Ubuntu安装Hadoop与Spark

更新apt

　　用 hadoop 用户登录后，我们先更新一下 apt，后续我们使用 apt 安装软件，如果没更新可能有一些软件安装不了。按 ctrl+alt+t 打开终端窗口，执行如下命令：

sudo apt-get update

　　若出现如下 “Hash校验和不符” 的提示，可通过更改软件源来解决。若没有该问题，则不需要更改。从软件源下载某些软件的过程中，可能由于网络方面的原因出现没法下载的情况，那么建议更改软件源。在学习Hadoop过程中，即使出现“Hash校验和不符”的提示，也不会影响Hadoop的安装。

安装vim

　　后续需要更改一些配置文件，建议安装vim（也可以用gedit，此时将后面用到 vim 的地方改为 gedit，这样可以使用文本编辑器进行修改，并且每次文件更改完成后请关闭整个 gedit 程序，否则会占用终端）：

sudo apt-get install vim

　　安装软件时若需要确认，在提示处输入 y 即可。

Vim简单操作指南
vim的常用模式有分为命令模式，插入模式，可视模式，正常模式。本教程中，只需要用到正常模式和插入模式。二者间的切换即可以帮助你完成本指南的学习。

正常模式
正常模式主要用来浏览文本内容。一开始打开vim都是正常模式。在任何模式下按下Esc键就可以返回正常模式
插入编辑模式
插入编辑模式则用来向文本中添加内容的。在正常模式下，输入i键即可进入插入编辑模式
退出
如果有利用vim修改任何的文本，一定要记得保存。Esc键退回到正常模式中，然后输入:wq即可保存文本并退出vim

安装SSH、配置SSH无密码登陆

　　集群、单节点模式都需要用到 SSH 登陆（类似于远程登陆，你可以登录某台 Linux 主机，并且在上面运行命令），Ubuntu 默认已安装了 SSH client，此外还需要安装 SSH server：

sudo apt-get install openssh-server

　　安装后，可以使用如下命令登陆本机：

ssh localhost

　　此时会有如下提示(SSH首次登陆提示)，输入 yes 。然后按提示输入密码 hadoop，这样就登陆到本机了。

　　但这样登陆是需要每次输入密码的，我们需要配置成SSH无密码登陆比较方便。

　　首先退出刚才的 ssh，就回到了我们原先的终端窗口，然后利用 ssh-keygen 生成密钥，并将密钥加入到授权中：

exit                           # 退出刚才的 ssh localhost
cd ~/.ssh/                     # 若没有该目录，请先执行一次ssh localhost
ssh-keygen -t rsa              # 会有提示，都按回车就可以
cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys  # 加入授权

~的含义
在 Linux 系统中，~ 代表的是用户的主文件夹，即 “/home/用户名” 这个目录，如你的用户名为 hadoop，则 ~ 就代表 “/home/hadoop/”。 此外，命令中的 # 后面的文字是注释，只需要输入前面命令即可。

　　此时再用 ssh localhost 命令，无需输入密码就可以直接登陆了。

安装Java环境

　　Java环境可选择 Oracle 的 JDK 或是 OpenJDK，新版本在 OpenJDK 1.7 下是没问题的。下面直接通过命令安装 OpenJDK 8：

sudo apt--jre openjdk--jdk

　　安装好 OpenJDK 后，需要找到相应的安装路径，这个路径是用于配置 JAVA_HOME 环境变量的。执行如下命令：

dpkg -L openjdk--jdk | grep '/bin/javac'

　　该命令会输出一个路径，除去路径末尾的 “/bin/javac”，剩下的就是正确的路径了。如输出路径为 /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/bin/javac，则我们需要的路径为 /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64。

　　接着需要配置一下 JAVA_HOME 环境变量，为方便，我们在 ~/.bashrc 中进行设置：

vim ~/.bashrc

　　在文件最前面添加如下单独一行（注意 = 号前后不能有空格），将“JDK安装路径”改为上述命令得到的路径，并保存：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

