在Hadoop VM集群上部署Spark 2.6.0与Scala 2.11.6的详细教程

本文档详细介绍了如何在基于Hadoop的虚拟机集群（VM）环境中安装Spark 2.6.0，以及配置相关的环境和依赖。首先，集群架构包括一个NameNode和四个DataNodes，分别位于名为compute-n的节点和compute-0-1到compute-0-4的节点上。 在Linux操作系统环境下，集群使用的版本是Linux 2.6.32-38-generic，具体为Ubuntu的SMP构建，时间戳为2012年1月4日。JDK版本为Java 1.8.0_40，这是通过Java HotSpot TM 64-bit Server VM运行的，编译时间为2014年11月13日，使用了Protoc 2.5.0进行编译。Hadoop版本为2.6.0，是从Apache的Git仓库获取的源代码编译而成，编译时的校验和为18e43357c8f927c0695f1e9522859d6a。 安装步骤如下： 1. **Spark和Scala下载与安装**： - Spark版本选择为2.6.0，可以从官方下载地址http://spark.apache.org/downloads.html获取。 - Scala版本为2.11.6，可从scala-lang.org下载。 - 下载完成后，使用`tar-zxf scala-2.11.6.tgz`解压scala文件，然后将其移动到`/usr/lib/scala`目录下，确保环境变量配置正确。 2. **移动Scala到其他机器**： - 为了便于共享，可以使用`sudo`命令通过`scp`命令将scala文件复制到其他计算节点上，例如`sudo cp -r scala-2.11.6 hadoop@other-node:/path/to/scala`. 3. **Spark的安装**： - 将Spark文件解压到`/usr/local/spark`目录，这将作为Spark的主安装位置。 这些步骤确保了在Hadoop架构的基础上安装Spark，并且在集群中的各个节点上设置好了Scala环境，为Spark的运行提供了必要的基础。后续可能还需要对Spark配置进行调整，例如`spark-env.sh`、`core-site.xml`、`yarn-site.xml`等文件的编辑，以适应具体的集群需求和性能优化。此外，还需要配置Hadoop的环境变量，以便Spark能够与HDFS通信。在部署过程中，安全性和权限管理也是必须考虑的关键因素。