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前篇文章介绍了Spark计算框架相较于MapReduce框架的种种优势,接下来我们一起安装、配置Spark集群环境,方便后期继续学习研究。Spark项目是由Scala语言编写的,因此需提前配置Scala环境才能运行Spark程序。
1、Scala版本选择与下载
我们安装spark2.1.2版本与之对应的环境要求可以在spark官网可以得到。 如下图所示:
从上图可一看到安装Spark2.1.2我们需要安装scala2.11.x版,在scala官网可以找到与之对应的是2.11.12。scala运行对java虚拟机也是有要求的,从下图可以看到2.11.12要求java1.8的环境。大家还记得我们虚拟机中安装的java版本吗?
我们可以使用命令查看一下,如下图所示:你们安装的就是1.8(最后一位小版本号之间差异不大,一般可以忽略)。所以我们只需下载scala2.11.12即可。
下载scala2.11.12.tgz的方法:可以在官网选择下图所示的文件下载
2、安装scala
首先通过WinSCP将下载的scala压缩文件上传至master用户主目录下Downloads目录下,使用命令 tar –zxvf scala2.11.12.tgz 解压scala2.11.12.tgz至用户主目录下,解压后的文件夹名为scala-2.11.12
将解压后的文件夹名由scala-2.11.12改为scala,可使用下图所示操作命令
3、配置scala环境变量
编辑用户主目录下的.bashrc文件,命令如下图所示
在文件末尾添加如下内容
保存并退出,重新导入配置文件.bashrc然后终端中使用命令scala -version查看scala安装配置是否成功。操作过程如下图所示:
在master节点操作成功后为了简便可以将scala文件目录和./.bashrc复制到slave1、slave2。复制文件到其他节点使用scp命令:
scp -r ./scala hduser@slave1:~/
scp ./.bashrc hduser@slave1:~/
scp -r ./scala hduser@slave2:~/
scp ./.bashrc hduser@slave2:~/
通过以上命令slave1和slave2节点上都有scala及其配置文件了。我们可以通过重新导入配置文件查看每个节点是否安装成功,操作如下面两图所示:
到这里集群中scala环境就配置好了,下篇文章介绍spark的安装。
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