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大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结

guduadmin11天前

文章目录

- 一.环境概述
- 二.Ubuntu
- - 2.1 光盘文件
  - 2.2 创建虚拟机
  - 三.Hadoop
  - - 3.1 Sudo
    - 3.2 SSH
    - 3.3 JDK
    - 3.4 hadoop
    - 3.5 伪分布集群
    - 四.VMwaretools
    - - 4.1 安装
      - 4.2 使用
      - 五.Spark
      - 5.1 scala
        5.2 spark
        5.3 pyspark
        5.4 伪分布式
        六.Python
        6.1 源代码形式
        6.1 python
        6.2 pip
        6.3 numpy
        6.2 默认python
        6.3 apt方式
        七.参考博客
        一.环境概述
        
        Linux发行版：Ubuntu
        虚拟机应用：VMware Workstation Pro
        Hadoop版本：3.1.3|伪分布式集群
        JDK版本：JDK1.8.0_162
        Spark版本:2.4.0
        Scala版本:2.12.8
        Python版本:3.6.8 | 3.7.16
        二.Ubuntu
        
        2.1 光盘文件
        
        首先进入链接Download Ubuntu Desktop | Download | Ubuntu进行镜像文件的下载
        
        将完成下载的光盘镜像文件放入如下文件路径中：
        
        D:\Program Files\Virtual Machines
        
        该放置文件路径并不重要可以自由选择
        但需要记住该路径因为后续需要指定
        2.2 创建虚拟机
        
        在VMware Workstation首页中选择创建虚拟机
        
        选择典型推荐配置-下一步
        
        安装来源-选择稍后安装操作系统-下一步
        
        选择客户机操作系统-下一步
        
        虚拟机名称与文件位置根据需求调整即可而后点击下一步
        
        选择磁盘容量 -拆分成多个文件 -下一步
        
        创建好虚拟机基础设置后- 点击自定义硬件
        
        选择CD文件指定我们下载好的镜像文件[这儿需要使用我们在2.1中记录的文件路径]
        
        点击启动虚拟机语言项默认为英文我此处选择了中文
        
        更新和其他软件-点击继续即可
        
        安装类型-点击现在安装即可
        
        确认写入磁盘：
        
        地区选择china-shanghai即可
        
        设置用户名密码
        
        而后进行等待即可完成安装：
        
        三.Hadoop
        
        3.1 Sudo
        
        首先需要为hadoop创建用户并设置密码打开终端输入如下命令
        
        sudo useradd -m hadoop -s /bin/bash
        
        此处若不使用sudo 将会提示权限不足
        
        为刚创建的新用户hadoop 设置认证密码
        
        passwd hadoop
        
        此处我将用户hadoop的密码设置为hadoop
        进行密码设置的时候命令行会出现提示“无效的密码：密码少于8个字符”“未通过字典检查”等等
        通通可以无视
        连续两次相同密码的输入后完成密码的设置
        为 hadoop 用户增加管理员权限
        
        adduser hadoop sudo
        
        切换到用户hadoop
        
        3.2 SSH
        
        在hadoop用户登录下继续进行SSH的配置：
        
        1、更新 apt
        
        为了确保openssh-server 安装过程顺利进行，执行下面命令更新APT工具：
        
        sudo apt-get update
        
        将命令输入后，等待联网程序自动进行更新即可
        
        当出现“完成”提示符时进行下一步操作
        
        2、安装 SSH
        
        sudo apt-get install openssh-server
        
        输入命令后将会询问是否继续执行回答Y即可
        
        如上等待安装完成即可
        
        3 、安装后，可以使用如下命令登陆本机
        
        ssh localhost
        
        此时会有如下提示(SSH 首次登陆提示) ，输入 yes
        
        然后按提示输入密码 hadoop
        
        这样就登陆到本机了
        
        4 、配置 SSH 无密码登陆
        
        exit #退出刚才的 ssh localhost模式
        
        cd ~/.ssh/ #若没有该目录，请先执行一次 ssh localhost
        
        ssh-keygen -t rsa #命令行会有提示多次敲击回车键就可以向后推进回车键意味着无密码
        
        sudo cat ./id_rsa.pub >> ./authorized_keys # 加入授权
        
        此时再用 ssh localhost 命令，无需输入密码就可以直接登陆了
        
        无密码登录是无法省略的否则后续启动hadoop集群时会出现权限不足需要认证的问题
        
        省略无密码登录设置后续启动hadoop集群时将会报错：localhost: root localhost: permission denied
        
        3.3 JDK
        
        下载jdk-8u162-linux-x64.tar文件地址：
        Java Archive Downloads - Java SE 8 (oracle.com)
        
