn.sh

在文件中加入以下三行：

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn

YARN_NODEMANAGER_USER=root

启动YARN


cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-yarn.sh

开启历史服务器


cd /usr/local/hadoop
./bin/mapred --daemon start historyserver

localhosthttp://localhost:9870/

安装Spark

下载 |Apache Sparkhttps://spark.apache.org/downloads.html


sudo tar -zxf ./spark-3.5.1-bin-hadoop3-scala2.13.tgz -C /usr/local
cd /usr/local
sudo mv spark-3.5.1-bin-hadoop3-scala2.13/ spark

配置

sudo chown -R hadoop:hadoop spark   # 此处的 hadoop 为你的用户名

修改spark-env.sh


cd /usr/local/spark
cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh
vim ./conf/spark-env.sh

在第一行下面添加以下配置信息


export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=localhost
export SPARK_LOCAL_IP=localhost

启动spark


cd /usr/local/spark
./sbin/start-all.sh

测试spark


cd /usr/local/spark
bin/run-example SparkPi 2>&1 |grep "Pi is"

启动shell


cd /usr/local/spark
bin/spark-shell

安装sbt

下载解压

下载 |SBT公司 (scala-sbt.org)https://www.scala-sbt.org/download/


sudo tar -zxvf ./sbt-1.9.9.tgz -C /usr/local
cd /usr/local/sbt

下面慢可以用这个


echo "deb https://repo.scala-sbt.org/scalasbt/debian all main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/sbt.list
echo "deb https://repo.scala-sbt.org/scalasbt/debian /" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/sbt_old.list
curl -sL "https://keyserver.ubuntu.com/pks/lookup?op=get&search=0x2EE0EA64E40A89B84B2DF73499E82A75642AC823" | sudo apt-key add
sudo apt-get update
sudo apt-get install sbt

配置


sudo chown -R hadoop /usr/local/sbt
cd /usr/local/sbt
cp ./bin/sbt-launch.jar ./
vim /usr/local/sbt/sbt

内容如下：


#!/bin/bash
SBT_OPTS="-Xms512M -Xmx1536M -Xss1M -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxPermSize=256M"
java $SBT_OPTS -jar `dirname $0`/sbt-launch.jar "$@"

chmod u+x /usr/local/sbt/sbt

启动sbt


cd /usr/local/sbt
./sbt sbtVersion

新建项目


sudo mkdir -p /example/sparkapp/src/main/scala
cd /example/sparkapp/src/main/scala
sudo touch SimpleApp.scala
sudo vim SimpleApp.scala

内容如下：


/* SimpleApp.scala */
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
 
object SimpleApp {
def main(args: Array[String]) {
            val logFile = "file:///usr/local/spark/README.md" // Should be some file on your system
            val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
            val sc = new SparkContext(conf)
            val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
            val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
            val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
            println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
    }
}

创建.sbt文件


cd /example/sparkapp
sudo touch build.sbt
sudo vim build.sbt


name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.13.13"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.5.1"

打包

/usr/local/sbt/sbt package

如果出现无法创建文件的错误，需要在前面加一个sudo.或者整个在root用户下面安装配置。

[error] [launcher] error during sbt launcher: java.io.IOException: Could not create directory /sparkapp/target/global-logging: java.nio.file.AccessDeniedException: /sparkapp/target

执行


cd /example/sparkapp
spark-submit --class "SimpleApp" ./target/scala-2.13/simple-project_2.13-1.0.jar 2>&1 | grep "Lines"

安装Maven

安装

apt install maven

新建测试项目


midir -p /example/sparkapp2/src/main/scala
cd /example/sparkapp2/src/main/scala
sudo touch SimpleApp.scala
sudo vim SimpleApp.scala


/* SimpleApp.scala */
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
 
object SimpleApp {
def main(args: Array[String]) {
    val logFile = "file:///usr/local/spark/README.md" // Should be some file on your system
            val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
            val sc = new SparkContext(conf)
            val logData = sc.textFile(logFile, 2).cache()
            val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
            val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
            println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
    }
}

创建pom.xml文件


cd /example/sparkapp2
sudo touch pom.xml
sudo vim pom.xml


<project>
    <groupId>shuda.hunnu</groupId>
    <artifactId>simple-project</artifactId>
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <name>Simple Project</name>
    <packaging>jar</packaging>
    <version>1.0</version>
    <repositories>
        <repository>
            <id>jboss</id>
            <name>JBoss Repository</name>
            <url>http://repository.jboss.com/maven2/</url>
        </repository>
    </repositories>
    <dependencies>
        <dependency> <!-- Spark dependency -->
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.13</artifactId>
            <version>3.5.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>
 
  <build>
    <sourceDirectory>src/main/scala</sourceDirectory>
    <plugins>
      <plugin>
        <groupId>org.scala-tools</groupId>
        <artifactId>maven-scala-plugin</artifactId>
        <executions>
          <execution>
            <goals>
              <goal>compile</goal>
            </goals>
          </execution>
        </executions>
        <configuration>
          <scalaVersion>2.13.13</scalaVersion>
          <args>
            <arg>-target:jvm-11</arg>
          </args>
        </configuration>
      </plugin>
    </plugins>
  </build>
</project>

