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Ubuntu16.04安装Hadoop+Spark+pyspark大数据python开发环境
阅读量:329 次
发布时间:2019-03-04

本文共 2245 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

Ubuntu环境下大数据开发全指南

安装JDK

安装Java Development Kit(JDK)是大数据开发的基础。以下是手动安装步骤:

  • 使用包管理器安装JDK:
    sudo apt-get install java-dev
  • 配置JDK环境变量:
    打开~/.bashrc文件,添加以下内容:
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java  
    export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
    export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
    export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

    保存后执行:

    source ~/.bashrc
  • 验证安装:
    输入命令查看Java版本:
    java -version
  • 配置SSH免密登录

    SSH免密登录是开发过程中的常用需求。以下是配置步骤:

  • 安装SSH服务器:
    sudo apt-get install openssh-server
  • 生成SSH公钥:
    输入命令并连续敲击回车:
    ssh-keygen -t rsa
  • 将公钥添加到授权列表:
    cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys
  • 测试免密登录:
    ssh localhost
  • 安装Hadoop

    Hadoop是大数据处理的核心框架。以下是手动安装步骤:

  • 解压Hadoop:
    sudo tar -zxvf hadoop-2.6.5.tar.gz -C /usr/local
  • 配置Hadoop环境:
    打开~/.bashrc文件,添加以下内容:
    export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop  
    export CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath):$CLASSPATH
    export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
  • 启动Hadoop:
    source ~/.bashrc  
    ./bin/hdfs namenode -format
    ./sbin/start-dfs.sh
    jps
  • 配置Hadoop相关文件:
    • hadoop-env.sh:
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java
    • core-site.xml:
    hadoop.tmp.dir
    file:/usr/local/hadoop/tmp
    fs.defaultFS
    hdfs://localhost:9000
    • hdfs-site.xml:
    dfs.replication
    1
    dfs.namenode.name.dir
    file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/name
    dfs.datanode.data.dir
    file:/usr/local/hadoop/tmp/dfs/data
  • 安装Scala

    Scala是大数据处理的高级语言。以下是手动安装步骤:

  • 使用包管理器安装Scala:
    sudo apt-get install scala
  • 配置Scala环境变量:
    打开~/.bashrc文件,添加以下内容:
    export SCALA_HOME=/usr/share/scala-2.11
  • 验证安装:
    scala -version
  • 安装Spark

    Spark是大数据处理的通用框架。以下是手动安装步骤:

  • 解压Spark:
    tar zxvf spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz
  • 配置Spark环境:
    打开~/.bashrc文件,添加以下内容:
    export SPARK_HOME=/usr/local/spark
  • 验证安装:
    cd /usr/local/spark/bin  
    ./pyspark
  • 测试Spark+Python:
    from pyspark import SparkContext  
    sc = SparkContext()
    lines = sc.textFile("/usr/local/spark/README.md")
    lines.count()
    lines.first()
  • 以上就是Ubuntu环境下大数据开发的完整安装指南。从JDK到Hadoop、Scala、Spark,每一步都详细指导,帮助您快速搭建开发环境。

    转载地址:http://uzwh.baihongyu.com/

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