linux虚拟机spark集群怎么运行 spark虚拟机安装

一、 20.04 Ubuntu安装

1. 清华源ISO源
   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/ 下载链接
   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/20.04/ubuntu-20.04.5-desktop-amd64.iso
2. 下载Mobaxterm
   https://mobaxterm.mobatek.net/download-home-edition.html
3. 在VM下安装 Ubuntu

1. 点击创建新的虚拟机，一直下一步
2. 选择系统，然后下一步
3. 网络选择NAT模式，一直下一步，直到完成
4. 点击改虚拟机，点击编辑虚拟机设置，导入ISO镜像
5. 开启虚拟机，点击install Ubuntu
6. 选择一个minimal就行，取消掉Download（要不然安装太慢了）
7. 选择自动分配磁盘
8. 选择时区、设置用户名与密码，等待安装完成即可。
9. 安装anaconda

1. 下载anaconda
2. 根据提示安装
3. 输入 source activate 命令激活环境
4. 创建虚拟环境，conda create -n pyspark python=3.8

二、Hadoop搭建—一主二从

1. 安装多个节点Ubuntu虚拟机
   将Node1安装成功以后，选择右键管理->克隆，即可。克隆选项选择克隆链接，节省空间。
2. MobaxTerm连接

1. 查看虚拟机ip地址，ifconfig
2. 下载ssh，sudo apt-get install openssh-server
3. 打开mobaxTerm，代开session，选择ssh，输入ip，勾选用户名（默认），输入密码。

4. JDK 8 下载
   https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/ 往下查看，JDK 8 在页面下面



5. 
   
7. Hadoop下载
   https://hadoop.apache.org/releases.html



8. 
   



9. 
   
10. 关闭防火墙与打开SSH

# 关闭防火墙
sudo ufw disable
# 检查ssh
sudo ps -e |grep ssh
# 如果有ssh，但是无sshd，则ssh未打开
sudo service ssh start
# 如果没有ssh，则下载
sudo apt-get update
sudo apt-get install openssh-server

6. 配置hostname、hosts（所有节点都需要操作）

# 配置hostname,自定义主机名，写本机的即可
sudo vim /etc/hostname
# 配置hosts,将127.0.1.1这一行删除，加入所有节点的ip、hostname,查看ip：ifconfig
sudo vim /etc/hosts

# 重启
reboot

# 测试下是否配置成功， 注意：这个节点名不是本机的，是非本机的其他节点名
ping 节点名

7. 设置SSH免密通信

1. 主节点上

# 输出命令，摁下三次enter，会生成秘钥，其中也会告诉你.ssh文件夹保存的位置
ssh-keygen -t rsa
# 进入.ssh文件夹中,里面有两个文件，.pub的是公钥，另外一个是私钥，复制一份公钥，并修改权限
cat id_rsa.pub >> authorized_keys
chmod 777 authorized_keys
# 将公钥传输给其余从节点，首次需要输入yes与密码
scp authorized_keys 用户名@节点名:~/

2. 从节点

# 生成秘钥
ssh-keygen -t rsa
# 将从主节点拷贝过来的公钥移动到.ssh文件下
mv ~/authorized_keys ~/.ssh/
# 修改其权限
chmod 600 authorized_keys

3. 如果还是需要输入密码，则删除.ssh文件下know开头的文件，然后将所有的公钥加入到authoried_keys下，重新试下。

8. 配置安装JDK8（主从节点都需要）

# 创建目录
mkdir /usr/java
mkdir /usr/java/jdk
# 解压上传的jdk到指定目录下
sudo tar -xvf jdk-8u341-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/jdk
# 修改文件名，方便配置
sudo mv jdk1.8.0_341 jdk8
# 添加配置，追加内容，vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk/jdk8
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre    
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
# 使其生效，并测试
source /etc/profile
java  -version

9. 安装Hadoop（主从节点都要做）

# 创建文件夹
mkdir /usr/hadoop
# 将上传的hadoop解压到指定文件夹中
sudo tar -xvf  ~/Softwarejar/hadoop-3.2.4.tar.gz -C /usr/hadoop/
# 重命名
mv hadoop-3.2.4 hadoop
# 设置配置，/etc/profile
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop/hadoop
export CLASSPATH=$HADOOP_HOME/bin/hadoop 
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
# 使其生效并测试
source /etc/profile
hadoop version

10. 配置Hadoop（只需要在主节点配置即可）
    在文件目录下进行 /xxxx/hadoop/etc/hadoop

1. 配置 hadoop-env.sh文件

export JAVA_HOME=/xxxx/java/jdk/jdk8
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=${HADOOP_HOME}/lib/native"

2. 配置yarn-env.sh文件

export JAVA_HOME=/xxxx/java/jdk/jdk8

3. 配置 core-site.xml。（这个配置的hdfs的本地端口号，而不是hdfs的web界面端口号）

<property>
	<name>fs.defaultFS</name>
	<value>hdfs://Node1:9000</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/usr/hadoop/hadoop/tmp</value>
</property>

