spark 单机版安装

1.安装jdk

解压jdk安装包到任意目录：

cd /home/tom

$ tar -xzvf jdk-8u73-linux-x64.tar.gz

$ sudo vim /etc/profile

编辑/etc/profile文件，在最后加上java环境变量：

export JAVA_HOME=/home/tom/jdk1.8.0_73/

export JRE_HOME=/home/tom/jdk1.8.0_73/jre

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH

保存并更新 /etc/profile ：

$ source /etc/profile

查看是否成功：

$ java -version

2.配置ssh localhost

确保安装好ssh：

$ sudo apt-get update

$ sudo apt-get install openssh-server

$ sudo /etc/init.d/ssh start

生成并添加密钥：

$ ssh-keygen -t rsa

$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

$ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

如果已经生成过密钥，只需执行后两行命令。测试ssh localhost

$ ssh localhost

$ exit

3.安装hadoop2.6.0

解压hadoop2.6.0到任意目录：

$ cd /home/tom

$ wget http://apache.claz.org/hadoop/common/hadoop-2.6.0/hadoop-2.6.0.tar.gz

$ tar -xzvf hadoop-2.6.0.tar.gz

编辑 /etc/profile 文件，在最后加上java环境变量：

export HADOOP_HOME=/home/tom/hadoop-2.6.0

export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME

export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME

export YARN_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

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

$ vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh

在最后加上：

export JAVA_HOME=/home/tom/jdk1.8.0_73/

修改Configuration文件：

$ cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop

修改 core-site.xml ：

<configuration>

<property>

  <name>fs.default.name</name>

    <value>hdfs://localhost:9000</value>

</property>

</configuration>

修改 hdfs-site.xml ：

<configuration>

<property>

 <name>dfs.replication</name>

 <value>1</value>

</property>

<property>

  <name>dfs.name.dir</name>

    <value>file:///home/tom/hadoopdata/hdfs/namenode</value>

</property>

<property>

  <name>dfs.data.dir</name>

    <value>file:///home/tom/hadoopdata/hdfs/datanode</value>

</property>

</configuration>

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。

修改 mapred-site.xml ：

<configuration>

 <property>

  <name>mapreduce.framework.name</name>

   <value>yarn</value>

 </property>

</configuration>

修改 yarn-site.xml ：

<configuration>

 <property>

  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

    <value>mapreduce_shuffle</value>

 </property>

</configuration>

修改hosts配置文件

vi /etc/hosts在最末尾加上
127.0.0.0.1    $hostname

初始化hadoop：

cd $hadoop_home/bin

$ 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： http://localhost :8088

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：

10057 Jps

9611 ResourceManager

9451 SecondaryNameNode

9260 DataNode

9102 NameNode

9743 NodeManager

4.安装scala

解压scala安装包到任意目录：

$ cd /home/tom

$ tar -xzvf scala-2.10.6.tgz

$ sudo vim /etc/profile

在 /etc/profile 文件的末尾添加环境变量：

export SCALA_HOME=/home/tom//scala-2.10.6

export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

保存并更新 /etc/profile ：

$ source /etc/profile

查看是否成功：

$ scala -version

5.安装Spark

解压spark安装包到任意目录：

$ cd /home/tom

$ tar -xzvf spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz

$ mv spark-1.6.0-bin-hadoop2.6 spark-1.6.0

$ sudo vim /etc/profile

在 /etc/profile 文件的末尾添加环境变量：

export SPARK_HOME=/home/tom/spark-1.6.0

export 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 ：

$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh

$ vim spark-env.sh

在 spark-env.sh 中添加：

export JAVA_HOME=/home/tom/jdk1.8.0_73/

export SCALA_HOME=/home/tom//scala-2.10.6

export SPARK_MASTER_IP=localhost

export SPARK_WORKER_MEMORY=4G

启动

$ $SPARK_HOME/sbin/start-all.sh

停止

$ $SPARK_HOME/sbin/stop-all.sh

测试Spark是否安装成功：

$ $SPARK_HOME/bin/run-example SparkPi

得到结果：

Pi is roughly 3.14716

检查WebUI，浏览器打开端口： http://localhost :8080

在spark上执行task

spark-submit --master spark://10.10.5.246:7077 --name WordCountByscala --class luozt_scala.spark.wordcount --executor-memory 1G --total-executor-cores 2 /home/luozt/spark/spark0824.jar /home/luozt/spark/README.md