大数据Spark+Hadoop安装与配置全攻略

本资源是一份全面的大数据开发教程，针对Spark和Hadoop的集群环境搭建提供了详细的步骤和配置。教程覆盖了从准备阶段到实际安装和配置的全过程。 首先，对于大数据开发的准备工作，你需要在3台服务器上进行，每台服务器有特定的IP地址。教程推荐使用CentOS 7操作系统，并确保系统已经设置好DNS，如果未设置，需按照文中指示修改网络配置，如关闭防火墙、禁止开机启动，以及确保SSH免密码登录功能。 安装的软件包括JDK 1.8，Scala，Zookeeper，以及Hadoop。安装过程中，你需要为每个服务器设置主机名，以便于管理和通信。在Zookeeper的安装中，需要为每个节点创建myid文件，内容与ZooKeeper配置相关，用于标识节点的身份。 Hadoop的安装和配置非常关键，包括解压并预设hadoop目录结构，设置JDK环境变量（如hadoop-env.sh），以及配置多个核心组件的XML文件，如hdfs-site.xml、core-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml。这些配置文件决定了Hadoop的运行模式和性能优化。 对于Hadoop的初始化，强调了顺序的重要性，特别是格式化HDFS集群，可能需要清理临时目录。通过Jps命令可以检查各个服务的状态，确保它们正常运行。教程还提到了可能出现的问题，如Hadoop主备切换时的处理方法。 最后，教程介绍了如何安装Spark 2.2.0，这包括解压下载的spark-2.2.0包。整个过程不仅涉及技术细节，还注重实践经验，适合有一定基础的IT专业人士进行学习和参考。 这份教程为想要深入了解和实践大数据开发，尤其是Spark和Hadoop的人员提供了一个完整的指南，包括环境配置、工具安装、系统配置和故障排查等各个环节。通过逐步学习和实践，读者可以建立起一个高效稳定的大数据处理平台。