ubuntu 14.04 下单机安装 hadoop 2.7.2+scala 2.11.8+spark 2.0伪分布式教程

听说高大上的spark2.0版本发布啦，凑个热闹来安装一下。
本文安装方式及教程截图均基于ubuntu 14.04系统
需要下载以下4个软件：
说明：自己尝试发现手动下载这些软件的压缩包再解压到某目录下的方式比命令行稍快一点，后面也有命令行下载方式的说明。此种方式适用于习惯图形界面的童鞋。
1.Hadoop-2.7.2.tar.gz 下载网址：
http://www-eu.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gz
2.scala-2.11.8.tgz 下载网址：
http://downloads.lightbend.com/scala/2.11.8/scala-2.11.8.tgz
3.spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgz 下载网址：
http://spark.apache.org/downloads.html

4.java下载网址：
http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u101-b13/jdk-8u101-linux-x64.tar.gz

一.安装java
将java下载后手动解压到/home/che文件夹下（可采用右击压缩包，单击“提取”）
在终端（可用Ctrl+Alt+T快捷键打开）中输入：

sudo gedit /etc/profile

在打开的文本中添加：

export JAVA_HOME=/home/che/jdk1.8.0_101/export JRE_HOME=/home/che/jdk1.8.0_101/jreexport PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATHexport CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH

二.配置ssh localhost
确保安装好ssh：

sudo apt-get updatesudo apt-get install openssh-serversudo /etc/init.d/ssh start

生成并添加密钥：

ssh-keygen -t rsa

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keyschmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

测试ssh localhost

ssh localhostexit

三.安装hadoop2.6.0
将hadoop2.6.0下载然后手动解压到/home/che文件夹下
【或者】执行：

cd /home/chewget http://www-eu.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gztar -xzvf hadoop-2.7.2.tar.gz

编辑/etc/profile文件

sudo gedit /etc/profile

添加：

export HADOOP_HOME=/home/che/hadoop-2.7.2export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOMEexport YARN_HOME=$HADOOP_HOMEexport HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/nativeexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

让其生效

source /etc/profile

编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件

sudo gedit $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh

添加：

export JAVA_HOME=/home/che/jdk1.8.0_101/

修改core-site.xml文件

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoopsudo gedit core-site.xml

修改为：

<configuration><property>  <name>fs.default.name</name>    <value>hdfs://localhost:9000</value></property></configuration>

修改hdfs-site.xml文件

sudo gedit hdfs-site.xml

修改为（第一个是dfs的备份数目，单机用1份就行，后面两个是namenode和datanode的目录）：

<configuration><property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value></property><property>  <name>dfs.name.dir</name>    <value>file:///home/che/hadoopdata/hdfs/namenode</value></property><property>  <name>dfs.data.dir</name>    <value>file:///home/che/hadoopdata/hdfs/datanode</value></property></configuration>

修改mapred-site.xml.template

sudo gedit mapred-site.xml.template

修改为：

<configuration> <property>  <name>mapreduce.framework.name</name>   <value>yarn</value> </property></configuration>

修改yarn-site.xml

sudo gedit yarn-site.xml

修改为：

<configuration> <property>  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>    <value>mapreduce_shuffle</value> </property></configuration>

初始化hadoop：

hdfs namenode -format

启动

$HADOOP_HOME/sbin/start-all.sh

停止

$HADOOP_HOME/sbin/stop-all.sh

检查WebUI，浏览器打开端口8088：http://localhost:8088

其他端口说明：
port 8088: cluster and all applications
port 50070: Hadoop NameNode
port 50090: Secondary NameNode
port 50075: DataNode
hadoop运行后可使用jps命令查看,得到结果：

四.安装scala
将scala下载后手动解压文件到/home/che文件夹
【或者】执行：

cd /home/chetar -xzvf scala-2.11.8.tgz

在/etc/profile文件的末尾添加环境变量：

sudo gedit /etc/profile

添加：

export SCALA_HOME=/home/che/scala-2.11.8export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

保存并更新/etc/profile：

source /etc/profile

查看是否成功：

scala -version

五.安装spark
下载spark手动解压安装包到/home/che文件夹下
【或者】执行：

cd /home/chetar -xzvf spark-2.0.0-bin-hadoop2.7.tgzmv spark-2.0.0-bin-hadoop2.7 spark-2.0.0

打开/etc/profile文件

sudo gedit /etc/profile

在/etc/profile文件的末尾添加环境变量：

export SPARK_HOME=/home/che/spark-2.0.0export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

保存并更新/etc/profile：

source /etc/profile

在conf目录下复制并重命名spark-env.sh.template为spark-env.sh：

cd $SPARK_HOME/confcp spark-env.sh.template spark-env.shsudo gedit spark-env.sh

添加：

export JAVA_HOME=/home/che/jdk1.8.0_101export SCALA_HOME=/home/che/scala-2.11.9export SPARK_MASTER_IP=masterexport SPARK_WORKER_MEMORY=4G

启动spark

$SPARK_HOME/sbin/start-all.shjps

可以打开http://localhost:8080/看worker情况（只有启动之后才能看到）

可以看到有一个worker，现在就可以愉快的玩耍spark啦！！！

$SPARK_HOME/bin/run-example SparkPi

看看你有没有得到:

Pi is roughly 3.14716

（当时运行出来一大串代码，最后找了半天这个结果在代码中间隐藏着）

参考网址：
http://blog.tomgou.xyz/spark-160-dan-ji-an-zhuang-pei-zhi.html
http://blog.csdn.net/stark_summer/article/details/43495623

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