        在本机中拥有JDK文件后需将其传入虚拟机中
        
        此处可借助VMwaretools工具参考内容四
        或是使用U盘在主机与虚拟机间进行文件的复制粘贴
        1.首先在主机内复制文件
        
        2.再将装载了我们虚拟机内所需文件的U盘插入虚拟机中
        
        3.再把文件复制在虚拟机中弹出U盘即可完成文件转移
        
        拥有tar文件后，便可离线进行文件的解压与安装
        此处展示JDK的安装：
        1、解压 jdk
        
        登录hadoop用户使用特权命令sudo进行解压
        
        sudo tar -zxvf jdk-8u162-linux-x64.tar.gz
        
        2、设置 JDK 的环境变量
        
        vi ~/.bashrc
        
        确定JDK文件位置在我的虚拟机中解压后的jdk文件位于/opt文件夹路径下
        
        因此在.bashrc 文件中添加：
        
        export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_162 export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
        
        3、使得添加的 JDK 的环境变量生效
        
        source ~/.bashrc
        
        4、查看 JDK 是否安装成功
        
        java -version
        
        完成检验 JDK已经安装成功
        
        3.4 hadoop
        
        下载hadoop-3.1.3.tar.gz文件地址：Apache Hadoop
        
        登录hadoop用户使用特权模式下的tar命令解压 hadoop
        
        sudo tar -zxf ./hadoop-3.1.3.tar.gz
        
        完成解压后的文件夹：
        
        将文件夹名改为 hadoop 去除不必要的版本号信息便于之后的工作
        
        mv ./hadoop-3.1.3/ ./hadoop
        
        修改文件权限将文件分配给hadoop用户
        
        sudo chown -R hadoop ./hadoop
        
        需要将hadoop配置在环境变量才能够使得其命令有效
        
        在.bashrc 文件中添加：
        
        export HADOOP_HOME=/opt/hadoop export CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath):$CLASSPATH export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
        
        使得环境变量的修改生效
        
        source ~/.bashrc
        
        查看 hadoop 版本信息
        
        /opt/hadoop/bin/hadoop version
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-YL8i0xWI-1684997700223)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230523221032234.png)],第37张$
        
        3.5 伪分布集群
        
        1、进入到 hadoop 的安装目录
        
        cd ./hadoop
        
        2、登录拥有修改权限的账户 hadoop
        
        su hadoop
        
        3、修改配置文件 core-site.xml
        
        sudo vi ./etc/hadoop/core-site.xml
        
        在 core-site.xml 文件后加上：
        
        hadoop.tmp.dir file:/home/yt/桌面/files/hadoop/tmp Abase for other temporary directories. fs.defaultFS hdfs://localhost:9000
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xkBH7SsW-1684997700223)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230518145348801.png)],第38张$
        
        4、登录拥有修改文件内容权限的账户hadoop
        
        su hadoop
        
        5、修改配置文件 hdfs-site.xml
        
        vi ./etc/hadoop/hdfs-site.xml
        
        在 hdfs-site.xml文件加上
        
        dfs.replication 1 dfs.namenode.name.dir file:/home/yt/桌面/files/hadoop/tmp/dfs/name dfs.datanode.data.dir file:/home/yt/桌面/files/hadoop/tmp/dfs/data
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UqLVMxCr-1684997700224)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230518150847548.png)],第39张$
        
        6、修改sbin下配置
        
        在Hadoop安装目录下找到sbin文件夹
        
        在里面修改四个文件
        
        在start-dfs.sh和stop-dfs.sh文件顶部添加：
        
        HDFS_DATANODE_USER=root HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs HDFS_NAMENODE_USER=root HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
        
