Hadoop2.7.5+Spark2.2.1分布式集群怎么搭建

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一、运行环境
CentOS 6.5
Spark 2.2.1
Hadoop 2.7.5
Java JDK 1.8
Scala 2.12.5

二、节点IP及角色对应关系

三、基础环境配置
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四、jdk安装（在hadoop用户下执行）
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五、scala安装（在hadoop用户下执行）
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六、hadoop集群安装（在hadoop用户下执行）
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2.    

3.         fs.defaultFS

4.         hdfs://hyw-spark-1:9000

5.     

6.     

7.         hadoop.tmp.dir

8.         file:/usr/local/hadoop/tmp

9.     

6.4.4、$vim hdfs-site.xml
将文件末尾修改为

2.     

3.         dfs.replication

4.         3

5.     

6.4.5、$vim mapred-site.xml
将文件末尾 修改为

2.     

3.         mapreduce.framework.name

4.         yarn

5.     

6.4.6、$vim yarn-site.xml
将文件末尾修改为

3.     

4.         yarn.nodemanager.aux-services

5.         mapreduce_shuffle

6.     

7.     

8.         yarn.resourcemanager.hostname

9.         hyw-spark-1

10.     

6.4.7、$vim slaves
添加如下内容
hyw-spark-1
hyw-spark-2
hyw-spark-3
6.4.8、拷贝文件到slave节点（总共7个文件）
$scp hadoop-env.sh yarn-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml slave hadoop@hyw-spark-2:/usr/local/spark/etc/spark/
$scp hadoop-env.sh yarn-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml slave hadoop@hyw-spark-3:/usr/local/spark/etc/spark/

6.5、启动hadoop集群
6.5.1、格式化NameNode
在Master节点上，执行如下命令
$hdfs namenode -format
成功的话，会看到 “successfully formatted” 和 “Exitting with status 0” 的提示，若为 “Exitting with status 1” 则是出错。
6.5.2、启动HDFS（NameNode、DataNode）
在Master节点上，执行如下命令
$start-dfs.sh
使用jps命令在Master上可以看到如下进程：
8757 SecondaryNameNode
7862 DataNode
7723 NameNode
8939 Jps
使用jps命令在两个Slave上可以看到如下进程：
7556 Jps
7486 DataNode
6.5.3启动Yarn（ResourceManager 、NodeManager）
在Master节点上，执行如下命令
$start-yarn.sh
使用jps命令在Master上可以看到如下进程：
9410 Jps
8757 SecondaryNameNode
8997 ResourceManager
7862 DataNode
9112 NodeManager
7723 NameNode
使用jps命令在两个Slave上可以看到如下进程：
7718 Jps
7607 NodeManager
7486 DataNode
6.5.4通过浏览器查看HDFS信息
浏览器访问http://10.39.60.221:50070，出现如下界面


七、spark安装（在hadoop用户下执行）
7.1、下载文件到/opt目录下，解压文件到/usr/local
$cd /opt
$sudo tar -xzvf spark-2.2.1-bin-hadoop2.7.tgz  -C /usr/local
$cd /usr/local
$sudo mv spark-2.2.1-bin-hadoop2.7/ spark
$sudo chown -R hadoop:hadoop spark

7.2、设置环境变量
$sudo vi /etc/profile
添加如下内容
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:$HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SCALA_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
更新环境变量
source /etc/profile

7.3、配置文件修改
以下操作均在master节点配置，配置完成后scp到slave节点
$cd /usr/local/spark/conf
7.3.1、$cp spark-env.sh.template spark-env.sh
$vim spark-env.sh
添加如下内容
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export SPARK_MASTER_IP=10.39.60.221
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
7.3.2、$cp slaves.template slaves
$vim slaves
添加如下内容
hyw-spark-1
hyw-spark-2
hyw-spark-3
7.3.3拷贝文件到slave节点
$scp -r spark-env.sh slaves hadoop@hyw-spark-2:/usr/local/spark/conf/
$scp -r spark-env.sh slaves hadoop@hyw-spark-3:/usr/local/spark/conf/

7.4、启动spark
7.4.1、启动Master节点
Master节点上，执行如下命令：
$start-master.sh
使用jps命令在master节点上可以看到如下进程：
10016 Jps
8757 SecondaryNameNode
8997 ResourceManager
7862 DataNode
9112 NodeManager
9832 Master
7723 NameNode
7.4.2、启动worker节点
Master节点上，执行如下命令：
$start-slaves.sh
使用jps命令在三个worker节点上可以看到如下进程：
7971 Worker
7486 DataNode
8030 Jps

7.5、通过浏览器查看spark信息
浏览器访问http://10.39.60.221:8080，出现如下界面

到此，关于“Hadoop2.7.5+Spark2.2.1分布式集群怎么搭建”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！