Hadoop安装教程 Linux版

一、Linux虚拟机安装

方法一：使用Windows下Linux子系统（大佬可选）
方法二：使用VMware安装Linux虚拟机（小白可选）
方法三：安装双系统（不怕麻烦的可以试试）

Note：安装虚拟机时选定你想要安装的Linux系统映像文件，该教程采用Ubuntu20.04版本。

a. 在VMware中新建虚拟机，选择程序光盘映像文件

b. 输入你的Linux名称，用户名和密码

c. 根据向导提示完成安装
Note：安装时，虚拟机会自动下载文件，这一过程可以跳过以加速安装。

d. 启动虚拟机

二、JDK环境安装

1. 下载JDK1.8

方法一：apt-get install openjdk-8-jdk
方法二：Oracle官网下载JDK1.8版本
方法三：百度网盘下载（链接: https://pan.baidu.com/s/19JoUU_GTxBlqpEvaB51nyA 提取码: 74vc）

Note：将文件下载到桌面上，以便操作

2. 配置JDK环境变量

将JDK文件解压并移动到 /usr/local/java 文件夹下

cd ~/Desktop
tar -zxvf jdk-8u281-linux-x64.tar.gz
sudo mv jdk1.8.0_281/ /usr/local/java

在terminal中输入 sudo vi /etc/profile ，按 i 进入编辑模式：

JAVA_HOME=/usr/local/java
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

按 esc 退出编辑，输入 :wq 保存并退出。
在terminal中输入 source /etc/profile ，使配置的环境变量生效。

Linux下vi中使用方向键乱码解决办法

在Linux下，初始使用Vi的时候有两个典型的问题：

1. 在编辑模式下使用方向键的时候，并不会使光标移动，而是在命令行中出现A、B、C、D四个字母；
2. 当编辑出现错误，想要删除时，发现Backspace键不起作用，只能用Delete键来删除。

解决方法：

1. 打开终端，输入命令 sudo gedit /etc/vim/vimrc.tiny ，进入vimrc.tiny文件的编辑状态
2. 修改倒数第二行set compatible，将其改为set nocompatible；在set nocompatible下面添加一行：set backspace=2
3. 保存，退出编辑。再使用vi时，已经可以正常使用方向键和Backspace。
   

二、Hadoop安装

1. 设置ssh免密码登录

因为Hadoop是分布式平台，需要多个机器之间协作，设置ssh免密码登录可以减少每次登陆主机输入密码的繁琐流程。

1) 安装SSH

Ubuntu 默认已安装了 SSH client，此外还需要安装 SSH server。
sudo apt-get install openssh-server

2) 设置免密登录

生成密钥对 ssh-keygen -t rsa ，回车到底
将公钥的内容写入到authorized_keys文件中 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

3) 免密登录

ssh localhost
若能免密登录，即设置成功。

2. Hadoop下载与配置

1) 下载Hadoop

方法一：Hadoop官网下载
方法二：百度网盘下载（链接: https://pan.baidu.com/s/19JoUU_GTxBlqpEvaB51nyA 提取码: 74vc）

2) 配置Hadoop环境变量

将Hadoop文件解压并移动到 /usr/local/hadoop 文件夹下

cd ~/Desktop
tar -zxvf hadoop-3.2.2.tar.gz
sudo mv hadoop-3.2.2 /usr/local/hadoop

在terminal中输入 sudo vi /etc/profile ，按 i 进入编辑模式：

HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

按 esc 退出编辑，输入 :wq 保存并退出。
在terminal输入 source /etc/profile ，使配置的环境变量生效。

3) 修改Hadoop配置文件

打开 /usr/local/hadoop/etc/hadoop/ 文件夹：

o. 配置 hadoop-env.sh 文件

# 显式声明java路径
export JAVA_HOME=/usr/local/java

a. 配置 core-site.xml 文件

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
    <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储路径 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
    	<!-- 配置到hadoop目录下temp文件夹 -->
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
    </property>
</configuration>

b. 配置 hdfs-site.xml 文件

<configuration>
    <property>
	<!--指定hdfs保存数据副本的数量，包括自己，默认为3-->
	<!--伪分布式模式，此值必须为1-->
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <!-- name node 存放 name table 的目录 -->
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/hdfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <!-- data node 存放数据 block 的目录 -->
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp/hdfs/data</value>
    </property>
</configuration>

c. 配置 mapred-site.xml 文件

<configuration>
    <property>
	<!--指定mapreduce运行在yarn上-->
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

d. 配置 yarn-site.xml 文件

<configuration>
    <property>
	<!--NodeManager获取数据的方式-->
	<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
	<value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

3. 启动Hadoop

1) 初始化

在terminal中输入 hdfs namenode -format
（只初次启动需要）

2) 启动Hadoop集群

在terminal中输入 start-all.sh （或者分别输入 start-dfs.sh 和 start-yarn.sh）
使用 jps (JavaVirtualMachineProcessStatus) 命令查看Hadoop是否已启动，运行的java进程中应包含以下几种：