        在start-yarn.sh和stop-yarn.sh文件顶部添加：
        
        YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn YARN_NODEMANAGER_USER=root
        
        7、执行 NameNode 的格式化
        
        ./bin/hdfs namenode -format
        
        观察到窗口中出现提示[successfully formatted]
        
        [hadoop@:] sudo ./bin/hdfs namenode -format
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-gZq8P6ZT-1684997700225)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230518180110423.png)],第40张$
        
        格式化完成在hadoop主文件夹下的tmp/name文件夹中出现多个文件
        
        8、调整文件权限
        
        为文件夹添加权限
        
        sudo chmod -R 777 ./logs sudo chmod -R hadoop /opt/hadoop/tmp
        
        9、启动 hadoop
        
        sudo /opt/hadoop/sbin/start-all.sh
        
        10、通过 jps 命令查看 hadoop 是否启动成功，如果同时显示有：DataNode、NodeManager、 NameNode、SecondaryNameNode 和ResourceManager，则说明已经启动成功。
        
        jps
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-eRRluKfb-1684997700225)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230519174653430.png)],第41张$
        
        11、使用浏览器进入hadoop web界面
        
        https:localhost:9870
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-d0QWMpCl-1684997700226)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230519175505981.png)],第42张$
        
        12、停止 hadoop
        
        进入到目录/opt/hadoop/sbin 运行：
        
        sudo ./stop-all.sh
        
        四.VMwaretools
        
        4.1 安装
        
        此部分展示安装VMwaretools工具的尝试
        
        主要目的是通过拖拽实现win与虚拟机环境的文件传输
        
        点开VM菜单点击虚拟机-安装VMware tools
        
        将在文件目录中出现新磁盘其中拥有如下文件
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6MkHGVhV-1684997700227)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230514215241638.png)],第43张$
        
        我们将所需的gz文件复制至桌面方便使用终端寻找其位置
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cRpRJ0q1-1684997700228)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230514215529245.png)],第44张$
        
        在终端打开并输入如下指令
        
        相同目录下将出现其对应的解压缩文件
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-aGzouyc0-1684997700229)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230514220047567.png)],第46张$
        
        双击进入该文件中在这儿打开终端模式
        
        sudo ./vmware-install.pl
        
        而后对于交互窗口如果没有特定的配置需求
        
        一直按回车或是回复YES即可继续进行工具的安装直到出现enjoy完成
        
        点开VM菜单栏点击虚拟机
        
        下方的"安装VMware tools"按钮变成了"重新安装VMware tools"
        
        4.2 使用
        
        首先非虚拟机内存上建个文件夹记住该文件的位置
        
        点击菜单栏虚拟机-设置-选项
        
        选中"共享文件夹" 启用并点击”添加“
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Pss3WxGJ-1684997700232)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230514235814664.png)],第51张$
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CuyBRSGy-1684997700233)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230515000003311.png)],第52张$
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-zUkKjkWs-1684997700233)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230515000037210.png)],第53张$
        
        启用成功
        
        而后在虚拟机的如下路径中：
        
        其他\计算机\mnt\hgfs\
        
        能够找到共享文件该文件夹中与我们在主机中创建的文件夹拥有相同的结构与内容。
        
        五.Spark
        
        5.1 scala
        
        命令行输入密码hadoop用户下
        
        su hadoop
        
        进入压缩包文件路径
        
        cd /opt
        
        sudo tar命令完成解压缩
        
        sudo tar -zxf scala-2.12.8.tgz
        
        修改名称
        
        sudo mv ./scala-2.12.8/ ./scala
        
        修改配置文件
        
        sudo vi ~/.bashrc
        
        添加配置
        
        $大数据：VMware | Ubuntu | Hadoop | Spark | VMwaretools | Python 安装配置总结,[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xAJzTAI1-1684997700236)(C:\Users\yt\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20230519182356456.png)],第56张$
        
        使用source命令使得修改后的配置文件生效
        
        source ~/.bashrc
        
        测试是否安装成功成功进入代码环境
        
        5.2 spark
        
        解压 Spark
        
        cd /opt sudo tar -zxf spark-2.4.0-bin-with.tgz mv ./spark-2.4.0-bin-without-hadoop/ ./spark
        