4. 配置hdfs-site.xml文件

<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
    <!--对于Hadoop的分布式文件系统HDFS而言，一般都是采用冗余存储，冗余因子通常为3，也就是说，一份数据保存三份副本。但是，本教程只有一个Slave节点作为数据节点，即集群中只有一个数据节点，数据只能保存一份，所以，dfs.replication的值还是设置为 1-->
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/usr/hadoop/hadoop/tmp/dfs/name</value>  <!--不需要我们提前建好文件夹，如果没有，等会儿格式化名称节点时它会帮我们自动创建-->
</property>
<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/usr/hadoop/hadoop/tmp/dfs/data</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address</name>
    <value>Node1:50070</value>
</property>

5. 配置yarn-site.xml文件

<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>master</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>Node1:18040</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>Node1:18030</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>Node1:18025</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
    <value>Node1:18141</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>Node1:18088</value>
</property>
<property>
	<name>yarn.application.classpath</name>
<value>/usr/hadoop/hadoop/etc/hadoop:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/hdfs:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/yarn:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/yarn/*
</value>
</property>

6. 配置mapred-site.xml文件

<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>Node1:10020</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>Node1:19888</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/hadoop/hadoop</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.map.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/hadoop/hadoop</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.reduce.env</name>
    <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/hadoop/hadoop</value>
</property>
<property>
	<name>mapreduce.application.classpath</name>
<value>/usr/hadoop/hadoop/etc/hadoop:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/common/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/hdfs:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/yarn:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/usr/hadoop/hadoop/share/hadoop/yarn/*
</value>
</property>

7. 从主节点传送到从节点

scp -r hadoop 用户名@hostname:/xxxx/hadoop/

8. 首次启动需要格式化

# 在/xxxx/hadoop/bin目录下执行命令
hdfs namenode -format

参考：hadoop搭建

11. 启动Hadoop

# 1. 启动hadoop与yarn
./start-all.sh
# 2.如果通过jps查看发现少了jobhistoryserver这个，则进入hadoop/sbin目录输入如下命令进行启动
./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
# 3. 关闭则将start改为stop即可
./stop-all.sh
# 4. 登录hdfs文件系统与yarn的Web UI界面,端口号可以分别查看hdfs-site.xml、yarn-site.xml查看
http://主机名:50070
https://主机名:18088

# 5. 如果遇见hdfs启动报in safe mode，则执行：
hdfs dfsadmin -safemode leave

三、 Spark 搭建

1. 安装python环境，下载anaconda进行安装
   https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/.
2. Spark下载地址，找到对应hadoop的版本的Spark下载，点进去会有对应的hadoop的版本。
   https://archive.apache.org/dist/spark/
3. 上传下载的spark安装包，解压到指定的位置
4. Scala 安装

# 下载链接
https://www.scala-lang.org/download/2.12.16.html
# 选择tgz文件进行下载

1. Local单机模式

# 1. 解压scala、spark到指定的位置
tar -xvf scala安装包 -C 指定位置
tar -xvf spark安装包 -C 指定位置 
# 2. 配置scala、spark环境
sudo vim /etc/profile
# 2.1 加入
# Scala 2.12
export SPARK_HOME=/usr/scala
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
# Spark 3.2.x
export SPARK_HOME=/usr/spark
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
# 2.2 生效
source /etc/profile
# 3. 测试
spark-shell

2. Standalone模式

1. 主节点配置（在local模式的基础上）

# 1. 进入spark/conf文件下，有两个文件：spark-env.sh.template、workers.template（有可能也叫slaves.template）
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
cp workers.template worker
# 1.1 进入spark-env.sh，追加内容
# Spark
export SCALA_HOME=/usr/scala
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk/jdk8
export SPARK_HOME=/usr/spark
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=2G
export SPARK_WORKER_CORES=2
export SPARK_EXECUTOR_CORES=2
# 1.2 进入worker，将localhost修改为一下的主从节点hostname
Node1
Node2

2. 从节点配置（注意/etc/profile里面的路径也要修改成Local里面的）

# 1. 将主节点配置好的scala、spark传输到从节点
sudo scp -r /xxxx/spark 用户名@从节点hostname:/usr
sudo scp -r /xxxx/spark 用户名@从节点hostname:/usr
# 注意可能提示permission denied，进行主从节点对应下要传入的文件位置的权限修改
chmod 777 文件夹

3. 启动Spark各个节点

# 进入spark/sbin目录，执行start-all.sh
# 主节点执行
./start-master.sh
# 从节点执行 # 或者是执行，注意7077是根据你打开的网页上显示的端口来的，slave启动成功会在网页上的worker显示对应的数量，一个从节点就是1，两个从节点就是2
./start-slave.sh spark://主节点的hostname:7077
# 启动历史服务
./start-history-server.sh
# 验证，输入网址
http://主节点名:8080
# 输入jps
jps
# 进入spark/bin目录，在命令行中运行Spark，使用.pyspark来进入，指定master
./pyspark --master spark://Node1:7077
# 运行由spark写的程序，采用./spark-submit来
./spark-submit --master spark://Node1:7077 /usr/spark/examples/src/main/python/pi.py 1000

3. Spark YARN

1.主从节点都基于standalone，只要在主节点的spark.env.sh文件下加入以下内容：

HADOOP_CONF_DIR=/xxx/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/xxx/hadoop/etc/hadoop

2. 启动hadoop和yarn即可（spark就无需启动了），使用./start-all.sh
4. 执行 spart/bin/pyspark --master yarn



5. 
   
