linux+hadoop+scala+spark

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先说感想，建立个大数据的文件目录，以后所有大数据程序都放里面，一台机器配置好以后只要把整个目录复制到其他服务器上就行了。

大数据产品不要图最新版本，1不稳定，2不同产品之间有版本约束。

例如：不同产品不同版本都对jdk有要求。

hadoop:依赖jdk

spark:依赖jdk,hadoop,scala

hive:依赖jdk,hadoop,mysql

hbase:依赖jdk,hadoop

kylin:依赖jdk,hadoop,hive,hbase

kylin,hive,hbase如果计算不用hadoop的mapreduce而用速度快100倍的spark，自然对spark版本也有依赖。

这种版本环环相扣口，走了不少坑，一般取1年前的产品版本即可，对应的教程也多也稳定。

仅仅应用层面的话，其实就是各产品修改配置文件，并复制到各个服务器上就完成软件搭建了。

但是每个产品其实都有命令和调试案例，这个是不能忽略的。

凡是目前使用的大数据产品都在特定条件下有着特殊处理能力，没必要把实际中产品都用上，还是按项目需求来看。越复杂的架构，运维工作量也越高，每个产品都是一本书啊。

1、修改环境变量

/etc目录修改hosts,添加如下内容

172.16.2.147  Master 172.16.2.148  Slave1 172.16.2.149  Slave2

通过命令修改hostname

hostname Master hostname Slave1 hostname Slave2

 

2、ssh无密互联

Master\Slave1\Slave2分别生成密钥

ssh-keygen -t rsa -P "" cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

Slave1

cd /root/.ssh scp id_rsa.pub root@Master:/root/.ssh/id_rsa.pub.Slave1

Slave2

cd /root/.ssh scp id_rsa.pub root@Master:/root/.ssh/id_rsa.pub.Slave2

Master

cd /root/.ssh cat id_rsa.pub >> authorized_keys cat id_rsa.pub.Slave1 >> authorized_keys cat id_rsa.pub.Slave2 >> authorized_keys scp authorized_keys root@Slave1:/root/.ssh/authorized_keys scp authorized_keys root@Slave2:/root/.ssh/authorized_keys

 

3、安装java及配置（用1.7即可）

查找

http://www.cnblogs.com/kerrycode/archive/2015/08/27/4762921.html /usr/lib/jvm/jre-1.7.0-openjdk.x86_64/bin/java

已经存在则进行环境配置

 

java/hadoop/scala/spark/classpath/path都已经完整配置好。

vim ~/.bashrc 输入： export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-1.7.0 export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export HADOOP_HOME=/usr/local/bigdata/hadoop-2.8.2 export SCALA_HOME=/usr/local/bigdata/scala-2.11.0 export SPARK_HOME=/usr/local/bigdata/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7 export CLASS_PATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib export PATH=${SPARK_HOME}/bin:${SCALA_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/bin:${JAVA_HOME}/bin:$PATH scp ~/.bashrc root@Slave1:~/.bashrc scp ~/.bashrc root@Slave2:~/.bashrc source ~/.bashrc java -version

所有大数据框架软件都安装在/usr/local/bigdata目录下，便于整体复制和搬移

scp -r /usr/local/bigdata/* root@Slave1:/usr/local/bigdata scp -r /usr/local/bigdata/* root@Slave2:/usr/local/bigdata

 

4、下载安装hadoop

1、Master:把下载下来的“hadoop-2.8.2.tar.gz”拷贝到“/usr/local/bigdata/”目录下并解压

http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.8.2/

cd /usr/local/bigdata tar -xzf hadoop-2.8.2.tar.gz rm -rf ./hadoop-2.8.2.tar.gz

2、创建文件夹dfs(name/data)/tmp

3、修改8个配置文件

将配置文件复制到/usr/local/bigdata/hadoop-2.8.2/etc/hadoop下

把Master目录复制给Slave1和Slave2

4、Master启动

格式化

cd /usr/local/bigdata/hadoop-2.8.2/bin hadoop namenode –format jps后，namenode没有启动：每次格式化之前必须先删除core-site.xml下配置的hadoop.tmp.dir所指向的目录，即执行下面命令 cd /usr/local/bigdata/hadoop-2.8.2/sbin ./stop-all.sh cd /usr/local/bigdata/hadoop-2.8.2/tmp rm -rf * NodeManager没启动：每次格式化前必须先删除hdfs-site.xml下的dfs.datanode.data.dir所指目录即执行下面命令 /usr/local/bigdata/hadoop-2.8.2/dfs/data rm –rf * cd /usr/local/bigdata/hadoop-2.8.2/sbin ./start-all.sh jps  查看效果

启动yarn

./start-dfs.sh

./start-yarn.sh

./mr-jobhistory-daemon.sh starthistoryserver

 

Unable to load native-hadoop library foryour platform... using builtin-java classes where applicabl

http://blog.csdn.net/jack85986370/article/details/51902871

 

5、hadoop案例-WordCount

hadoop fs -mkdir -p /data/wordcount hadoop jar ../share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.2.jar wordcount /data/wordcount /output/wordcount hadoop fs -cat /output/wordcount/part-r-00000 |head

http://master:50070/ 登录Web控制可以查看HDFS集群的状况

http://master:8088/

http://slave1:8042/

http://slave1:8042/

http://slave1:50075/datanode.html

http://slave2:50075/datanode.html

http://master:19888/jobhistory

http://master:50070/explorer.html#/

6、scala安装

1、Master

解压、设置.bashrc

cd /usr/local/bigdata tar –zxf scala-2.11.0.tgz vim ~/.bashrc …SCALA_HOME和PATH source ~/.bashrc 测试 scala  -version scala 9*9 :quit

2、Master复制到Slave1和Slave2

 

7、spark-bin-hadoop

1）Master: spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz放于/usr/local/bigdata下解压、设置.bashrc

2）/usr/local/bigdata/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/conf设置slaves、spark-env.sh

3）Slave1\Slave2同步文件目录

scp -r /usr/local/bigdata/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7 root@Slave1:/usr/local/bigdata scp -r /usr/local/bigdata/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7 root@Slave2:/usr/local/bigdata

 

Master启动spqrk

cd /usr/local/bigdata/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/sbin ./start-all.sh cd /usr/local/bigdata/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/bin ./spark-shell

 

http://Master:8080

http://master:4040/jobs/

退出 :quit

问题1：执行测试任务，权限被拒绝

chmod -R 777 /usr/local/bigdata/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7

问题2：SPARK无法访问master:7077

17/11/08 23:54:27 WARN worker.Worker:Failed to connect to master 7080:7077

[root@Slave1 name]# nc -z -w 172.16.2.147 7077 nc: timeout cannot be negative

警告未解决