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Hadoop3.1.3+Spark2.3.4全分布决策树

时间：2024-04-07 18:11:07浏览次数：25  
标签：hadoop Hadoop3.1 Spark2.3 master HOME home export root 决策树

该文档是一些配置全分布的注意事项（遇到的坑）与个人的一些指令备注，阅读文档前需要配置好网络，具体可以参考：
网络配置。

linux系统选择的是Centos7

首先是一些小工具：

小技巧

1.Xshell：可以更方便地批量操控虚拟机进行全分布：

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alt text

这样输入任何指令都可以输入给所有虚拟机，方便全分布的配置。

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2.共享文件夹：前提是需要安装VMware Tools，（如图在设置的上面）

共享文件夹可以很方便的在Windows指定一个文件夹挂载到虚拟机上的/mnt/win(没有可以新建一个)文件夹下，
这样在Windows下把想发给虚拟机的文件放到指定的文件夹再输入指令：
/usr/bin/vmhgfs-fuse .host:/ /mnt/win -o subtype=vmhgfs-fuse,allow_other。

注：每次重新打开虚拟机之后都需要输入指令才能开启共享文件夹。

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alt text
我这里选择的是E盘的share2(自建的)文件夹，你可以任意自己选择，上面的名称随意。

参考文章：Centos下虚拟机和物理机如何开启共享文件夹
注：你当然可以使用其他方法比如winscp工具等等……

一些常用指令

查看网络配置文件指令：

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

重启网络服务指令：

systemctl restart network

ping baidu.com不行，但是可以ping IP（如192.168.xxx.xxx），则需要修改DNS文件,修改完不要忘记重启网络服务：

vim /etc/resolv.conf

我这里添加的是如图：
alt text

全分布必备技能：克隆虚拟机

克隆前请注意关闭虚拟机！！！
此处参考了：克隆虚拟机注意事项，如本文不清楚可以见链接。

  1. 右键点击管理 --> 克隆 --> 创建完整克隆 -->名称、位置按个人来定

  2. 修改 MAC 地址，一般克隆完成后，虚拟机的网卡 MAC 地址会自动改变的，如果没有自动改变，可以手动修改。点击虚拟机设置，如图alt text

  3. 修改 UUID，UUID 克隆虚拟机后一般是一样的，需要进行修改。
    输入命令 uuidgen，将生成的 UUID 写入 ifcfg-ens33。

    vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
    alt text

  4. 修改 ip 地址（以你的为准）一般如果复制的是192.168.36.130，那么可以将克隆后的ip设置为192.168.36.131即可。
    原理：如图编辑 -->虚拟机网络 --> 点击vmnet8,DHCP设置，如图，只要是起始结束之间的IP均可。alt text

  5. 修改主机名，修改文件 /etc/hosts 和 /etc/sysconfig/network，如下图所示：

    /etc/hosts（注：我这里是全分布）
    alt text
    /etc/sysconfig/network
    alt text

  6. 重启网络，service network restart

ping baidu.com（大功告成！！！）

Spark全分布模式的安装和配置

Spark的安装模式一般分为三种：
1.伪分布模式：即在一个节点上模拟一个分布式环境，master和worker共用一个节点，这种模式一般用于开发和测试Spark程序；
2.全分布模式：即真正的集群模式，master和worker部署在不同的节点之上，一般至少需要3个节点（1个master和2个worker），这种模式一般用于实际的生产环境；
3.HA集群模式：即高可用集群模式，一般至少需要4台机器（1个主master，1个备master，2个worker），这种模式的优点是在主master宕机之后，备master会立即启动担任master的职责，可以保证集群高效稳定的运行，这种模式就是实际生产环境中多采用的模式。
本小节来介绍Spark的全分布模式的安装和配置。

