环境:

  hadoop2.6.0

  jdk1.8

  ubuntu 14.04 64位

1 安装scala环境

版本是scala-2.10.6,官网下载地址http://www.scala-lang.org/download/

然后配置scala的环境变量:sudo vim /etc/profile

export SCALA_HOME=/usr/scala/scala-2.10.
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

执行命令source /etc/profile 让环境变量生效

scala检测:在任意目录执行scala -version,结果如下:

2 spark配置

首先下载spark的压缩包,官网下载地址http://spark.apache.org/downloads.html

按照上图所示选取,然后下载spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz压缩包

解压到安装目录下,比如我是解压到/usr/local目录下,并且重命名为spark

进入spark/conf目录,把 spark-env.sh.template文件复制并且重命名为 spark-env.sh,并且在文件末尾加上如下配置

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_141
export SCALA_HOME=/usr/scala/scala-2.10.6
export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop

其中export SPARK_MASTER_IP是指master的ip,由于我是伪分布式搭建,ip就是本机,而我在hosts中配置过本机ip为master

然后把 slaves.template文件复制重命名为slaves,文件的默认内容是localhost,把localhost删除,并添加内容master

(如果是完全分布式,就要把每个salve中的spark-env.sh文件中的SPARK_MASTER_IP参数改成master的ip,把master和每个slave上的slaves文件内容写成每一行一个slave的ip地址)

以上就完成了,然后进行再打开hadoop的dfs和yarn的服务后,再spark的目录下,执行sbin/start-all.sh,就启动spark进程了,然后执行jps查看,如下图,多了Master和Worker两个进程,就说明ok了。

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