Spark编程实验一：Spark和Hadoop的安装使用_spark安装 hadoop

目录

一、目的与要求

二、实验内容

三、实验步骤

1、安装Hadoop和Spark

2、HDFS常用操作

3、Spark读取文件系统的数据

四、结果分析与实验体会

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一、目的与要求

1、掌握在Linux虚拟机中安装Hadoop和Spark的方法；
2、熟悉HDFS的基本使用方法；
3、掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。

二、实验内容

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/你的名字的拼音”。以张三同学为例，创建 /user/zhangsan ，下同；
（2）在Linux系统的本地文件系统的“/home/zhangsan”目录下新建一个文本文件test.txt，并在该文件中至少十行英文语句，然后上传到HDFS的“/user/zhangsan”目录下；
（3）把HDFS中“/user/zhangsan”目录下的test.txt文件，下载到Linux系统的本地文件系统中的“/tmp”目录下；
（4）将HDFS中“/user/zhangsan”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“/”目录下，创建子目录input，把HDFS中“/user/zhangsan”目录下的test.txt文件，复制到“/input”目录下；
（6）删除HDFS中“/user/zhangsan”目录下的test.txt文件；
（7）查找HDFS中所有的 .txt文件；
（8）使用hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar程序对/input目录下的文件进行单词个数统计，写出运行命令，并验证运行结果。

3、Spark读取文件系统的数据

（1）在pyspark中读取Linux系统本地文件“/home/zhangsan/test.txt”，然后统计出文件的行数；
（2）在pyspark中读取HDFS系统文件“/user/zhangsan/test.txt”，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/zhangsan/test.txt”，然后统计出文件的行数；通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行程序。

三、实验步骤

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）。具体安装步骤可以参照我前面写的博客：

大数据存储技术（1）—— Hadoop简介及安装配置-CSDN博客https://blog.csdn.net/Morse_Chen/article/details/134833801Spark环境搭建和使用方法-CSDN博客https://blog.csdn.net/Morse_Chen/article/details/134979681

2、HDFS常用操作

（1）启动Hadoop，在HDFS中创建用户目录“/user/你的名字的拼音”。以张三同学为例，创建 /user/zhangsan ，下同；

[root@bigdata zhc]# start-dfs.sh
[root@bigdata zhc]# jps

[root@bigdata zhc]# hdfs dfs -mkdir -p /user/zhc
[root@bigdata zhc]# hdfs dfs -ls /user

 

（2）在Linux系统的本地文件系统的“/home/zhangsan”目录下新建一个文本文件test.txt，并在该文件中至少十行英文语句，然后上传到HDFS的“/user/zhangsan”目录下；

[root@bigdata zhc]# cd /home/zhc
[root@bigdata zhc]# vi test.txt
[root@bigdata zhc]# hdfs dfs -put /home/zhc/test.txt /user/zhc

test.txt 文件内容如下： 

welcome to linux
hello hadoop
spark is fast
hdfs is good
start pyspark
use python
scala and R
great success
I love spark
ten

这里可以看到上传成功了。 

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

[root@bigdata zhc]# hdfs dfs -get /user/zhc/test.txt /tmp/

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

[root@bigdata zhc]# hdfs dfs -cat /user/zhc/test.txt

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

[root@bigdata zhc]# hdfs dfs -cp /user/zhc/test.txt /input/

（6）删除HDFS中“/user/zhangsan”目录下的test.txt文件；

[root@bigdata zhc]# hdfs dfs -rm -f /user/zhc/test.txt

（7）查找HDFS中所有的 .txt文件；

[root@bigdata zhc]# hdfs dfs -ls -R / | grep -i '\.txt$'

（8）使用hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar程序对/input目录下的test.txt文件进行单词个数统计，写出运行命令，并验证运行结果。

注意：在做这一步之前，要先启动yarn进程；
           指定输出结果的路径/output，该路径不能已存在。

先切换到 /usr/local/servers/hadoop/share/hadoop/mapreduce 路径下，然后再开始统计单词个数。

[root@bigdata zhc]# cd /usr/local/servers/hadoop/share/hadoop/mapreduce
[root@bigdata mapreduce]# hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input/test.txt /output

输入命令查看HDFS文件系统中/output目录下的结果。 

[root@bigdata mapreduce]# hdfs dfs -ls /output
[root@bigdata mapreduce]# hdfs dfs -cat /output/part-r-00000

3、Spark读取文件系统的数据

先在终端启动Spark。

[root@bigdata zhc]# pyspark

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

>>> textFile=sc.textFile("file:///home/zhc/test.txt")
>>> linecount=textFile.count()
>>> print(linecount)

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

注意：由于在第2题的（6）问中，已经删除了HDFS中“/user/zhangsan”目录下的test.txt文件，所以这里要重新将test.txt文件从本地系统上传到HDFS中。

[root@bigdata zhc]# hdfs dfs -put /home/zhc/test.txt /user/zhc
>>> textFile=sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/zhc/test.txt")
>>> linecount=textFile.count()
>>> print(linecount)

（3）编写独立应用程序，读取HDFS系统文件“/user/zhangsan/test.txt”，然后统计出文件的行数；通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行程序。

[root@bigdata mycode]# vi CountLines_hdfs.py
[root@bigdata mycode]# spark-submit CountLines_hdfs.py 

CountLines_hdfs.py文件内容如下：

from pyspark import SparkContext
FilePath = "hdfs://localhost:9000/user/zhc/test.txt"
sc = SparkContext("local","Simple App")
data = sc.textFile(FilePath).cache( )
print("文件行数:",data.count())

四、结果分析与实验体会

        通过本次Spark实验，学会了如何安装、启动Hadoop和Spark，并掌握了HDFS的基本使用方法，使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。在Linux系统的本地文件系统和在HDFS中分别进行各种文件操作，然后在Spark中读取文件系统的数据，并能统计文件的行数。
        在做第三题（2）时，在pyspark中读取HDFS系统文件“/user/zhangsan/test.txt”，要将第二题（6）中删除的test.txt文件重新上传到HDFS中，注意文件路径要写正确， file_path=“hdfs:///user/zhc/test.txt”。在第三题（3）中，可以修改如下路径中的文件 /usr/local/spark/conf/log4j.properties.template，将文件中内容 “log4j.rootCategory=INFO” 改为 “log4j.rootCategory=ERROR”，这样在输出结果时，就不会显示大量的INFO信息，使得结果更简化。