　　接着还需要让该环境变量生效，执行如下代码：

source ~/.bashrc    # 使变量设置生效

　　设置好后我们来检验一下是否设置正确：

echo $JAVA_HOME     # 检验变量值
java -version
$JAVA_HOME/bin/java -version  # 与直接执行 java -version 一样

　　如果设置正确的话，$JAVA_HOME/bin/java -version 会输出 java 的版本信息，且和 java -version 的输出结果一样，如下图所示：

　　这样，Hadoop 所需的 Java 运行环境就安装好了。

安装 Hadoop 2

　　Hadoop 2 可以通过 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/ 或者 http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/下载，一般选择下载最新的稳定版本，即下载 “stable” 下的 hadoop-2.x.y.tar.gz 这个格式的文件，这是编译好的，另一个包含 src 的则是 Hadoop 源代码，需要进行编译才可使用。

截止到2015年12月9日，Hadoop官方网站已经更新到2.7.1版本。对于2.6.0以上版本的Hadoop，仍可以参照此教程学习，可放心下载官网最新版本的Hadoop。

如果读者是使用虚拟机方式安装Ubuntu系统的用户，请用虚拟机中的Ubuntu自带firefox浏览器访问本指南，再点击下面的地址，才能把hadoop文件下载虚拟机ubuntu中。请不要使用Windows系统下的浏览器下载，文件会被下载到Windows系统中，虚拟机中的Ubuntu无法访问外部Windows系统的文件，造成不必要的麻烦。
如果读者是使用双系统方式安装Ubuntu系统的用户，请进去Ubuntu系统，在Ubuntu系统打开firefox浏览器访问本指南，再点击下面的地址下载：hadoop-2.7.1下载地址

下载完 Hadoop 文件后一般就可以直接使用。但是如果网络不好，可能会导致下载的文件缺失，可以使用 md5 等检测工具可以校验文件是否完整。
下载官方网站提供的 hadoop-2.x.y.tar.gz.mds 这个文件，该文件包含了检验值可用于检查 hadoop-2.x.y.tar.gz 的完整性，否则若文件发生了损坏或下载不完整，Hadoop 将无法正常运行。
本文涉及的文件均通过浏览器下载，默认保存在 “下载” 目录中（若不是请自行更改 tar 命令的相应目录）。另外，本教程选择的是 2.6.0 版本，如果你用的不是 2.6.0 版本，则将所有命令中出现的 2.6.0 更改为你所使用的版本。

cat ~/下载/hadoop-.tar.gz.mds | grep 'MD5' # 列出md5检验值
# head -n  ~/下载/hadoop-.tar.gz.mds # 2.7.1版本格式变了，可以用这种方式输出
md5sum ~/下载/hadoop-.tar.gz | tr "a-z" "A-Z" # 计算md5值，并转化为大写，方便比较

若文件不完整则这两个值一般差别很大，可以简单对比下前几个字符跟后几个字符是否相等即可，如下图所示，如果两个值不一样，请务必重新下载。

　　我们选择将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中：

sudo tar -zxf ~/下载/hadoop-.tar.gz -C /usr/local    # 解压到/usr/local中
cd /usr/local/
sudo mv ./hadoop-/ ./hadoop            # 将文件夹名改为hadoop
sudo chown -R hadoop ./hadoop       　　　　 # 修改文件权限

　　Hadoop 解压后即可使用。输入如下命令来检查 Hadoop 是否可用，成功则会显示 Hadoop 版本信息：

cd /usr/local/hadoop
./bin/hadoop version

相对路径与绝对路径
请务必注意命令中的相对路径与绝对路径，本文后续出现的 ./bin/...，./etc/... 等包含 ./ 的路径，均为相对路径，以 /usr/local/hadoop 为当前目录。例如在 /usr/local/hadoop 目录中执行 ./bin/hadoop version 等同于执行 /usr/local/hadoop/bin/hadoop version。可以将相对路径改成绝对路径来执行，但如果你是在主文件夹 ~ 中执行 ./bin/hadoop version，执行的会是 /home/hadoop/bin/hadoop version，就不是我们所想要的了。

Hadoop单机配置(非分布式)

