记录学习Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例中遇到的问题（一）安装

现阶段在学习大数据处理相关的项目，先通过厦门大学林子雨老师的案例教程学习Spark+Kafka构建实时分析Dashboard案例学习Kafka和Spark的处理， 地址：http://dblab.xmu.edu.cn/post/8274/

通过博客记录一下学习过程中遇到的各种问题，由于在一个小任务下可能有很多问题，因此记录的顺序是按照完成案例任务的顺序来写的。

推荐环境

• Ubuntu: 16.04
• Spark: 2.1.0
• Scala: 2.11.8
• kafka: 0.8.2.2
• Python: 3.x(3.0以上版本)
• Flask: 0.12.1
• Flask-SocketIO: 2.8.6
• kafka-python： 1.3.3

系统和软件安装

安装Ubuntu

分辨率问题

为了完全匹配案例的环境，重新下载了Ubuntu16.04，因此所有环境都得重装一遍。已有的分辨率并不能完全符合我的电脑，于是自定义分辨率1920*1080，参考博客设置好并成功开机生效。
其它问题参考如下：
出现Error of failed request: BadName (named color or font does not exist
安装好增强之后分辨率无法自动调整
安装增强时出错，未能加载虚拟光驱 VBoxsGuestAdditions.iso到虚拟电脑

虚拟机桥接模式连不上网

此时再次出现了老问题，虚拟机桥接模式连不上网了…基本处理思路就是要设置把虚拟机上面的网关、DNS、掩码、都要和实际主机一致，虚拟机的IP要和主机在同一网段，参考博客，其中注意如果连的是WiFi，主机的IP地址是看WLAN后的地址。

也可以对照一下virtualbox网络设置里桥接网络选择的界面名称，和主机wlan的名称是否是一样的，当然在我这里wireless已经说明了一切…

win10查看DNS，只需要1）在右下角网络图标右键打开网络和Internet设置 2）在状态里查看硬件和连接属性 3）查看所需网络（此时是wlan）的dns。

设置好后通过sudo service networking restart重启网络。

Hadoop安装

由于想让Spark和Hadoop一起安装使用，因此在安装Spark前先按照教程安装Hadoop。

Ubuntu16.04下用aria2下载百度网盘大文件

林子雨老师给了Hadoop网盘链接，而我为了偷懒也懒得从官网下了，但是试了几次后发现，似乎网页版百度网盘里的大文件必须通过客户端下载。

根据提示下载好百度网盘linux版本deb格式的安装包后，通过sudo dpkg -i 安装Debian软件包，然而下载完成后，不管点几次百度云的图标，它都没有除了消失以外的任何反应！查了一下，估计是因为Ubuntu 16.04版本太低不支持百度网盘，从18.04之后应该就能用了。但为了和要求的环境一模一样（防止安装过程中出现意料之外的问题… ），需要一个能在16.04上下载百度网盘大文件的方法，这里使用了aria2+网盘直链

（只考虑传输文件可以直接用FTP软件向Ubuntu系统上传文件，详情参考林子雨老师教程，桥接模式保证主机向虚拟机能ping通，如果用户名啥的都正确，能ping通但依然连不上，可能是没安装ssh，安装ssh。）

aria2最简单的配置下载过程参考
https://blog.csdn.net/kudou1994/article/details/87648558
https://blog.csdn.net/wudi1107/article/details/80728891

配置过程中，vi打开文件后按方向键出现ABCD，通过卸载原有的vim-common组件sudo apt-get remove vim-common，安装新的vimsudo apt-get install vim解决了问题。

网上找到的大部分教程直链里都用的是baiduexporter，但是现在这个插件在官方商店已经没有了，作者GitHub还能下载https://github.com/acgotaku/BaiduExporter/releases，但是我太蠢了最后也没弄好，可用的话可参考作者博客https://blog.icehoney.me/posts/2015-01-31-aria2-download/配合使用。

如果不能用的话，有几个试过当前还可用的工具。油小猴网盘直链下载助手，可用在包括谷歌、火狐、360等主流浏览器下，且给出了详细的在各个系统下，使用各种下载工具的详细使用教程，可直接参考这个完成下载；在找可用直链的时候还看到一个刚更新的直链下载助手，只限Chrome，亲测可用。

附上其他参考过的aria2+网盘直链配置使用方法，可能这些组合起来就能解决你的某个问题：
aria2+Chrome插件baiduexporter
Ubuntu16.04+Tampermonkey+uget+aria2+baiduexporter
ubuntu18.04 Aria2的安装及使用问题详解
简单明了的aria2+baiduexporter安装使用
简单的Ubuntu16.04aria2下载百度云大文件

其他在安装hadoop时遇到的问题

• 在apt-get时

1）E: 无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock-frontend - open (11: 资源暂时不可用) ，参考以下博客和评论
https://blog.csdn.net/jdy_lyy/article/details/90453856

