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这两天在搭建Hadoop与Spark的平台,要求是能够运行Spark,并且用python编程。笔者也不打算写一个很详细的细节教程,简单做一个笔记blog。
笔者一开始是在虚拟机上搭建的,创建了三个ubuntu虚拟机,然后开始布置分布式系统,但是,后来发现,资源完全不够用。笔者台式机16G内存,2T硬盘,i7第四代处理器,然而,还是被hadoop拖死。
所以,笔者建议,用物理机器,而且只用一台。作为学习,我们用伪分布式完全就可以了。
这个部分其实不是那么难,但是前提是你得有linux基础。基本就是那么几个步骤:
1 )查看自己的ip,指令ifconfig
2)修改/etc/hostname中设备的名字,比如master什么的
3)为以后的ssh做准备,最好也改一下/etc/hosts中的名称
4)把hadoop的文件包解压,推荐在Home下
5)安装JDK,其实就是解压。在/etc/profile中加入JDK的环境变量:
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.6.0_45
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
6)配置Hadoop,其实就是修改配置文件,配置文件在/etc下的hadoop里面。
- 1、hadoop-env.sh
- export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.6.0_45
- 2、yarn-env.sh
- export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.6.0_45
- 3、mapred-env.sh
- export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.6.0_45
- 4、core-site.xml
- <property>
- <name>fs.default.name</name>
- <value>hdfs://hadoop-yarn.dragon.org:8020</value>
- </property>
-
- <property>
- <name>hadoop.tmp.dir</name>
- <value>/opt/modules/hadoop-2.2.0/data/tmp</value>
- </property>
- 5、hdfs-site.xml
- <
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