首先到官网下载jdk,http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk7-downloads-1880260.html,我下载jdk-7u79-linux-x64.tar.gz,下载到主目录
通过终端在/usr/local目录下新建java文件夹,命令行:
sudo mkdir /usr/local/java
然后将下载到压缩包拷贝到java文件夹中,命令行:
进入jdk压缩包所在目录
cp jdk-7u79-linux-x64.tar.gz /usr/local/java
然后进入java目录,命令行:
cd /usr/local/java
解压压缩包,命令行:
sudo tar xvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后可以把压缩包删除,命令行:
sudo rm jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
这里采用全局设置方法,就是修改etc/profile,它是是所有用户的共用的环境变量
sudo vi /etc/profile
打开之后在末尾添加
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.7.0_79 export JRE_HOME=/usr/local/java/jdk1.7.0_79/jre export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH export PATH=$JAVA_HOME/bin: $PATH
使profile生效
source /etc/profile
在终端
java -version
显示如下
java version "1.7.0_79"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_79-b15)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.79-b02, mixed mode)
PS:后来发现直接rpm包jdk-7u79-linux-x64.rpm桌面双击安装也OK,^_^
首先到官网下载scala, http://www.scala-lang.org/ ,下载scala-2.11.4.tgz,并复制到/usr/bib
tar -zxf scala-2.11.4.tgz
这里采用全局设置方法,就是修改etc/profile,它是是所有用户的共用的环境变量
sudo vi /etc/profile
打开之后在末尾添加
export SCALA_HOME=/usr/lib/scala-2.11.4export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH
使profile生效
source /etc/profile
在终端
scala -version
显示如下
Scala code runner version 2.11.4 -- Copyright 2002-2013, LAMP/EPFL
hadoop版本有点混乱,除了 http://hadoop.apache.org/ 有众多版本之外,还有Cloudera公司的CDH版本,请从观望下载hadoop-2.3.0.tar.gz或者下载CDH版本hadoop-2.3.0-cdh5.0.0.tar.gz,本文环境是在hadoop-2.3.0-cdh5.0.0.tar.gz之上建立。
下载安装包之后复制到/usr目录。
tar -zxf hadoop-2.3.0-cdh5.0.0.tar.gz
解压后生成hadoop-2.3.0-cdh5.0.0,重命名为hadoop-2.3.0。
这里采用全局设置方法,就是修改etc/profile,它是是所有用户的共用的环境变量
sudo vi /etc/profile
打开之后在末尾添加
export HADOOP_HOME=/home/zero/hadoop/hadoop-2.3.0
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
使profile生效
source /etc/profile
useradd hadoop
passwd hadoop
su hadoop //切换到hadoop用户目录下
ssh-keygen-t rsa(一路回车 生成密钥)
cd/home/hadoop/.ssh/
scp id_rsa.pub hadoop@slave1:/home/hadoop/.ssh/
mv id_rsa.pub authorized_keys
spark官网下载spark-1.3.1-bin-hadoop2.3.tgz。
下载安装包之后复制到/usr目录。
tar -zxf spark-1.3.1-bin-hadoop2.3.tgz
解压后生成spark-1.3.1-bin-hadoop2.3,重命名为spark-1.3.1-hadoop2.3。
这里采用全局设置方法,就是修改etc/profile,它是是所有用户的共用的环境变量
sudo vi /etc/profile
打开之后在末尾添加
export SPARK_HOME=/usr/spark-1.3.1-hadoop2.3export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
使profile生效
source /etc/profile
这里采用全局设置方法,就是修改etc/profile,它是是所有用户的共用的环境变量
sudo vi /etc/profile
打开之后在末尾添加
export SPARK_HOME=/usr/spark-1.3.1-hadoop2.3export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
使profile生效
source /etc/profile
配置Spark环境变量
cd $SPARK_HOME/confcp spark-env.sh.template spark-env.sh
vi spark-env.sh 添加以下内容:
export JAVA_HOME=/usr/local/java-1.7.0_79 export HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.3.0
export HADOOP_CONF_DIR=/etc/hadoop/conf export SCALA_HOME=/usr/lib/scala-2.11.4 export SPARK_HOME=/usr/spark-1.3.1-hadoop2.3 export SPARK_MASTER_IP=127.0.0.1 export SPARK_MASTER_PORT=7077 export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8099 export SPARK_WORKER_CORES=3 //每个Worker使用的CPU核数 export SPARK_WORKER_INSTANCES=1 //每个Slave中启动几个Worker实例 export SPARK_WORKER_MEMORY=10G //每个Worker使用多大的内存 export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081 //Worker的WebUI端口号 export SPARK_EXECUTOR_CORES=1 //每个Executor使用使用的核数 export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G //每个Executor使用的内存
export SPARK_CLASSPATH=/usr/spark-1.3.1-hadoop2.3/lib/sequoiadb-driver-1.12.jar:/usr/spark-1.3.1-hadoop2.3/lib/spark-sequoiadb_2.11.2-1.12.jar //使用巨衫数据库
export SPARK_CLASSPATH=$SPARK_CLASSPATH:$CLASSPATH
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:$HADOOP_HOME/lib/nativ
配置Slave
cp slaves.template slaves
vi slaves 添加以下内容:
localhost
cd $SPARK_HOME/sbin/./start-master.sh
cd $SPARK_HOME/sbin/./start-slaves.sh