基于PyCharm的Linux下Hadoop与Spark环境配置教程

本篇学习笔记详细介绍了在Linux环境下进行大数据分析软件的安装与配置过程，主要涉及的是Apache Hadoop、Apache Spark、Scala以及相关的数据库如MySQL等。首先，作者强调了使用VMware Fusion或Workstation创建一个虚拟机环境，推荐使用Ubuntu 18.04作为操作系统，对于对新手来说，CentOS 7也是一个备选方案。在软件选择上： 1. **JDK 1.8**：安装Java Development Kit（JDK）版本1.8，这对于运行Hadoop和Spark是必不可少的。 2. **Termius**：一个SSH客户端，用于远程管理和登录到Linux服务器，方便进行集群操作。 3. **Hadoop 2.7.2**：Apache Hadoop的2.7.2版本，这是早期的大数据处理框架，提供了分布式文件系统HDFS和MapReduce计算模型。 4. **Spark 3.0.0**：Apache Spark的最新稳定版，一个强大的分布式计算引擎，支持流处理和机器学习。 5. **Scala 2.11.6**：Scala是Spark的主要编程语言，2.11.6版本与Spark 3.0.0兼容。 6. **Anaconda 2019.07**：一个Python的数据科学平台，包含了众多科学计算库，如NumPy、Pandas等。 7. **Hive 2.3.6**：Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，可以查询和管理大规模数据集。 8. **MySQL**：选择安装MySQL数据库，用于存储和管理数据。 数据准备部分，提到了著名的MovieLens数据集（ml-100k），这是一个用于推荐系统评估的经典数据集，常用于测试和演示大数据处理和分析能力。 在具体操作步骤上，分为以下部分： - **虚拟机安装**：指导如何在VMware Workstation或Fusion中安装和设置虚拟机。 - **系统安装**：详细说明了Ubuntu 18.04或CentOS 7的安装流程。 - **文件配置 (master节点)**：这部分包括设置国内的软件包镜像源，如阿里云镜像站，以加快软件的下载速度，并配置基础的文本编辑器Vim。 这篇笔记是一份实用的指南，适合希望深入学习大数据技术并进行实际操作的学习者，它不仅介绍了理论知识，还提供了解决实际问题的实践经验。通过阅读和实践这些步骤，读者能够掌握在Linux环境下搭建和配置Hadoop和Spark环境的能力。