        进行简单的配置对template文件进行复制后使用vi编辑器修改spark-env.sh文件的配置
        
        cd /opt/spark/conf sudo cp spark-env.sh.template spark-env.sh sudo vi spark-env.sh
        
        在打开的vi编辑环境下：
        
        export SCALA_HOME=/opt/scala export LD_LIBRARY_PATH = $HADOOP_HOME/lib/native export SPARK_LOCAL_DIRS=/opt/spark export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop/bin/hadoop classpath) export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_162 export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/etc/hadoop export SPARK_MASTER_HOST=hostname export SPARK_MASTER_PORT=7077
        
        编辑环境变量
        
        vi ~/.bashrc
        
        在.bashrc 文件中添加：
        
        export SPARK_HOME=/opt/spark export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
        
        使其生效
        
        source ~/.bashrc
        
        编辑slaves
        
        cd /opt/spark/conf cp slaves.template slaves vi slaves
        
        将localhost注释掉加入自己主机名称在该行下
        
        #localhost hostname
        
        修改sbin目录下的spark-config.sh 添加jdk的环境变量
        
        export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_162
        
        启动spark
        
        cd /opt/spark/bin ./spark-shell
        
        能够进行简单的文件读取与计算 Spark测试安装成功：
        
        5.3 pyspark
        
        首先需要安装配置Python环境
        
        运行pyspark必须使用python旧版本不可使用3.10版本
        
        否则会报错TypeErroe:“bytes” object cannot be interpreted as an integer
        
        完成python3.7版本安装后 (此处安装参考当前博客内容第六部分 Python)
        
        进行pyspark文件测试能够进行简单文件读取与计算
        
        若想在Python环境下直接启动pyspark 需要进行如下环境变量配置：
        
        sudo vi ~/.bashrc
        
        在打开的环境下添加如下语句：
        
        export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/pyspark:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.7-src.zip:$PYTHONPATH
        
        使用source语句使得环境配置生效
        
        source ~/.bashrc
        
        通过导入语句测试Python环境下能够直接运行pyspark：
        
        5.4 伪分布式
        
        依据前述安装过程已经完成了伪分布式的配置
        
        将日志文件的打印等级调整一下
        
        cd /opt/spark/conf cp log4j.properties.template log4j.properties vi log4j.properties 将 log4j.rootcategory=INFO,console 改为： log4j.rootcategory=WARN,console
        
        启动Spark
        
        /opt/spark/sbin/start-all.sh
        
        启动后使用jps命令能够观察到则代表成功启动伪分布集群
        
        $ jps 12770 Master 12949 Worker
        
        停止Spark
        
        /opt/spark/sbin/stop-all.sh
        
        六.Python
        
        6.1 源代码形式
        
        6.1 python
        
        在华为镜像下载Python-3.6.8.tgz：Index of python-local/3.6.8 (huaweicloud.com)
        
        登录hadoop用户
        
        su hadoop
        
        进行Python包的解压安装
        
        sudo tar -zxf Python-3.6.8.tgz
        
        进行重命名去除版本号信息
        
        mv ./Python-3.6.8/ ./python
        
        进入python目录
        
        cd python
        
        安装依赖
        
        sudo apt-get install -y gcc make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libffi-dev liblzma-dev
        
        检查依赖
        
        sudo ./configure --enable-optimizations --prefix=/usr/local/bin/python3.6
        
        此处若缺失gcc将会导致报错，无法产生makefile文件
        
        通过apt工具安装gcc库
        
        sudo apt install gcc
        
        此处若遇见“无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock-frontend”报错
        
        可以运行代码杀死该进程进程号根据自身报错进行修改
        
        sudo kill 22035
        
        若出现下载失败无法下载等报错
        
        运行如下代码并检查网络
        
        sudo apt-get update
        
        成功建立Makefile文件后
        
        当存在该文件后命令行继续输入
        
        sudo make sudo make install
        
        检测安装情况与Python路径
        
        $ Python3.6 --version python 3.6.8
        
        安装成功但是由于此时电脑中存在多Python版本使用时存在问题
        
        使用如下命令
        
        sudo ln -s -f /usr/local/bin/python3.6/bin/python3.6 /usr/bin/python3.6 sudo ln -s -f /usr/local/bin/python3.6/bin/pip3.6 /usr/bin/pip3.6
        