　　Hadoop 默认模式为非分布式模式（本地模式），无需进行其他配置即可运行。非分布式即单 Java 进程，方便进行调试。

　　现在我们可以执行例子来感受下 Hadoop 的运行。Hadoop 附带了丰富的例子（运行 ./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar 可以看到所有例子），包括 wordcount、terasort、join、grep 等。

　　在此我们选择运行 grep 例子，我们将 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。

cd /usr/local/hadoop
mkdir ./input
cp ./etc/hadoop/*.xml ./input   # 将配置文件作为输入文件
./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar grep ./input ./output 'dfs[a-z.]+'
cat ./output/*          # 查看运行结果

　　执行成功后如下所示，输出了作业的相关信息，输出的结果是符合正则的单词 dfsadmin 出现了1次。

　　注意，Hadoop 默认不会覆盖结果文件，因此再次运行上面实例会提示出错，需要先将 ./output 删除。

rm -r ./output

安装 Spark

　　访问Spark官方下载地址，按照如下图下载并解压。

sudo tar -zxf ~/下载/spark--bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local/
cd /usr/local
sudo mv ./spark--bin-without-hadoop/ ./spark
sudo chown -R hadoop:hadoop ./spark          # 此处的 hadoop 为你的用户名

　　安装后，还需要修改Spark的配置文件spark-env.sh：

cd /usr/local/spark
cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh

　　编辑spark-env.sh文件：

vim ./conf/spark-env.sh

　　在其第一行添加以下配置信息:

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)

　　配置完成后就可以直接使用，不需要像Hadoop运行启动命令。
　　通过运行Spark自带的示例，验证Spark是否安装成功。

cd /usr/local/spark
bin/run-example SparkPi

　　执行时会输出非常多的运行信息，输出结果不容易找到，可以通过 grep 命令进行过滤（命令中的 2>&1 可以将所有的信息都输出到 stdout 中，否则由于输出日志的性质，还是会输出到屏幕中）:

bin/run-example SparkPi >& | grep "Pi is"

使用 Spark Shell 编写代码

　　学习Spark程序开发，建议首先通过spark-shell交互式学习，加深Spark程序开发的理解。
　　该部分介绍了 Spark Shell 的基本使用。Spark shell 提供了简单的方式来学习 API，也提供了交互的方式来分析数据。

　　Spark Shell 支持 Scala 和 Python，该部分教程选择使用 Scala 来进行介绍。

启动Spark Shell

bin/spark-shell

　　启动spark-shell后，会自动创建名为sc的spark context对象和名为sqlContext的sql context对象,如图：

加载text文件

　spark创建sc，可以加载本地文件和HDFS文件创建RDD。这里用Spark自带的本地文件README.md文件测试。

val textFile = sc.textFile("file:///usr/local/spark/README.md")

　　加载HDFS文件和本地文件都是使用textFile，区别是添加前缀(hdfs://和file://)进行标识。

简单RDD操作

//获取RDD文件textFile的第一行内容
textFile.first()
//获取RDD文件textFile所有项的计数
textFile.count()
//抽取含有“Spark”的行，返回一个新的RDD
val lineWithSpark = textFile.filter(line => line.contains("Spark"))
//统计新的RDD的行数
lineWithSpark.count()

　　可以通过组合RDD操作进行组合，可以实现简易MapReduce操作：

//找出文本中每行的最多单词数
textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)

退出Spark Shell

　　输入exit，即可退出spark shell

exit

独立应用程序编程

　　接着我们通过一个简单的应用程序 SimpleApp 来演示如何通过 Spark API 编写一个独立应用程序。使用 Scala 编写的程序需要使用 sbt 进行编译打包，相应的，Java 程序使用 Maven 编译打包，而 Python 程序通过 spark-submit 直接提交。

安装sbt
sbt是一款Spark用来对scala编写程序进行打包的工具，这里简单介绍sbt的安装过程，感兴趣的读者可以参考官网资料了解更多关于sbt的内容。
Spark 中没有自带 sbt，这里直接给出sbt-launch.jar的下载地址，直接点击下载即可。
我们选择安装在 /usr/local/sbt 中：

sudo mkdir /usr/local/sbt
sudo chown -R hadoop /usr/local/sbt      # 此处的 hadoop 为你的用户名
cd /usr/local/sbt

下载后，执行如下命令拷贝至 /usr/local/sbt 中：

cp ~/下载/sbt-launch.jar .

