vmware workstation ubuntu 14.04 配置静态IP

本文详细介绍了如何在VMware Workstation中为Ubuntu 14.04虚拟机配置静态IP地址。首先,设置网络适配器VMNet8的IP属性,然后将VMware的网络配置更改为NAT模式,并记录相关IP参数。最后,通过修改Ubuntu的网络配置文件,设置静态IP和DNS,确保虚拟机启动后IP地址保持不变。

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背景:

用VMware 安装好ubuntu 14.04后,有些应用是需要固定IP的,而默认情况下,每次重启电脑或者重启虚拟机,虚拟机的IP地址可能变化。

目的:重启虚拟机后,虚拟机的IP地址不再变化。

方法:为虚拟机绑定IP。

步骤:经过几次实践,将自己设置的过程总结如下(只说过程,不做原理解释):

如有谬误,请不吝指出。

一、设置网络适配器VMNet8的IP属性。

step1:

打开Windows控制台,通过ipconfig命令,查看本机各网络适配器的ip配置,记下其中VMware Network Adapter VMnet8的ipv4地址和子网掩码。

step2:

打开控制面板->网络和共享中心->更改适配器设置,找到VMware Network Adapter VMnet8,双击打开,然后点击“属性”,打开新窗口后,双击Internet 协议版本4(TCP/IPv4),打开新窗口如下,然后选中“使用下面的IP地址”,填入在step1中获取的IP地址和子网掩码,其他内容可空置不填。

二、设置VMware的网络配置为NAT模式

step1:

打开VMware Workstation,在上方菜单栏点击“编辑”->“虚拟网络编辑器” ,

step2:

在新窗口上部选中”VMnet8",然后在下方选择“NAT模式(与虚拟机共享主

### 如何在 Mac 系统中通过 IntelliJ IDEA 连接 Linux 虚拟机上的 Spark 集群 #### 准备工作 为了实现这一目标,需要确保已经安装并配置好了以下组件: - **Ubuntu 14.04** 或其他版本作为虚拟机操作系统[^1]。 - **VMware Workstation 12 Pro for Linux** 或者 VirtualBox 来创建和管理虚拟环境。 - **JDK 7u80** 安装于虚拟机内用于支持 Java 应用程序开发。 - **Hadoop-2.6.0**, **Zookeeper-3.4.6**, 和 **Spark-1.5.0** 构建分布式计算框架。 #### 设置网络连接 由于要让宿主机(Mac)能够访问到虚拟机中的服务,因此需设置好两者之间的网络通信。这通常涉及到桥接模式或 NAT 模式的调整以及静态 IP 地址分配给 VM 的网卡接口[^2]。 #### 在 Mac 上配置 SSH 访问权限 为了让 IDE 可以远程执行命令,在本地机器上生成一对密钥对并将公钥复制到远端服务器(即 Linux 虚拟机)。具体做法如下所示: ```bash ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_email@example.com" cat ~/.ssh/id_rsa.pub | ssh user@vm_ip 'cat >> .ssh/authorized_keys' ``` #### 创建一个新的 Scala Project 并导入依赖项 启动 IntelliJ IDEA 后新建一个基于 Maven 或 SBT 的项目结构,并添加必要的库文件来构建应用程序上下文。对于 Apache Spark 开发而言,至少应该引入 `spark-core` 和 `spark-sql` 组件。 Maven POM 文件片段示例: ```xml <dependencies> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-core --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-core_2.11</artifactId> <version>2.4.7</version> </dependency> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.spark/spark-sql --> <dependency> <groupId>org.apache.spark</groupId> <artifactId>spark-sql_2.11</artifactId> <version>2.4.7</version> </dependency> </dependencies> ``` SBT 构建定义样例: ```scala name := "MyProject" version := "0.1" scalaVersion := "2.11.12" libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-core" % "2.4.7" libraryDependencies += "org.apache.spark" %% "spark-sql" % "2.4.7" ``` #### 使用 Remote Debugging 功能调试应用 当一切准备就绪之后就可以着手编写业务逻辑代码了;与此同时还可以利用 JVM 提供的远程调试特性来进行故障排查等工作。只需按照官方文档说明开启相应选项即可完成此过程。 #### 测试集群连通性和提交作业 最后一步就是验证整个链路是否畅通无阻——尝试向 Spark Master 发送请求看看能否正常接收响应数据包;如果可以的话那么恭喜你成功实现了跨平台交互!
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