centos7下搭建单机Spark开发环境

首先介绍一下我的环境，我是在vmware12版本下安装的CentOS-7-x86_64-DVD-1804版本

1、安装python3

#python官网下载python

sudo wget https://www.python.org/ftp/python/3.6.8/Python-3.6.8.tar.xz

#配置yum源
sudo yum groupinstall 'Development Tools'
#yum源安装python需要的库
sudo yum install openssl-devel bzip2-devel expat-devel gdbm-devel readline-devel sqlite-devel
#解压
sudo tar xf Python-3.6.8.tar.xz
#移动到/usr/local/python3/，没有可以mkdir建立
mv Python-3.6.8 /usr/local/python3/
#进入到Python-3.6.8/
cd /usr/local/python3/
cd Python-3.6.8/
#配置路径
sudo ./configure --prefix=/usr/local/python3 --enable-optimizations
#编译，注意在Python-3.6.8/下，失败重试前要make clean
sudo make
#安装
sudo make install
#建立软连接
sudo ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python
#如果原来的python存在导致建立软连接失败，需要删除原来的软连接
sudo rm -rf /usr/bin/python
#删除后建立软连接
sudo ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python
#查看版本
python -V

#安装完成python3后，要注意yum源是python2版本写的，所以要将yum源改回来

vi /usr/libexec/urlgrabber-ext-down
#!/usr/bin/python2.7

vim /usr.bin/yum
#!/usr/bin/python2.7

sudo yum -y install epel-release
安装pip
sudo yum install -y python-pip

2、安装jdk

jdk版本是jdk1.8.0_144

#解压到指定文件夹

tar -zxvf filename -C /usr/local/java/

#编辑/etc/下的profile文件，

vim ~/.bash_profile

#配置环境变量

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_144
exort PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

#使环境变量生效

source /etc/profile

#测试

java -version

3、安装scala

#解压文件到指定路径

sudo tar -zxvf scala-2.11.8.tgz -C /opt/app/

#进入文件

vi ~/.bash_profile 

#在.bash_profile 文件下填写

export SCALA_HOME=/opt/app/scala-2.11.8
exort PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

#完成后

source ~/.bash_profile

4、安装hadoop

#下载hadooop

sudo wget sudo http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz

#解压到/opt/app/

sudo tar -zxvf hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz -C /opt/app/

#进入到hadoop路径下

cd /opt/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0

#修改配置文件

sudo vi ~/.bash_profile

#添加内容

export HADOOP_HOME=/opt/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

#进入到hadoop路径下的/etc/hadoop下,

/opt/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop

#进入后修改配置文件，1，hadoop-env.sh

sudo vi hadoop-env.sh

# The java implementation to use.
#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
export JAVA_HOME=/opt/app/jdk1.8.0_144

#查看JAVA_HOME的路径

echo $JAVA_HOME

#改配置文件，2，core-site.xml

sudo vi core-site.xml

#修改如下，centosmj 是本地名称

<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://centosmj:8020</value>
</property>
</configuration>

#修改配置文件， 3. hdfs-site.xml

sudo vi hdfs-site.xml

<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/opt/app/tmp/dfs/name</value>
</property>

<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/opt/app/tmp/dfs/data</value>
</property>

<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>

#修改配置文件，4. mapred-site.xml.template

sudo vi mapred-site.xml.template

#拷贝一份模板

sudo cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
#更改配置如下
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

#修改配置文件，5. yarn-site.xml

sudo vi yarn-site.xml

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

#格式化hadoop，完成后会在/opt/app/tmp 下生成文件夹

sudo ./hadoop namenode -format
#登陆dfs，在sbin路径下
./start-dfs.sh

#免密登陆问题，关键->检查.ssh (700) 和 authorized_keys(600) 权限
#完成命令./start-dfs.sh后，用jps看到如下

[hadoop@centosmj sbin]$ jps
3700 SecondaryNameNode
3355 NameNode
3503 DataNode
3903 Jps

#创建文件夹
hadoop fs -mkdir /test

#查看是否创建
hadoop fs -ls /

#试一下放入/test下一个文件
[hadoop@centosmj hadoop-2.6.0-cdh5.7.0]$ hadoop fs -put README.txt /test/

#命令查看
hadoop fs -ls /test/

#读一下放入的文件
hadoop fs -text /test/README.txt

#在本地浏览器中试验，输入url-> centosmj:50070

#启动yarn

#进入到sbin路径下
./start-yarn.sh
#jps会看到
[hadoop@centosmj sbin]$ jps
4962 ResourceManager
3700 SecondaryNameNode
5124 Jps
3355 NameNode
5070 NodeManager
3503 DataNode

#在本地浏览器中试验，输入url-> centosmj:8088

5、安装maven

#在官网下载后解压到/opt/app/路径下，

#修改配置文件，vi ~/.bash_profile 

export MAVEN_HOME=/opt/app/apache-maven-3.6.0
export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PATH

#修改配置文件settings.xml

#maven的配置文件settings.xml，如果不改会代码库会建在默认路径，
<!-- localRepository
   | The path to the local repository maven will use to store artifacts.
   |
   | Default: ${user.home}/.m2/repository
  <localRepository>/path/to/local/repo</localRepository>
  -->
  <localRepository>/opt/maven_repository</localRepository>

6、安装spark

#spark 官网地址 spark.apache.org/downloads.html

#下载后解压到/opt/app/下，进入spark目录，执行下面的命令

./dev/make-distribution.sh --name 2.6.0-cdh5.7.0 --tgz -Pyarn -Phadoop-2.6 -Phive -Phive-thriftserver -Dhadoop.version=2.6.0-cdh5.7.0

#编译要很长时间，而且需要联网，网速还要好，最好能FQ。编译的过程中有许多坑！

#坑一、要修改pom.xml文件，修改远程仓库地址,(修改成阿里镜像地址,增加cdh镜像地址)

#进入spark目录下，有一个pom.xml文件，要修改它：vim ./pom.xml

<repository>
　　<id>maven-ali</id>
　　<url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public//</url>
　　<releases>
　　<enabled>true</enabled>
　　</releases>
　　<snapshots>
　　<enabled>true</enabled>
　　<updatePolicy>always</updatePolicy>
　　<checksumPolicy>fail</checksumPolicy>
　　</snapshots>
</repository>

<repository>
　　<id>cloudera</id>
　　<url>https://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/</url>
</repository>

#大家一定会有疑问这段代码应该贴在pom文件的什么位置呢，像那种贴在文件末尾段一定是不行的，

#因为pom文件是maven的核心，里面的规则还是很严谨的。那么让我的亲身经历告诉你，应该在贴在如下图所示的位置

#我把pom.xml文件拷贝出来，用Notepad++打开，网上的做法是把第一个repository替换成下面画红圈的部分，但我添加到后面也没问题。

#坑二、虚拟机的内存要大于4G，不然编译也会有问题的。

#除了上面的两个比较大的坑之外，还有许多下载失败导致编译出问题的情况，要仔细看error提示，将下载不下来的自己手动下载下来，或者重复编译一下

#本人遇到的问题还算少的，编译一共花费两个晚上一个白天。