接着在 /usr/local/sbt 中创建 sbt 脚本（vim ./sbt），添加如下内容：

#!/bin/bash
SBT_OPTS="-Xms512M -Xmx1536M -Xss1M -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:MaxPermSize=256M"
java $SBT_OPTS -jar `dirname $`/sbt-launch.jar "$@"

保存后，为 ./sbt 脚本增加可执行权限：

chmod u+x ./sbt

最后运行如下命令，检验 sbt 是否可用（请确保电脑处于联网状态，首次运行会处于 “Getting org.scala-sbt sbt 0.13.11 …” 的下载状态，请耐心等待。笔者等待了 7 分钟才出现第一条下载提示）：

./sbt sbt-version

只要能得到如下图的版本信息就没问题：

Scala应用程序代码
在终端中执行如下命令创建一个文件夹 sparkapp 作为应用程序根目录：

cd ~           # 进入用户主文件夹
mkdir ./sparkapp        # 创建应用程序根目录
mkdir -p ./sparkapp/src/main/scala     # 创建所需的文件夹结构

在 ./sparkapp/src/main/scala 下建立一个名为 SimpleApp.scala 的文件（vim ./sparkapp/src/main/scala/SimpleApp.scala），添加代码如下：

/* SimpleApp.scala */
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkContext._
import org.apache.spark.SparkConf

object SimpleApp {
    def main(args: Array[String]) {
        val logFile = "file:///usr/local/spark/README.md" // Should be some file on your system
        val conf = new SparkConf().setAppName("Simple Application")
        val sc = new SparkContext(conf)
        val logData = sc.textFile(logFile, ).cache()
        val numAs = logData.filter(line => line.contains("a")).count()
        val numBs = logData.filter(line => line.contains("b")).count()
        println("Lines with a: %s, Lines with b: %s".format(numAs, numBs))
    }
}

该程序计算 /usr/local/spark/README 文件中包含 “a” 的行数 和包含 “b” 的行数。代码第8行的 /usr/local/spark 为 Spark 的安装目录，如果不是该目录请自行修改。不同于 Spark shell，独立应用程序需要通过 val sc = new SparkContext(conf) 初始化 SparkContext，SparkContext 的参数 SparkConf 包含了应用程序的信息。

该程序依赖 Spark API，因此我们需要通过 sbt 进行编译打包。 ./sparkapp 中新建文件 simple.sbt（vim ./sparkapp/simple.sbt），添加内容如下，声明该独立应用程序的信息以及与 Spark 的依赖关系：

name := "Simple Project"

version := "1.0"

scalaVersion := "2.10.5"

libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "1.6.2"

文件 simple.sbt 需要指明 Spark 和 Scala 的版本。在上面的配置信息中，scalaVersion用来指定scala的版本，sparkcore用来指定spark的版本，这两个版本信息都可以在之前的启动 Spark shell 的过程中，从屏幕的显示信息中找到。下面就是笔者在启动过程当中，看到的相关版本信息（备注：屏幕显示信息会很长，需要往回滚动屏幕仔细寻找信息）。

使用 sbt 打包 Scala 程序
为保证 sbt 能正常运行，先执行如下命令检查整个应用程序的文件结构：

cd ~/sparkapp
find .

接着，我们就可以通过如下代码将整个应用程序打包成 JAR（首次运行同样需要下载依赖包 ）：

/usr/local/sbt/sbt package

打包成功的话，会输出生成的 jar 包的位置。

通过 spark-submit 运行程序
最后，我们就可以将生成的 jar 包通过 spark-submit 提交到 Spark 中运行了，命令如下：

/usr/local/spark/bin/spark-submit ---1.0.jar
# 上面命令执行后会输出太多信息，可以不使用上面命令，而使用下面命令查看想要的结果
/usr/local/spark/bin/spark-submit --->& | grep "Lines with a:"

最终得到的结果如下：

Lines with a: , Lines with b: 

自此，就完成了你的第一个 Spark 应用程序了。