环境搭建
相比之前搭建Hadoop环境的Windows系统的相对繁琐步骤,Mac下显得简单不少。
虽然我们需要搭建的是Spark环境,但是因为Spark依赖了Hadoop的HDFS以及YARN计算框架,当然还有类似软件包管理软件。
操作系统:Mac OS X
JDK:1.8.0_121
命令终端:iTerm2
(Mac自带的命令终端也一样,只是配置环境参数需要到~/.bash_profile
下添加,对于iTerm2需要到~/.zshrc
中添加)
软件包管理工具:brew
(能够方便的安装和卸载软件,使用brew cash
还可以安装图形化的软件,类似于Ubuntu下的apt-get
以及前端里的npm
)
上面步骤和条件如果都具备的话,就可以安装Hadoop了,这也是我唯一遇到坑的地方。
配置ssh就是为了能够实现免密登录,这样方便远程管理Hadoop并无需登录密码在Hadoop集群上共享文件资源。
如果你的机子没有配置ssh的话,在命令终端输入ssh localhost
是需要输入你的电脑登录密码的。配置好ssh后,就无需输入密码了。
第一步就是在终端执行ssh-keygen -t rsa -P ''
,之后一路enter
键,当然如果你之前已经执行过这样的语句,那过程中会提示是否要覆盖原有的key,输入y
即可。
第二步执行语句cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
用于授权你的公钥到本地可以无需密码实现登录。
理论上这时候,你在终端输入ssh lcoalhost
就能够免密登录了。
但是,我在这里遇到了个问题,折腾了我蛮久。当我执行cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
的时候,总是出现如下警告zsh: permission denied: /Users/jackie/.ssh/authorized_keys
。
显然这是权限问题,我直接为ssh目录赋予777
、740
和700
都无效,还是报同样的错。于是查了下资料在这里看到了解决方案。
设置authorized_keys
权限——$ chmod 600 authorized_keys
设置.ssh
目录权限——$ chmod 700 -R .ssh
参考资料给出的解释是:文件和目录的权限千万别设置成chmod 777.这个权限太大了,不安全,数字签名也不支持--!。
如果是别人电脑ssh到我的电脑,那么除了要把自己的私钥复制给别人,还需要执行cat id_rsa.pub >> authorized_keys
命令才行。
生成ssh后,使用 ssh localhost 来测试 ssh 是否成功。给出提醒如下:
ssh: connect to host localhost port 22: Connection refused
这是因为mac电脑的共享配置未打开,在System preferences ->Sharing
中打开如下配置:
此时再次使用 ssh localhost 命令来测试返回 Last login: Mon Mar 21 09:58:12 2016,表明已经成功。
这时候brew的好处就体现出来了,你无需到Hadoop官网去找下载链接,只要在命令终端输入brew install hadoop
等命令执行完,你就可以看到在/usr/lcoal/Cellar
目录下就有了hadoop目录,表示安装成功。(当然命令执行过程中会因为网络或其他原因中断,这时候你只需要重新执行一次brew install hadoop
即可)
3.1 进入安装目录/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0/libexec/etc/hadoop
,找到并打开hadoop-env.sh文件,将export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -Djava.net.preferIPv4Stack=true"
改为
export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.security.krb5.realm= -Djava.security.krb5.kdc="
export JAVA_HOME="/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_121.jdk/Contents/Home"
(java_home请写上你本机上jdk安装的位置)
3.2 配置hdfs地址和端口
进入目录/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0/libexec/etc/hadoop
,打开core-site.xml
将
替换为
hadoop.tmp.dir
/usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp
A base for other temporary directories.
fs.default.name
hdfs://localhost:8020
3.3 配置mapreduce中jobtracker的地址和端口
在相同的目录下,你可以看到一个mapred-site.xml.template
首先将文件重命名为mapred-site.xml
,同样将
替换为
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.trackername>
<value>localhost:8021value>
property>
configuration>
3.4 修改hdfs备份数
相同目录下,打开hdfs-site.xml
加上
<configuration>
<property>
<name>dfs.replicationname>
<value>1value>
property>
configuration>
这个操作相当于一个文件系统的初始化,执行命令hdfs namenode -format
在终端最终会显示成功
17/05/06 15:51:29 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression
17/05/06 15:51:29 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp/dfs/name/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 322 bytes saved in 0 seconds.
17/05/06 15:51:29 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0
17/05/06 15:51:29 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0
17/05/06 15:51:29 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at jackies-macbook-pro.local/192.168.*.*
************************************************************/
因为我用的是iTerm2,所以打开~/.zshrc
添加
export HADOOP_HOME=/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
再执行source ~/.zhsrac
以确保配置生效
配置这个是方便在任意目录下全局开启关闭hadoop相关服务,而不需要到/usr/local/Cellar/hadoop/2.8.0/sbin
下执行。
启动/关闭HDSF服务
./start-dfs.sh
./stop-dfs.sh
启动成功后,我们在浏览器中输入http://localhost:50070
可以看到
启动/关闭YARN服务
./start-yarn.sh
./stop-yarn.sh
启动成功后,我们在浏览器中输入http://localhost:8088
可以看到
启动/关闭Hadoop服务(等效上面两个)
./start-all.sh
./stop-all.sh
注意,如果从别人电脑往我的电脑里传文件,出现connection refused提示。则可能需要把电脑的hosts文件中的 localhost 127.0.0.1 改为 localhost 0.0.0.0 。
另外,可以通过
jps
命令看到当前hadoop启动的节点。
可以通过
hdfs dfs -mkdir -p /input
命令来在 HDFS 文件系统中创建目录。注意这个目录是在HDFS的文件系统中的目录,而不是你电脑上的目录。
同样的配方,执行brew install scala
你就可以拥有Scala。
在终端执行scala -version
,如果出现类似Scala code runner version 2.12.2 -- Copyright 2002-2017, LAMP/EPFL and Lightbend, Inc.
说明你安装成功了。
同样,不要忘了配置Scala的环境变量,打开~/.zshrc
添加
export SCALA_HOME=/usr/local/Cellar/scala/2.12.2
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
有了前面这么多的准备工作,终于可以安装Spark了。也是比较简单,起码我没有遇到坑。
到Spark官网下载你需要的Spark版本,注意这里我们看到需要有依赖的Hadoop,而且还让你选择Hadoop的版本。
下载完直接双击压缩包就会解压(建议安装一个解压软件),将其重命名为spark放到/usr/local
下面。
毫无例外,我们还需要一个环境参数配置,打开~/.zshrc
添加
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
走到这一步,我们终于可以启动spark了,打开终端,输入spark-shell
,这时候会看到
妥了!虽然整个安装过程没有遇到什么大坑,但是还是比较耗时间。
这里 借鉴