文章目录

基于Linux的Spark安装与环境配置
- 1、Hadoop测试
- - 1.1 启动hadoop
  - 1.2 再次启动hadoop
  - 1.3 查看是否成功
- 2、Scala安装与配置
- - 2.1 下载scala
  - 2.2 解压并重命名
  - 2.3 配置环境
  - 2.4 测试
- 3、Spark安装与配置
- - 3.1 下载Spark
  - 3.2 解压并重命名
  - 3.3 配置环境
  - 3.4 配置spark-env.sh
  - 3.5 配置slaves（好像不需要）
  - 3.6 启动（报错）
  - 3.7 测试
  - 3.8 查看Spark版本

基于Linux的Spark安装与环境配置

1、Hadoop测试

因为Spark是基于Hadoop上工作的，所以当我们使用Spark框架时，必须要确保Hadoop能够正常运行：

1.1 启动hadoop

cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-all.sh

有BUG，内容如下：

SLF4J: Failed to load class "org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".
SLF4J: Defaulting to no-operation (NOP) logger implementation
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#StaticLoggerBinder for further details.

解决方法：SLF4J：Failed to load class org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder.

1.2 再次启动hadoop

cd /usr/local/hadoop/sbin
./start-all.sh

1.3 查看是否成功

jps

2、Scala安装与配置

2.1 下载scala

官方网址：https://www.scala-lang.org/download/2.13.10.html

使用wget命令下载scala：

wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.13.10/scala-2.13.10.tgz

2.2 解压并重命名

sudo tar zxvf ~/下载/scala-2.13.10.tgz -C /usr/local/ # 解压cd /usr/local
sudo mv scala-2.13.10 scala # 重命名

2.3 配置环境

# 1.编辑环境变量
sudo vi ~/.bashrc# 2.使其生效
source ~/.bashrc

2.4 测试

scala -version

3、Spark安装与配置

3.1 下载Spark

下载网址：https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.2.2/

使用wget命令进行下载：

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.2.2/spark-3.2.2-bin-hadoop3.2.tgz

3.2 解压并重命名

# 1.解压
sudo tar zxvf ~/下载/spark-3.2.2-bin-hadoop3.2.tgz  -C /usr/local# 2.重命名
cd /usr/local
sudo mv spark-3.2.2-bin-hadoop3.2 spark

3.3 配置环境

# 1.编辑环境变量
sudo vi ~/.bashrc# 2.使其生效
source ~/.bashrc

3.4 配置spark-env.sh

进入到配置目录并打开spark-env.sh文件：

cd /usr/local/spark/conf
sudo cp spark-env.sh.template spark-env.sh
sudo vi spark-env.sh

添加以下内容：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
export SCALA_HOME=/usr/local/scala
export SPARK_HOME=/usr/local/spark
export SPARK_MASTER_IP=192.168.3.134
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8099
export SPARK_WORKER_CORES=3
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=5G
export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
export SPARK_EXECUTOR_CORES=1
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:$HADOOP_HOME/lib/native

3.5 配置slaves（好像不需要）

cd /usr/local/spark/conf
sudo vi workers.template

发现slaves文件里为localhost即本机地址，当前为伪分布式，因此不用修改！但要执行以下：

sudo cp workers.template  slaves

3.6 启动（报错）

启动sbin目录下的start-master.sh以及start-slaves.sh（前提是hadoop已启动）：

cd /usr/local/spark
sudo ./sbin/start-master.sh
sudo ./sbin/start-slaves.sh

报错！！！

3.7 测试

通过运行Spark自带的示例，验证Spark是否安装成功：

cd /usr/local/spark
./bin/run-example SparkPi

报错信息如下：

2022-11-01 20:49:24,377 WARN util.Utils: Your hostname, leoatliang-virtual-machine resolves to a loopback address: 127.0.1.1; using 192.168.3.134 instead (on interface ens33)

参考博客：Spark启动：WARN util.Utils: Your hostname, … resolves to a loopback address: …； using … instead

修改配置文件，配置 SPARK_LOCAL_IP 变量即可：

cd /usr/local/spark
sudo vim conf/spark-env.sh# 添加以下内容：
export SPARK_LOCAL_IP=192.168.3.134  # 自己输出对应的IP

再次测试：

BUG解决！！！

执行时会输出非常多的运行信息，输出结果不容易找到，可以通过 grep 命令进行过滤：

./bin/run-example SparkPi 2>&1 | grep "Pi is"

3.8 查看Spark版本

cd /usr/local/spark
./bin/spark-shell