Spark-1.6.1 Hadoop-2.6.4 VMware Ubuntu 分布式集群搭建全过程

本文从头开始零基础完全配置，适合小白。

本文在vmware中配置三台虚拟机，一台做Master，两台Worker，hadoop 和spark只需要在Master上配置，然后cp到worker上，包括配置文件。

Ubuntu基本环境配置

创建hadoop用户

在终端中输入

sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash

接着使用如下命令设置密码，可简单设置为 hadoop，按提示输入两次密码：

sudo passwd hadoop

可为 hadoop 用户增加管理员权限，方便部署，避免一些对新手来说比较棘手的权限问题：

sudo adduser hadoop sudo

最后注销当前用户（点击屏幕右上角的齿轮，选择注销），在登陆界面使用刚创建的 hadoop 用户进行登陆。这个很重要，一定要切换到hadoop用户，涉及到后面的配置。

安装vim

首先更新apt

sudo apt-get update

因为后面要修改很多配置文件，有些用gedit比较方便，比如大块的copy，但在有些环境下vim更方便，有时也只能用vim，所以建议装。用的时候只要将gedit 和 vim互换即可。

sudo apt-get install vim

中间输入y即可

以上过程需在所有节点上配置（本文是有一台Master ，两台worker）

网络配置

点击VMware快捷方式，右键打开文件所在位置 -> 双击vmnetcfg.exe -> VMnet8 NAT模式 ->修改subnet ip

点击更改设置

选中VMnet8

点击NAT设置

设置子网IP：192.168.2.0 子网掩码：255.255.255.0 -> apply（应用） -> ok（确定）。其实都可以，只要在同一网段内即可

回到windows下检查 –> 打开网络和共享中心 -> 更改适配器设置 -> 右键VMnet8 -> 属性 -> 双击IPv4

192.168.2.2 在网段内，可以可以。

在虚拟软件上 –My Computer -> 选中虚拟机 -> 右键 -> settings -> （网络适配器）network adapter -> 选择VMnet8

配置虚拟机IP地址

两种方式：

第一种：通过Linux图形界面进行修改（强烈推荐）

进入Linux图形界面 -> 右键点击右上方的两个小电脑 -> 点击Edit connections -> 选中当前网络 -> 点击edit按钮 -> 选择IPv4 -> method选择为manual -> 点击add按钮 -> 添加IP：192.168.2.100 子网掩码：255.255.255.0 网关：192.168.2.1 -> apply

第二种：修改配置文件方式（屌丝程序猿专用）

            vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

            DEVICE="eth0"

            BOOTPROTO="static"               ###

            HWADDR="00:0C:29:3C:BF:E7"

            IPV6INIT="yes"

            NM_CONTROLLED="yes"

            ONBOOT="yes"

            TYPE="Ethernet"

            UUID="ce22eeca-ecde-4536-8cc2-ef0dc36d4a8c"

            IPADDR="192.168.2.100"           ###

            NETMASK="255.255.255.0"          ###

            GATEWAY="192.168.2.1"            ###

改完后 reboot

三台都需要修改， IP地址同网段不同即可

本文用的是

192.168.2.100 Master

192.168.2.101 Slave1

192.168.2.102 Slave2

Linux 中查看节点 IP 地址的命令为 ifconfig

修改主机名

为了便于区分，可以修改各个节点的主机名（在终端标题、命令行中可以看到主机名，以便区分）

sudo vim /etc/hostname

按 i 进行 Insert 添加修改

添加Master即可，在其他两台机器上同样添加Slave1和Slave2即可。

保持并推出，先按esc，再按 :wq

命令修改自己所用节点的IP映射：

sudo vim /etc/hosts

127.0.0.1       localhost

192.168.2.100   Master

192.168.2.101   Slave1

192.168.2.102   Slave2

配置好后需要在各个节点上执行如下命令，测试是否相互 ping 得通，如果 ping 不通，后面就无法顺利配置成功

ping Master -c 3   # 只ping 3次，否则要按 Ctrl+c 中断

ping Slave1 -c 3

配置好后，所有机器都需要重启

SSH无密码登陆节点

首先安装SSH

sudo apt-get install openssh-server

安装后，可以使用如下命令登陆本机：

ssh localhost

SSH首次登陆会有提示，输入 yes 。然后按提示输入密码 hadoop，这样就登陆到本机了，但是每次都要输密码比较麻烦，因此需要配置无密码登录。

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

此时再用 ssh localhost 命令，无需输入密码就可以直接登陆了
对三台机器都进行上述操作

接下来设置无密码登录，让 Master 节点可以无密码 SSH 登陆到各个 Slave 节点上。

首先生成 Master 节点的公匙，在 Master 节点的终端中执行（因为改过主机名，所以还需要删掉原有的再重新生成一次）：

cd ~/.ssh               # 如果没有该目录，先执行一次ssh localhost

rm ./id_rsa*            # 删除之前生成的公匙（如果有）

ssh-keygen -t rsa       # 一直按回车就可以

让 Master 节点需能无密码 SSH 本机，在 Master 节点上执行：

cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys

完成后可执行 ssh Master 验证一下（可能需要输入 yes，成功后执行 exit 返回原来的终端）。接着在 Master 节点将上公匙传输到 Slave1 节点：

scp ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@Slave1:/home/hadoop/

这里解释下，scp 是 secure copy 的简写，用于在 Linux 下进行远程拷贝文件，类似于 cp 命令，不过 cp 只能在本机中拷贝。执行 scp 时会要求输入 Slave1 上 hadoop 用户的密码(hadoop)。因为是烤给 Slave1 机器的hadoop用户。

