学习Spark——环境搭建（Mac版）

大数据情结

还记得上次跳槽期间，与很多猎头都有聊过，其中有一个猎头告诉我，整个IT跳槽都比较频繁，但是相对来说，做大数据的比较“懒”一些，不太愿意动。后来在一篇文中中也证实了这一观点，分析说大数据领域从业者普遍认为这是一个有前景，有潜力的方向，大多数希望有所积累，所以跳槽意愿不是很强烈。

14年的时候开始接触Hadoop，在Windows下搭了好几次环境，单机版、伪分布式和分布式都搭建过。那时候需要在Windows下装个虚拟机，在虚拟机中再装个Ubuntu，之后在Ubuntu上开始装jdk，hadoop等等，虽然麻烦了点，但是乐此不疲。一般环境搭建好了，再远程连接到Windows下的Eclipse然后开始把玩自带的10来个example，看着控制台齐刷刷的打印各种信息，那一刻，仿佛我已经深得大数据的要领。再到后来就是看看Hadoop的部分源码，因为功力不够，很多也是看的稀里糊涂的，现在残留在脑瓜子里的大概只有HDFS和MapReduce了。

转眼三年了，开始瞄上了Spark，与Hadoop的离线计算不同，Spark基于内存计算要比Hadoop更快，更高效。而且Spark是用Scala写的，这同样是一门简洁高效的语言，早在15年同事在研究Spark的时候就说过，Scala刚用的时候蹩手蹩脚，用习惯了，就爱不释手了。当然了，开发Spark也是支持Java和Python的。

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环境搭建

想必之前搭建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Sppark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。

安装前必备

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）

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安装Hadoop

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。

1. 配置ssh

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，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--!。

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2. 下载安装Hadoop

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）

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3. 配置Hadoop

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)

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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<configuration></configuration>替换为

<configuration>
  <property>
     <name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp</value>
    <description>A base for other temporary directories.</description>
  </property>
  <property>
     <name>fs.default.name</name>
     <value>hdfs://localhost:8020</value>
  </property>
</configuration>

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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<configuration></configuration>替换为

<configuration>
      <property>
        <name>mapred.job.tracker</name>
        <value>localhost:8021</value>
      </property>
</configuration>

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3.4 修改hdfs备份数

相同目录下，打开hdfs-site.xml加上

<configuration>
   <property>
     <name>dfs.replication</name>
     <value>1</value>
    </property>
</configuration>

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4. 格式化HDFS

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.*.*
************************************************************/

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5. 配置Hadoop环境变量

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。

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6. 启动关闭Hadoop服务

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

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安装Scala

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

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安装Spark

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。

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