"本文将详细介绍如何在分布式环境中搭建Hadoop2.8和Spark2.1。首先，我们需要准备相关的安装包和工具，包括VMware、Ubuntu 14.0操作系统、JDK 1.8、Scala 2.11以及Spark 2.1.0。此外，Putty作为辅助工具，用于远程连接服务器。搭建过程涉及多个步骤，包括环境配置、软件安装、集群设置等。"
在搭建Hadoop和Spark的完全分布式环境时，首先确保你拥有所有必要的组件。VMware是一个虚拟机软件，用来创建和管理虚拟机。对于初学者或测试环境，推荐使用VMware Player 10.0或更高版本，可以通过官方网站下载并使用提供的注册码激活。Ubuntu 14.0是推荐的操作系统，因为它是一个稳定版本，对Hadoop生态系统有良好的支持。
Java Development Kit (JDK) 1.8是运行Hadoop和Spark所必需的，可以从Oracle官方网站下载适用于Linux 64位系统的版本。Scala是Spark的基础语言，需要版本2.11，可以在Scala官方网站上下载。Spark 2.1.0的安装包应选择通用版本（spark-2.1.0-bin-without-hadoop），因为官方未提供与Hadoop 2.8绑定的版本。
安装好Ubuntu后，需要安装JDK，可以通过命令行进行操作。首先更新系统包列表，然后安装JDK。安装Scala的过程类似，下载后解压并添加环境变量。Spark的安装包括解压、配置环境变量和设置HADOOP_HOME指向已经安装的Hadoop。
对于Hadoop，我们需要下载Hadoop 2.8的分发版，同样配置环境变量，并根据Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和YARN的需要，进行集群配置。这包括修改`core-site.xml`、`hdfs-site.xml`、`mapred-site.xml`和`yarn-site.xml`配置文件，设定各个节点的角色，如NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager。
集群配置完成后，启动Hadoop服务，包括NameNode、DataNode、Secondary NameNode以及YARN的各个服务。确保所有节点都能正常通信，并且HDFS和YARN都已启动。
接下来，配置Spark以使用已部署的Hadoop集群。在Spark的配置文件`spark-env.sh`中，设置SPARK_MASTER_IP、HADOOP_CONF_DIR等参数。如果需要，还可以配置Spark的工作模式（standalone、Mesos或YARN）。
最后，通过启动Spark的Master和Worker节点，使Spark集群投入运行。至此，Hadoop 2.8和Spark 2.1的完全分布式环境搭建完成。为了方便远程管理，可以安装Putty，它是一个轻量级的SSH客户端，允许用户通过命令行远程连接到Ubuntu虚拟机进行操作。
搭建Hadoop和Spark的分布式环境是一项涉及多步骤的过程，需要对Linux、网络配置、Java以及Hadoop和Spark的基本概念有深入理解。每一步都需要仔细配置和检查，以确保集群的稳定性和高效运行。
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