接着在 Slave1 节点上，将 ssh 公匙加入授权：

mkdir ~/.ssh       # 如果不存在该文件夹需先创建，若已存在则忽略

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

rm ~/id_rsa.pub    # 用完就可以删掉了

对于Slave2也进行同样操作

在 Master 节点上就可以无密码 SSH 到各个 Slave 节点了，可在 Master 节点上执行如下命令进行检验

ssh Slave1

要推出，exit 即可。

在这里，推荐使用一款工具SecureCRT，可以方便的登录

具体使用，就不在这里讨论了。

关闭防火墙

1、关闭ubuntu的防火墙

ufw disable

2、卸载了iptables

 apt-get remove iptables

安装Java

1.下载JDK

本次选择的是 jdk-8u73-linux-x64

放到Download目录，当然随意看喜好

2.创建新目录

sudo mkdir /usr/local/java

3.将下载到压缩包拷贝到java文件夹中

进入jdk源码包所在目录Download

解压压缩包，然后可以删除压缩包

cd Downloads

cp jdk-8u73-linux-x64.tar.gz /usr/local/java

cd /usr/local/java

sudo tar xvf jdk-8u73-linux-x64.tar.gz

sudo rm jdk-8u73-linux-x64.tar.gz

4.设置jdk环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

添加

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_73

export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre

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

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

然后

source ~/.bashrc

让配置立即生效

5.最后检查是否生效

在终端输入

java -version

安装Scala

Scala 安装与Java 类似

1_下载压缩包
http://www.scala-lang.org/download/

2_建立目录，解压文件到所建立目录

sudo mkdir /usr/local/scala

tar zxvf scala-2.11.7.tgz -C /usr/local/scala

3_添加环境变量

sudo gedit ~/.bashrc

添加

export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.11.7

export PATH=/usr/local/scala/scala-2.11.7/bin:$PATH

4.测试

scala -version

Scala code runner version 2.11.7 -- Copyright 2002-2013, LAMP/EPFL

让服务器启动时不要启动图形界面(Slaves节点 )

修改 /etc/X11/default-display-manager文件：

vim /etc/X11/default-display-manager

一般为空，若为空，则添加false，:wq 保存推出

值为/usr/sbin/gdm，则进入图形界面

安装Hadoop

下载 hadoop http://hadoop.apache.org/releases.html

本文用的是 hadoop-2.6.4.tar.gz ，据说 2.6.0的比较稳定，比较好

将 Hadoop 安装至 /usr/local/ 中：

sudo tar -zxf ~/Downloads/hadoop-2.6.4.tar.gz -C /usr/local    # 解压到/usr/local中

cd /usr/local/

sudo mv ./hadoop-2.6.0/ ./hadoop            # 将文件夹名改为hadoop

sudo chown -R hadoop: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

伪分布式需要修改6个配置文件，文件位于/usr/local/hadoop/etc/hadoop/

用gedit 大块复制会比较方便

1. slaves

将文件中原来的 localhost 删除，添加内容：

Slave1

Slave2

2. hadoop-env.sh

vim hadoop-env.sh

#第27行

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_73

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

3. core-site.xml

<!-- 指定HADOOP所使用的文件系统schema（URI），HDFS的老大（NameNode）的地址 -->

        <property>

            <name>fs.defaultFS</name>

            <value>hdfs://Master:9000</value>

        </property>

        <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->

        <property>

            <name>hadoop.tmp.dir</name>

            <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>

            <description>Abase for other temporary directories.</description>

        </property>

        <property>

            <name>hadoop.native.lib</name>

            <value>true</value>

            <description>Should native hadoop libraries, if present, be used.</description>

        </property>

4. hdfs-site.xml

<configuration>

        <property>

                <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

                <value>Master:50090</value>

        </property>

        <property>

                <name>dfs.replication</name>

                <value>1</value>

        </property>

        <property>

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

                <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name</value>

        </property>

        <property>

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

                <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data</value>

        </property>

        <property>

                <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>

                <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/namesecondary</value>

        </property>

</configuration>

5. mapred-site.xml

需要先重命名，默认文件名为 mapred-site.xml.template

mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<configuration>

        <property>

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

                <value>yarn</value>

        </property>

        <property>

                <name>mapreduce.jobhistory.address</name>

                <value>Master:10020</value>

        </property>

        <property>

                <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

                <value>Master:19888</value>

        </property>

</configuration>

6. yarn-site.xml

<configuration>

        <property>

                <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

                <value>Master</value>

        </property>

        <property>

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

                <value>mapreduce_shuffle</value>

        </property>

</configuration>

将hadoop添加到环境变量

gedit ~/.bashrc

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_73

export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre

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

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_HOME}/lib/native

export OPTS="-Djava.library.path=${HADOOP_HOME}/lib"

export SPARK_HOME=/usr/local/spark

export PATH=${SPARK_HOME}/sbin:$PATH

export PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH

export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.11.7

export PATH=/usr/local/scala/scala-2.11.7/bin:$PATH

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

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_HOME}/lib/native

export OPTS="-Djava.library.path=${HADOOP_HOME}/lib"