7. 在Hadoop的yarn集群上查看下，http://主机名:18088



8. 
   

四. Pycharm本地连接与远程连接服务器配置

1. 本地windows连接

请自行去找教程

2. 远程连接服务器配置

1. 打开pycharm创建一个项目，虚拟环境随便创建一个或者使用1中的本地虚拟环境。
2. 点击pycharm右下角的编辑环境，弹出框，选择框中右上角的设置符号，选择add操作。
3. 选择SSH 配置，输入主机名、用户名点击下一步。
4. 输入用户的密码。
5. 输入服务器上环境配置的路径，修改为对应路径，如/home/ywb/anaconda3/envs/pyspark/bin/python，注意python一定不能漏。

6. 查看远程服务器将本地项目上传存储的位置，tools–>deployment–>configuration
   

PySpark 程序运行错误问题可能出现

1. 程序1

# 程序1
# coding:utf-8
# 第一行，防止中文乱码
from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 第3行，导入包

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setMaster('local[*]').setAppName('WordCountHelloWorld')
    # 第7行，通过SparkConf对象构建SparkContext对象
    sc = SparkContext(conf=conf)

问题1

# 上述程序可能会报这个错误，原因是由于没有设置JAVA_HOME
JAVA_HOME is not set
RuntimeError: Java gateway process exited before sending its port number

# 解决办法1：一劳永逸
1. Pycharm-->Run-->edit Configurations --> Enviroment variables 的文件图标 --> 点击+ --> 添加JAVA_HOME环境变量，保存。
2. 重新运行下程序，则不会报错。

# 解决办法2： 临时，在程序首行加入一下两行代码，jdk路径是你自己的路径，不要写成我的。
import os
os.environ['JAVA_HOME'] = "/usr/java/jdk/jdk8"

2. 程序2

# coding:utf-8
# 第一行，防止中文乱码
from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 第3行，导入包

if __name__ == '__main__':
    conf = SparkConf().setMaster('local[*]').setAppName('WordCountHelloWorld')
    # 第7行，通过SparkConf对象构建SparkContext对象
    sc = SparkContext(conf=conf)

    # 需求：wordcount单词计数，读取HDFS上的words.txt文件，对其内部中单词统计出现次数
    # 读取文件

    # 如果没有这个文件,注意，这里的端口号是hadoop中core-site.xml的端口号，则不是hdfs web界面的端口号
    # 注意：如果首次修改运行出错，则多运行几次就好，可能是hadoop没响应过来
    # 因为我这里的core-site.xml设置的是18080,所以填18080,如果是9000,则写9000即可
    # file_rdd = sc.textFile('hdfs://Node1:9000/data/words.txt')
    # 第二种读远程服务器的hdfs下的文件，直接下远程文件下的绝对路径即可
    # file_rdd = sc.textFile('/tmp/pycharm_project_640/data/input/words.txt')

    # 注意，这里尽量写绝对路径，相对路径可能会报错
    file_rdd = sc.textFile('C:/Users/ywb/PycharmProjects/SparkStudy/data/input/words.txt')

    # 将单词进行切割，得到一个存储全部单词的集合对象
    words_rdd = file_rdd.flatMap(lambda line: line.split(' '))

    # 将单词转化为元组对象
    words_with_one_rdd = words_rdd.map(lambda x: (x, 1))

    # 将元组的value 按照key来分组，对所有的value执行聚合操作
    result_rdd = words_with_one_rdd.reduceByKey(lambda a, b: a+b)

    # 通过collect方法手机RDD的数据并打印输出结果
    print(result_rdd.collect())

运行成功

问题2

# 报错
py4j.protocol.Py4JJavaError: An error occurred while calling o23.partitions.
: org.apache.hadoop.fs.UnsupportedFileSystemException: No FileSystem for scheme "C"

# 解决办法1
多运行几次，可能是hadoop没响应过来
# 解决办法2
重启下pycharm，再运行即可
# 解决办法3
查看core-site.xml中的端口，看与程序中的端口是否一致，不一致则修改，让二者保持一致。

问题3

如果修改了文件内容，或者其他内容，导致输出结果依旧是上一次执行的结果，这样可以通过以下方式解决：
重启下pycharm即可。