CentOS环境下搭建Spark运行环境

准备工作

jdk1.8环境的安装与配置:CentOS下安装和配置JDK1.8

环境搭建过程中,需要使用到的文件以存放至/home/yitian/Desktop文件夹下,各文件的下载地址和配置安装方法,分别详细说明。

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Linux下scala2.10.6的配置与安装

1. 创建scala安装目录:/usr/scala/,当前目录:/home/yitian/Desktop,创建命令:

mkdir /usr/scala

2. 解压Desktop下的scala文件至安装目录。当前目录:/home/yitian/Desktop:

tar -zxvf scala-2.10.6.tgz -C /usr/scala

3. 配置scala环境变量(配置文件:/etc/profile),打开/etc/profile系统配置文件,添加scala环境变量:

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运行使配置生效:

source /etc/profile

4. 验证安装是否成功

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退出scala shell:

:quit

Linux下Spark1.6.2的配置与安装

1. 创建spark安装目录:/usr/spark

mkdir /usr/spark

2. 解压Desktop下spark文件至安装目录

tar -zxvf spark-1.6.2-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/spark

3. 配置spark环境变量

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运行使其生效:

source /etc/profile

4. 验证spark安装是否成功,在任意目录中运行:

spark-shell

出现如下界面:

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spark运行成功。注意:因为该虚拟机中未安装python,因此运行pyspark出现问题:

image

<think>好的,我需要帮助用户在CentOS 7上搭建Spark运行环境,并且要兼容Hadoop。首先,我得回顾一下用户提供的引用内容,看看有哪些信息可以利用。引用[1]提到了Hadoop的安装目录是/usr/local/hadoop/,引用[2]列出了安装顺序,包括Java、Hadoop伪分布式、集群等步骤,建议先完成其他工具再配置集群。引用[3]提到了在Hadoop安装后需要格式化NameNode,引用[4]是关于CentOS7安装Spark在Hadoop伪分布下的步骤,提到环境变量生效后测试scala,还有jdk版本的问题。引用[5]涉及修改Spark目录权限和分发给slave节点。 用户的问题是如何在CentOS7上配置Spark环境,并确保与Hadoop兼容。根据这些引用,我需要整理出一个步骤清晰的教程。首先,确保Hadoop已经正确安装并配置好伪分布式或集群环境,因为Spark需要依赖Hadoop。然后安装Java,因为Hadoop和Spark都需要Java环境。接下来是安装Scala和sbt,可能还有Spark本身的安装步骤。需要注意环境变量的配置,比如JAVA_HOME、HADOOP_HOME等,以及Spark的配置文件如spark-env.sh。权限设置和文件分发到集群节点也是关键步骤,特别是如果用户搭建的是Spark集群的话。 需要确保步骤正确,比如先安装Java,再Hadoop,然后Spark,并验证各组件版本兼容性。例如,Spark的版本需要与Hadoop的版本匹配,可能需要查看官方文档确认兼容性。此外,Hadoop的配置文件如core-site.xml、hdfs-site.xml是否正确,HDFS是否已经初始化(格式化NameNode)并启动。引用[3]提到格式化NameNode,所以步骤中需要包括这一步。另外,引用[4]提到环境变量生效后测试scala,可能是在安装Scala后检查是否安装成功。 可能的遗漏点包括:防火墙设置、SSH免密登录配置(如果是在集群环境下)、各个服务的启动顺序,以及最后的测试步骤,比如运行Spark示例程序来验证安装是否成功。同时,引用[5]提到修改Spark目录权限为Hadoop用户,并分发给slave节点,这可能是在集群配置中的步骤,需要详细说明如何操作。 需要检查用户提供的引用中是否有具体的配置示例,比如spark-env.sh的配置内容,或者环境变量的设置。例如,引用[4]提到使用jdk1.8.0,可能需要指定JAVA_HOME路径。另外,Hadoop的配置文件路径是否正确,比如是否在/usr/local/hadoop/etc/hadoop目录下。 可能还需要考虑Spark的运行模式,比如是本地模式、standalone模式,还是基于Hadoop YARN的资源管理。用户的问题提到Hadoop兼容,所以可能需要配置Spark使用Hadoop的YARN或者HDFS。需要指导用户在Spark配置中指定Hadoop的配置文件路径,或者将Hadoop的配置文件如core-site.xml和hdfs-site.xml复制到Spark的配置目录中。 最后,生成相关问题时要围绕Spark环境搭建,可能的后续问题包括如何配置Spark集群、如何优化Spark性能、如何处理版本冲突等。</think>### CentOS 7 Spark 环境配置教程(兼容Hadoop) #### 1. **前置条件** - **系统要求**:CentOS 7 64位,已配置SSH免密登录(集群环境下需配置)[^2]。 - **依赖组件**:需先完成以下安装: - **Java JDK 1.8+**:Hadoop和Spark均依赖Java环境[^2][^4]。 - **Hadoop伪分布式/集群**:确保Hadoop已正确安装并启动(需完成NameNode格式化)[^3]。 #### 2. **安装Hadoop(若未完成)** ```bash # 参考Hadoop伪分布式配置步骤 cd /usr/local/hadoop/ bin/hdfs namenode -format # 初始化HDFS sbin/start-dfs.sh # 启动HDFS ``` #### 3. **安装Scala** ```bash # 下载Scala(以2.12.x版本为例) wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.15/scala-2.12.15.tgz tar -zxvf scala-2.12.15.tgz -C /usr/local/ # 配置环境变量 echo 'export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.12.15' >> /etc/profile echo 'export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin' >> /etc/profile source /etc/profile scala -version # 验证安装 ``` #### 4. **安装Spark** ```bash # 下载Spark(选择与Hadoop兼容的版本,如Spark 3.1.3 + Hadoop 3.2) wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.1.3/spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz tar -zxvf spark-3.1.3-bin-hadoop3.2.tgz -C /usr/local/ mv /usr/local/spark-3.1.3-bin-hadoop3.2 /usr/local/spark # 配置环境变量 echo 'export SPARK_HOME=/usr/local/spark' >> /etc/profile echo 'export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin' >> /etc/profile source /etc/profile ``` #### 5. **配置Spark兼容Hadoop** - **修改`spark-env.sh`**: ```bash cd /usr/local/spark/conf cp spark-env.sh.template spark-env.sh echo 'export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0' >> spark-env.sh # 替换为实际JDK路径 echo 'export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop' >> spark-env.sh # Hadoop安装路径[^1] echo 'export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop' >> spark-env.sh ``` - **分发配置到集群节点(若为集群模式)**: ```bash scp -r /usr/local/spark hadoop@slave1:/usr/local/ # 替换为实际节点IP chown -R hadoop:hadoop /usr/local/spark # 修改权限[^5] ``` #### 6. **验证Spark安装** ```bash # 启动Spark Shell spark-shell # 执行测试代码 val data = Array(1, 2, 3) val rdd = sc.parallelize(data) rdd.sum() # 应输出6 ``` #### 7. **运行Spark任务(基于HDFS)** ```bash # 上传文件到HDFS hdfs dfs -put /path/to/local/file /user/hadoop/input # 提交Spark任务 spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi \ --master yarn \ $SPARK_HOME/examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.3.jar ``` --- ###
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