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

在Slave 上配置

配置好后，将 Master 上的 /usr/local/Hadoop 文件夹复制到各个节点上。因为之前有跑过伪分布式模式，建议在切换到集群模式前先删除之前的临时文件。在 Master 节点上执行： //先开Slave 虚拟机

sudo rm -r ./hadoop/tmp     # 删除 Hadoop 临时文件

sudo rm -r ./hadoop/logs/*   # 删除日志文件

tar -zcf ~/hadoop.master.tar.gz ./hadoop   # 先压缩再复制

cd ~

scp ./hadoop.master.tar.gz Slave1:/home/hadoop

scp ./hadoop.master.tar.gz Slave2:/home/hadoop

在 Slave1 节点上执行：

sudo rm -r /usr/local/hadoop    # 删掉旧的（如果存在）

sudo tar -zxf ~/hadoop.master.tar.gz -C /usr/local

sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/hadoop

同样，如果有其他 Slave 节点，也要执行将 hadoop.master.tar.gz 传输到 Slave 节点、在 Slave 节点解压文件的操作。

首次启动需要先在 Master 节点执行 NameNode 的格式化：

hdfs namenode -format       # 首次运行需要执行初始化，之后不需要

启动hadoop

start-dfs.sh

start-yarn.sh

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

过命令 jps 可以查看各个节点所启动的进程。正确的话，在 Master 节点上可以看到 NameNode、ResourceManager、SecondrryNameNode、JobHistoryServer 进程

在 Slave 节点可以看到 DataNode 和 NodeManager 进程

也可以通过 Web 页面看到查看 DataNode 和 NameNode 的状态：http://master:50070/。如果不成功，可以通过启动日志排查原因。

测试的例子，在http://www.powerxing.com/install-hadoop/ 中有介绍，此处不再赘述。

安装Spark

官网下载地址：http://spark.apache.org/downloads.html

需要下载预编译版本

下载后，执行如下命令进行安装：

sudo tar -zxf ~/Downloads/spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local/

cd /usr/local

sudo mv ./spark-1.6.1-bin-hadoop2.6.tgz/ ./spark

sudo chown -R hadoop:hadoop ./spark

安装后，需要在 ./conf/spark-env.sh 中修改 Spark 的 Classpath，执行如下命令拷贝一个配置文件：

cd /usr/local/spark

cp ./conf/spark-env.sh.template ./conf/spark-env.sh

编辑 ./conf/spark-env.sh（gedit ./conf/spark-env.sh），在最后面加上如下：

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_73

export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.11.7

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop

export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop

export SPARK_MASTER_IP=192.168.2.100

export SPARK_WORKER_INSTANCES=2

export SPARK_WORKER_MEMORY=1g

export SPARK_WORKER_CORES=1

export SPARK_HOME=/usr/local/spark

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

cd conf/

cp slaves.template slaves

vim slaves

#insert

Slave1

Slave2

配置系统环境变量

加入

${SPARK_HOME}:bin

${SPARK_HOME}:sbin

修改spark-defaults.conf

cp  spark-defaults.conf.template  spark-defaults.conf

#加入

spark.executor.extraJavaOptions     -XX:+PrintGCDetails -DKey=value -Dnumbers="one two three"

spark.eventLog.enabled              true

spark.eventLog.dir                  hdfs://Master:9000/historyserverforSpark

spark.yarn.historySever.address     Master:18080

spark.history.fs.logDirectory       hdfs://Master:9000/historyserverforSpark

给Slave配置

tar -zcf ~/spark.master.tar.gz ./spark   # 先压缩再复制

cd ~

scp ./spark.master.tar.gz Slave1:/home/hadoop

scp ./spark.master.tar.gz Slave2:/home/hadoop

在 Slave1 节点上执行（其他的也一样）：

sudo rm -r /usr/local/spark    # 删掉旧的（如果存在）

sudo tar -zxf ~/spark.master.tar.gz -C /usr/local

sudo chown -R hadoop:hadoop /usr/local/spark

配置historyserverforSpark

hadoop dfs -rmr /historyserverforSpark

hadoop dfs -mkdir /historyserverforSpark

到此基本就已经配置完全了！大功告成！

来测试一下。

最后测试

首先启动hadoop

cd /usr/local/hadoop/sbin/

start-all.sh

start-yarn.sh

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

cd /usr.loacl/spark/sbin/

start-all.sh

./start-history-server.sh

./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://Master:7077 ../lib/spark-examples-1.6.1-hadoop2.6.0.jar 10