修改setting.xml文件


sudo vim /usr/share/maven/conf/settings.xml
sudo vim /etc/maven/settings.xml

需要把文件中原本mirror标题的地方给取消注释，然后添加如下内容：


<mirror>  
      <id>alimaven</id>   
      <name>aliyun maven</name>     
      <url>
      http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>  
      <mirrorOf>central</mirrorOf>  
</mirror>

如果标签缺失就会出现如下报错（双标签变成单标签）


[ERROR] Error executing Maven.
[ERROR] 1 problem was encountered while building the effective settings
[FATAL] Non-parseable settings /usr/share/maven/conf/settings.xml: end tag name </settings> must match start tag name <mirrors> from line 146 (position: TEXT seen ...</activeProfiles>\n  -->\n</settings>... @261:12)  @ /usr/share/maven/conf/settings.xml, line 261, column 12

打包执行

.jar文件的路径可能会发生改变。


sudo /usr/share/maven/bin/mvn package
spark-submit --class "SimpleApp" ./target/simple-project-1.0.jar 2>&1 | grep "Lines"

启动Hadoop，在HDFS中创建用户目录“/user/hadoop”


cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh                #启动HDFS
./sbin/start-yarn.sh               #启动YARN
hadoop fs -mkdir -p /user/Hadoop   #创建用户目录/user/hadoop
hadoop fs -ls /user                #检查目录是否创建成功

在Linux系统的本地文件系统的“/home/hadoop”目录下新建一个文本文件test.txt，并在该文件中随便输入一些内容，然后上传到HDFS的“/user/hadoop”目录下


sudo vim test.txt
hadoop fs -put test.txt /user/hadoop

不能重复上传put: `/user/hadoop/test.txt': File exists

把HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件，下载到Linux系统的本地文件系统中的“/home/hadoop/下载”目录下


sudo rm test.txt             #先将原始位置上面的test.txt删除
hadoop fs -get /user/hadoop/test.txt /home/hadoop/

将HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件的内容输出到终端中进行显示

hadoop fs -cat /user/hadoop/test.txt

在HDFS中的“/user/hadoop”目录下，创建子目录input，把HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件，复制到“/user/hadoop/input”目录下

hadoop fs -mkdir -p /user/hadoop/input

删除HDFS中“/user/hadoop”目录下的test.txt文件，删除HDFS中“/user/hadoop”目录下的input子目录及其子目录下的所有内容

hadoop fs -rm /user/hadoop/test.txt

hadoop fs -rm -r /user/hadoop/input  #用hdfs dfs 替代hadoop fs也行

这里删除目录是用-r,不能用-rf。-rm: Illegal option -rf

在spark-shell中读取Linux系统本地文件“/home/hadoop/test.txt”，然后统计出文件的行数


cd /usr/local/spark
./sbin/start-all.sh
bin/spark-shell #启动spark-shell


val fileData=sc.textFile("file:/home/hadoop/test.txt")
val count=fileData.count()

在spark-shell中读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数


val fileData=sc.textFile("/user/hadoop/test.txt")
val count=fileData.count()

不写file,默认是hdfs


val fileData=sc.textFile("hdfs:/user/hadoop/test.txt")
val count=fileData.count()

编写独立应用程序，读取HDFS系统文件“/user/hadoop/test.txt”（如果该文件不存在，请先创建），然后，统计出文件的行数；通过sbt工具将整个应用程序编译打包成 JAR包，并将生成的JAR包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行命令

创建项目


sudo mkdir -p /example/sparkapp3/src/main/scala
cd /example/sparkapp3/src/main/scala
sudo touch SimpleApp.scala
sudo vim SimpleApp.scala


/*HDFStest.scala */
 
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf
 
object SimpleApp {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val logFile ="hdfs:/user/hadoop/test.txt"
    val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val logData = sc.textFile(logFile, 2)
    val num = logData.count()
    printf("The num of this file is %d\n", num)
  }
}

创建.sbt文件


cd /example/sparkapp3
sudo touch build.sbt
sudo vim build.sbt


name := "Simple Project"
version := "1.0"
scalaVersion := "2.13.13"
libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "3.5.1"

打包执行

这个--class，应该是需要和类名保持一致的，为了方便，我把类名还是改成了SimpleApp.


/usr/local/sbt/sbt package
spark-submit --class " SimpleApp " ./target/scala-2.13/simple-project_2.13-1.0.jar  2>&1 | grep "num"

如果这个是直接抄网上的话，有的路径不对（这个路径最好与前面保持一致，网上的就是端口，两种方法的路径都不一样，简直是误人子弟），我也不知道他们是怎么运行出来的，就很无语，而且都是给图片。

总结

在HDFS中使用命令和本地差不多，但是还是有点小区别，前面是用hadoop fs -，或者hdfs dfs -,然后命令的参数可能发生了变化，编写scala程序还是有点小问题，主要卡的最久的就是在网上看了一个觉得可以运行出来，结果一直显示路径错误了，结果仔细一看，放的位置都不一样，服了。

需要在.bashrc中粘贴这些语句。


export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-11-openjdk-amd64
export PATH=$PATH:/usr/local/scala/bin
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/sbin
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/hadoop/lib/native
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"

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