Hadoop HDFS与Spark安装部署手册

"HDFS+Spark安装指南" 在IT领域，Hadoop Distributed File System (HDFS) 和 Apache Spark 是两个非常重要的大数据处理框架。HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，而Spark则是一个用于大规模数据处理的快速、通用且可扩展的计算系统。本指南将详细介绍如何在Linux环境中安装和部署这两个组件。 首先，我们要明确安装的目的。本文档旨在提供一个详细的步骤，指导用户在四台装有CentOS 6.6操作系统的服务器上搭建Hadoop的伪分布式环境，并部署Spark。这个环境适用于开发、测试和学习HDFS与Spark的交互。 在开始之前，确保你具备以下硬件和软件环境： 1. 四台服务器，每台至少配置了4GB内存和500GB硬盘空间。 2. 操作系统：CentOS 6.6。 3. 主服务器（namenode和secondnamenode）的IP地址为192.168.1.244，其他三台服务器作为datanodes，IP分别为192.168.1.242、192.168.1.243和192.168.1.240。 接下来是Hadoop的安装步骤： 1. 下载Hadoop 2.6.4版本，可以从Apache官方网站获取。 2. 安装Java环境，这里使用的是JDK 1.7.0_79，同样需要从Oracle官网下载。 3. 解压Hadoop和Java安装包到指定目录，如 `/usr/local`。 4. 配置环境变量，例如在`/usr/local/hadoop-2.6.4/etc/hadoop/hadoop-env.sh`中设置`JAVA_HOME`，并根据服务器内存调整heap大小。 在所有服务器上执行以下配置： 1. 修改Hadoop配置文件，如`hadoop-env.sh`和`hadoop`脚本，设定`HADOOP_HEAPSIZE`。 2. 在主服务器上创建必要的目录，例如`/data/hadoop/name`和`/data/hadoop/tmp`。 3. 在datanode服务器上也创建相应的数据目录。 对于Spark的安装部署： 1. 下载对应版本的Spark，确保其与Hadoop版本兼容。 2. 同样解压到适当目录，并配置环境变量，例如在`bashrc`或`profile`中设置`SPARK_HOME`。 3. 根据Hadoop版本配置Spark的`conf/spark-defaults.conf`，如设置`spark.master`为`local[*]`以启动本地模式，或者设置为`yarn`以使用YARN资源管理器。 4. 如果使用YARN，还需配置Spark的Hadoop相关依赖。 完成上述步骤后，你可以启动Hadoop的各个服务，包括NameNode、DataNode和SecondaryNameNode，然后启动Spark的Master和Worker。为了验证安装成功，可以进行一些基本的HDFS操作，如上传文件、列出目录，以及运行简单的Spark示例程序。 HDFS+Spark的安装部署涉及到多个环节，包括系统环境准备、软件下载、环境变量配置、目录结构建立、服务启动和验证。每个步骤都需要细心操作，确保所有配置正确无误，以便在分布式环境中顺利运行大数据处理任务。通过这个过程，你可以深入了解Hadoop和Spark的内部机制，为日后处理大规模数据打下坚实基础。