大数据开源框架环境搭建(七)——Spark完全分布式集群的安装部署

前言：七八九用于Spark的编程实验

大数据开源框架之基于Spark的气象数据处理与分析_木子一个Lee的博客-CSDN博客_spark舆情分析

目录

实验环境：

实验步骤：

一、解压

二、配置环境变量： 

三、修改配置文件 

1.修改spark-env.sh配置文件：

2.修改配置文件slaves:

3.分发配置文件：

四、测试：

五、网页测试：

 六、解决能启动Spark Shell但是报错：

七、安装python3.6

八、Jupyter Notebook

1.安装pip

2.安装jupyter

3.配置环境变量

4.创建Jupyter默认配置文件 

5.启动和测试

九、Pip安装matplotlib

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实验环境：

操作系统：Ubuntu 18.04

Python：3.6.9

Spark版本：2.4.0

实验步骤：

一、解压

tar -zxf ./spark-2.4.0-bin-without-hadoop.tgz -C /usr/local

修改文件名字

mv spark-2.4.0-bin-without-hadoop spark

二、配置环境变量： 

vim /etc/profile

 添加：

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

三、修改配置文件 

1.修改spark-env.sh配置文件：

cd /usr/local/spark/conf

cp spark-env.sh.template spark-env.sh:

添加(最后一项不添加也行)：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop/bin/hadoop classpath)
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MAETER_PORT=7070

#spark默认web访问端口为8080,为了防止冲突，可以修改(不改也行)

2.修改配置文件slaves:

cp slaves.template slaves

添加slave1和slave2： 

3.分发配置文件：

scp -r /usr/local/spark root@slave1:/usr/local/

scp -r /usr/local/spark root@slave2:/usr/local/

四、测试：

先启动hadoop

start-dfs.sh

start-yarn.sh

 再启动spark:

启动spark master节点:

start-master.sh

启动spark所有slave节点:

start-slaves.sh

Jps:

master节点：

slaves:

五、网页测试：

在master浏览器打开

​http://master:8080​

Spark的关闭：

关闭Master节点

stop-master.sh

关闭Worker节点

sbin/stop-slaves.sh

关闭Hadoop集群

stop-dfs.sh

stop-yarn.sh

 测试自带样例：

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

六、解决能启动Spark Shell但是报错：

解决：

vim /etc/profile

添加：

export TERM=xterm-color

刷新环境变量： 

source /etc/profile

重新启动即可

shark-shell

七、安装python3.6

apt-get install python3.6-tk

查看版本：

八、Jupyter Notebook

1.安装pip

apt-get install -y python3-pip

更新pip:

2.安装jupyter

python3 - pip install jupyter

3.配置环境变量

vim /etc/profile

添加如下代码 

export PATH=$PATH:~/.local/bin

退出编辑并执行

source /etc/profile

4.创建Jupyter默认配置文件 

jupyter notebook --generate-config

生成SHA1加密的密钥，保存密钥，如''argon2:$argon2idXXX''

ipython

from notebook.auth import passwd

下面命令需要自己自定义一个密码： 

passwd()

exit()

 把这个argon2字符串复制粘贴到一个文件中保存起来，后面用于配置密码。(每个人都不一样！！！)

'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$0o4PUoInp4ez5ieMPdBn4Q$PzBU/k+PjTRNXnDnZYXXvE9MB/AR5dTLwwZfdZCo1io'(每个人都不一样！！！)

设置密钥，修改配置文件

执行 

vim /root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

添加：

c.NotebookApp.ip='*'                     # 就是设置所有ip皆可访问
c.NotebookApp.password = 'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8
mkdir -p /home/hadoop/jupyternotebook
o4PUoInp4ez5ieMPdBn4Q$PzBU/k+PjTRNXnDnZYXXvE9MB/AR5dTLwwZfdZCo1io'
     # 上面复制的那个argon2密文'
c.NotebookApp.open_browser = False       # 禁止自动打开浏览器
c.NotebookApp.port =8888              # 端口

需要注意的是，在配置文件中，c.NotebookApp.password的值，就是刚才前面生成以后保存到文件中的sha1密文。另外，c.NotebookApp.notebook_dir = '/home/hadoop/jupyternotebook' 这行用于设置Notebook启动进入的目录，由于该目录还不存在，所以需要在终端中执行如下命令创建：

5.启动和测试

jupyter notebook

jupyter notebook --allow-root

报错：

绕过root用户运行：

九、Pip安装matplotlib

测试：

以上步骤参考：Ubuntu 安装jupyter notebook - Leon_梁远 - 博客园 (cnblogs.com)

或可以首先安装Anaconda，然后再配置Jupyter Notebook：

使用Jupyter Notebook调试PySpark程序_厦大数据库实验室博客 (xmu.edu.cn)

这个会报错：

​​​​​​​apt-get install python3-matplotlib

可以用

配置完成