2）sudo apt-get update时，大部分包都忽略了。参考https://www.jianshu.com/p/e0c45265a2ff
换源时出现“下载软件仓库信息失败，检查您的网络连接”，参考了以下，第二个解决的是“细节”里的报错，不知道哪个起作用了。
https://blog.csdn.net/nanhuaibeian/article/details/86330330
https://blog.csdn.net/u012798683/article/details/102596829

hadoop用法小结

hadoop有三种shell命令方式。

1. hadoop fs：适用于任何不同的文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统
2. hadoop dfs：只能适用于HDFS文件系统
3. hdfs dfs：只能适用于HDFS文件系统

启动时，若没有配置hadoop的PATH环境变量，则先cd到hadoop的安装目录下。

单机模式

直接将本地磁盘中的文件作为输入输出。

./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'`

代码运行grep例子，将input文件夹中的所有文件作为输入，筛选当中符合正则表达式 dfs[a-z.]+ 的单词并统计出现的次数，最后输出结果到 output 文件夹中）

伪分布式

部署时，改变/usr/local/hadoop/etc/hadoop/目录下的2个配置文件 core-site.xml 和 hdfs-site.xml（从伪分布式模式切换回非分布式模式，要删除 core-site.xml 中的配置项）。

core-site.xml中在configuration之间加上

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dirname>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmpvalue>
        <description>Abase for other temporary directories.description>
    property>
    <property>
        <name>fs.defaultFSname>
        <value>hdfs://localhost:9000value>
    property>
configuration>

hdfs-site.xml中在configuration之间加上

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replicationname>
        <value>1value>
    property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dirname>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/namevalue>
    property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dirname>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/datavalue>
    property>
configuration>

执行 NameNode 的格式化：

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  #start-dfs.sh是个完整的可执行文件，中间没有空格

jps 查看当前用户下的java进程的pid及基本信息，可用来判断是否成功启动。

成功启动后，可以访问 Web 界面 http://localhost:50070 查看 NameNode 和 Datanode 信息及hdfs文件。

运行实例时，伪分布式读取的是 HDFS 上的数据，先要在 HDFS 中创建用户目录：

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop

将文件用-put复制到分布式文件系统中的 /user/hadoop/input 中，用-ls查看文件列表。因使用的是 hadoop 用户，并且已创建相应的用户目录 /user/hadoop ，因此在命令中就可以使用相对路径如 input，其对应的绝对路径就是 /user/hadoop/input。

在伪分布式下运行：

./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

注意区别 ./input 和 input，./output 和 output。

Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行同一个实例会提示出错，需要先将之前的输出文件 ./output（本地）或 output（hdfs）用rm -r删除。

Spark、 Kafka、python依赖包、pycharm安装

记录部分介绍。参考博客。

Spark

spark部署模式包括单机的本地模式、伪分布式模式，集群中的spark自带standalone模式、Spark On yarn模式、Spark On Mesos模式。

在Spark Shell中是交互式执行环境，编程代码调试方便，启动./spark-shell。

但Spark Shell需要逐行运行，因此一般情况下，会选择将调试后代码打包成独立的Spark应用程序，提交到Spark中运行。打包工具使用SBT，编写好的Spark程序一般通过Spark-submit指令的方式提交给Spark集群进行具体的任务计算，指令详解。

Spark Streaming的原理是将流数据分解成一系列短小的批处理作业，每个短小的批处理作业使用面向批处理的Spark Core进行处理，通过这种方式变相实现流计算，而不是真正实时的流计算，因而通常无法实现毫秒级的响应。因此，对于需要毫秒级实时响应的企业应用而言，仍然需要采用流计算框架（如Storm）。

Kafka

Kafka常用命令

PyCharm

启动PyCharm：

cd /usr/local/pycharm
./bin/pycharm.sh  #启动PyCharm

Python依赖

由于安装了anaconda（具体见下篇（二）），因此相关依赖安装在anaconda的python环境中。

安装kafka-python时，在当前channels找不到包PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels，在终端输入

 anaconda search -t conda kafka-python

查找包，选择了conda-forge/kafka-python，输入查看详情

anaconda show conda-forge/kafka-python

根据提示安装

conda install --channel https://conda.anaconda.org/conda-forge kafka-python

参考博客

其中，在后期可视化，app文件运行打开网页时，出现The client is using an unsupported version of the Socket.IO or Engine.IO pro的问题，原因是flask和socketio的engine各种包版本有问题，参考博客修改版本为
Flask-SocketIO==3.0.2，python-engineio==3.13.2， python-socketio==4.2.0后能正常连接上了。最终python版本依然是3.7（scala版本里不要求python3.5，且3.7更兼容），kafka-python版本与要求一致为1.3.3。