        将上述安装的python变成我们的默认Python版本
        
        6.2 pip
        
        获取pip-20.2.3.tar.gz文件在/opt路径下
        
        下载链接：Links for pip (tsinghua.edu.cn)
        
        登录hadoop
        
        su hadoop
        
        进入拥有压缩包的目录
        
        cd /opt
        
        进行解压缩
        
        sudo tar -zxvf pip-20.2.3.tar.gz
        
        进入pip文件的目录
        
        cd /opt/pip-20.2.3
        
        进行安装(若未指定python版本此处可能权限报错)
        
        sudo python setup.py build sudo python setup.py install
        
        6.3 numpy
        
        安装pip工具后
        
        pip install numpy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
        
        成功安装numpy库
        
        6.2 默认python
        
        如果无特殊的需求，可以直接使用自带python版本
        
        如ubuntu 20.4.2 存在 python3.10
        
        通过如下几行简单的命令完成Python环境的安装与配置
        
        python3 --version sudo apt install python3-pip update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 1 python --version pip -V sudo pip install numpy
        
        这种方式是最为简便的但是可能因为Python版本过新
        造成一些不兼容的问题
        6.3 apt方式
        
        更新apt工具
        
        sudo apt update
        
        添加ppa源
        
        sudo apt install software-properties-common
        
        安装Python 3.7
        
        sudo apt install python3.7
        
        完成Python版本安装添加版本选项使得你需要的版本保持高优先级
        
        update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.10 1 update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.7 2
        
        窗口出现版本选择随时能够更换Python版本
        
        # update-alternatives --config python
        
        此时在命令行输入python 将不会再出现指向不明
        
        使用Python3.7自带的pip工具进行numpy等第三方库的安装
        
        sudo python3.7 -m pip install numpy -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
        
        七.参考博客
        
        [1] VMware虚拟机安装Ubuntu-CSDN博客
        
        [2] Ubuntu出现:Please remove the installation medium-CSDN博客
        
        [3] ubuntu报错:su认证失败-CSDN博客
        
        [4] VMware虚拟机经常性卡死-博客园
        
        [5] VMware Tools安装-CSDN博客
        
        [6] 设置共享文件夹主机与vmware传输文件-CSDN博客
        
        [7] Ubuntu中vi命令的使用-博客园
        
        [8] linux .bashrc文件误操作后进行恢复-CSDN博客
        
        [9] ERROR: but there is no HDFS_NAMENODE_USER defined. Aborting operation-CSDN博客
        
        [10] ubuntu下进行HDFS伪分布式环境搭建-CSDN博客
        
        [11] Hadoop安装搭建伪分布式教程-CSDN博客
        
        [12] Ubuntu 用户权限-CSDN博客
        
        [13] Error:localhost:permission denied-CSDN博客
        
        [14] ERROR: Attempting to operate on hdfs namenode as root-CSDN博客
        
        [15] Hadoop伪分布式安装问题总结-CSDN博客
        
        [16] datanode启动失败:Too many failed volumes-华为云
        
        [17] hadoop进程启动不全-CSDN博客
        
        [18] linux修改文件夹下所有文件的权限-CSDN博客
        
        [19] Linux文件 profile、bashrc、bash_profile区别 - 知乎
        
        [20] Spark伪分布式安装 - 博客园
        
        [21] Ubuntu-Error: no acceptable C compiler found in $PATH - 博客园
        
        [22] 解决锁正由进程xx持有-CSDN博客
        
        [23] sudo: make: command not found-CSDN博客
        
        [24] ZipImportError: can’t decompress data-CSDN博客
        
        [25] Ubuntu 20.04安装Python Pip - 知乎
        
        [26] Ubuntu下切换Python版本-CSDN博客
        
        [27] Spark启动时报JAVA_HOME is not set异常-CSDN博客
        
        [28] Falling back to unsupported java.lang.NumberFormatException-CSDN博客
        
        [29] pyspark:TypeError: ‘bytes’ object cannot be interpreted as an integer-CSDN问答
        
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        [34] Unable to load native-hadoop library for your platform-CSDN博客

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