4050 Jps
3956 NodeManager
3653 SecondaryNameNode
3414 NameNode
3852 ResourceManager
3518 DataNode

3) 查看NameNode和Yarn

访问 http://localhost:9870/dfshealth.html#tab-overview

访问 http://localhost:8088/cluster

4) 运行Hadoop自带的wordcount程序

a. 新建一个 words.txt 文件并输入几个单词
b. 在hdfs文件系统上创建input文件夹 hdfs dfs -mkdir /input
c. 将word.txt放入input文件夹 hdfs dfs -put words.txt /input
d. 查看是否已放入文件 hdfs dfs -ls /input
e. 运行wordcount程序 hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.2.jar wordcount /input /output
（Note：输出目录必须是一个不存在的目录，输出结果无法存放在已有目录中）
f. 查看程序输出 hdfs dfs -ls /output
g. 打开输出文件 hdfs dfs -cat /output/part-r-00000

若报错 Error: Could not find or load main class org.apache.hadoop.mapreduce.v2.app.MRAppMaster
则在terminal中输入 hadoop classpath ，查看输出结果：
(/usr/local/hadoop/etc/hadoop:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/)
将输出结果配置到 yarn-site.xml 文件

<property>
        <name>yarn.application.classpath</name>
        <value>/usr/local/hadoop/etc/hadoop:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/usr/local/hadoop/share/hadoop/yarn/*</value>
</property>

5) 关闭Hadoop集群

在terminal中输入 stop-all.sh （或 stop-yarn.sh + stop-dfs.sh）

三、Spark安装

1. 安装Scala

1) 下载Scala

方法一：apt-get install scala
方法一：Scala官网下载
方法二：百度网盘下载（链接: https://pan.baidu.com/s/19JoUU_GTxBlqpEvaB51nyA 提取码: 74vc）

2) 配置Scala环境变量

将Scala文件解压，并移动到 /usr/local/scala 文件夹下

cd ~/Downloads/
tar -zxvf scala-2.12.13.tgz
sudo mv scala-2.12.13 /usr/local/scala

在terminal中输入 sudo vi /etc/profile ，按 i 进入编辑模式：

SCALA_HOME=/usr/local/scala
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

按 esc 退出编辑，输入 :wq 保存并退出。
在terminal中输入 source /etc/profile ，使配置的环境变量生效。

2. Spark下载与配置

1) 下载Spark

方法一：Spark官网下载
方法二：百度网盘下载（链接: https://pan.baidu.com/s/19JoUU_GTxBlqpEvaB51nyA 提取码: 74vc）

2) 配置Spark环境变量

将Spark文件解压，并移动到 /usr/local/spark 文件夹下

cd ~/Downloads/
tar -zxvf spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz
sudo mv spark-3.1.1-bin-hadoop3.2 /usr/local/spark

在terminal中输入 sudo vi /etc/profile ，按 i 进入编辑模式：

SPARK_HOME=/usr/local/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

按 esc 退出编辑，输入 :wq 保存并退出。
在terminal中输入 source /etc/profile ，使配置的环境变量生效。

3) 修改Spark配置文件

打开 /usr/local/spark/sbin/ 文件夹：

o. 配置 spark-config.sh 文件

# 显式声明java路径
export JAVA_HOME=/usr/local/java

3. 启动Spark

首先启动Hadoop集群 start-all.sh

1) 启动master

在terminal输入 cd $SPARK_HOME 进入Spark文件夹
./sbin/start-master.sh

访问 http://localhost:8080 ，获取master的URL信息。

2) 启动slave

复制上图红线标出的URL，替换下面命令的URL部分（spark://—）
./sbin/start-worker.sh spark://—

3) 同时启动master和slave

使用以下命令可以同时启动master和slave
./sbin/start-all.sh
（替代 ./sbin/start-master.sh + ./sbin/start-worker.sh）
使用 jps 命令查看Spark是否已启动，运行的java进程中应包含以下几种：

7968 SecondaryNameNode
8177 ResourceManager
8313 NodeManager
7641 NameNode
7770 DataNode
93021 Jps
92911 Worker
92398 Master

4) 关闭Spark

在terminal中输入 ./sbin/stop-all.sh (或者分别输入 ./sbin/stop-worker 和 ./sbin/stop-master)

三、Flink安装

1. Flink下载与配置

1) 下载Flink

方法一：Flink官网下载
方法二：百度网盘下载（链接: https://pan.baidu.com/s/19JoUU_GTxBlqpEvaB51nyA 提取码: 74vc）

2) 配置Flink环境变量

将Flink文件解压，并移动到 /usr/local/flink 文件夹下

cd ~/Downloads/
tar -zxvf flink-1.12.2-bin-scala_2.12.tgz
sudo mv flink-1.12.2 /usr/local/flink

在terminal中输入 sudo vi /etc/profile ，按 i 进入编辑模式：

FLINK_HOME=/usr/local/flink
export PATH=$PATH:$FLINK_HOME/bin

按 esc 退出编辑，输入 :wq 保存并退出。
在terminal中输入 source /etc/profile ，使配置的环境变量生效。

2. 启动Flink

1) 启动Flink

在terminal中输入 start-cluster.sh

使用 jps 命令查看Flink是否已启动，运行的java进程中应包含以下几种：

100580 StandaloneSessionClusterEntrypoint
100838 TaskManagerRunner
100888 Jps

访问 http://localhost:8081，查看管理界面

2) 关闭Flink

在terminal中输入 stop-cluster.sh