1. 准备Linux环境

准备3台Linux主机，按照下面的步骤在每台主机上执行一遍，我的是如下结果：

master：192.168.36.129  
slave1：192.168.36.131 
slave2：192.168.36.132

以master节点root身份为例：

1.1关闭防火墙

关闭Selinux：
临时关闭：# setenforce 0
永久关闭：# vi /etc/selinux/config
修改其中的参数：SELINUX=disabled，按Esc:qw保存退出。

关闭iptables：
安装服务(选做)：# yum -y install iptables-services
临时关闭：# systemctl stop firewalld.service
永久关闭：# systemctl disable firewalld.service

（之后操作默认你的三台主机可以ping 通 baidu.com(即网络已经配好，主机名已经配好
方式1：hostnamectl set-hostname master
方式2：vi /etc/hostname
清空内容后写入：master)）

1.2主机名和IP的映射关系

此处建议XShell同时操作三台虚拟机
编辑hosts配置文件：# vi /etc/hosts，追加3行：

192.168.36.129  master
192.168.36.130  slave1
192.168.36.131  slave2

每个主机都要测试主机名是否可用：

ping master
ping slave1
ping slave2

1.3三台主机两两免密码登录

  1. 使用ssh-keygen工具生成秘钥对：
    ssh-keygen -t rsa

     私钥：Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa.  
 公钥：Your public key has been saved in /root/.ssh/id_rsa.pub.

  2. 将生成的公钥发给三台主机：master、slave1、slave2：

     ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@master  
 ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@slave1  
 ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa.pub root@slave2

  3. 测试秘钥认证是否成功：

     ssh root@master  
 ssh root@slave1  
 ssh root@slave2

直接回车即可登录，不用输入密码，说明免密码登录配置成功。

2. 安装JDK

我这里JDK选择的是jdk1.8.0_271即：jdk-8u271-linux-x64.tar.gz

2.1上传JDK

方式1：通过上述共享文件夹上传到Linux中
方式2：通过linux自带的浏览器下载（左上角应用程序中）

2.2解压JDK安装包

以下所下载的文件均放到/home/hadoop/（主目录）中
tar -zxvf jdk-8u271-linux-x64.tar.gz

2.3配置Java环境变量

在主目录下vi .bash_profile
在文件末尾追加如下内容：

JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.8.0_271  
export JAVA_HOME  
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH  
export PATH  
按Esc:wq保存退出，使用source命令使配置文件立即生效：  
source .bash_profile

2.4测试JDK是否安装成功

java -version

3. 安装Hadoop全分布模式

我这里Hadoop选择的是hadoop-3.1.3即：hadoop-3.1.3.tar.gz

3.1 上传Hadoop

方式1：通过上述共享文件夹上传到Linux中
方式2：通过linux自带的浏览器下载（左上角应用程序中）

3.2 解压Hadoop安装包

将下载的文件放到/home/hadoop/（主目录）中
tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz

3.3 配置Hadoop环境变量（3台主机上都做一遍）

方式1：可以Xshell批量操作。
方式2：也可以master做完分发到slave1和slave2中。(这里采用方式2)
vim .bash_profile

在文件末尾追加如下内容：
HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-3.1.3  
export HADOOP_HOME  
PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH  
export PATH  
按Esc:wq保存退出，使用source命令使配置文件立即生效：  
source .bash_profile

3.4 配置Hadoop全分布模式的参数

进入到/home/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop

（1）配置hadoop-env.sh文件：

vim hadoop-env.sh

#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.8.0_271

（2）配置hdfs-site.xml文件：

vim hdfs-site.xml

<configuration>

<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>

<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>

（3）配置core-site.xml文件：

mkdir /home/hadoop/hadoop-3.1.3/tmp

vim core-site.xml

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://192.168.36.129:9000</value>
</property>

<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/hadoop-2.7.3/tmp</value>
</property>
</configuration>

（4）配置mapred-site.xml文件：

将模板文件mapred-site.xml.template拷贝一份重命名为mapred-site.xml然后编辑：
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

vim mapred-site.xml

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

（5）配置yarn-site.xml文件：

vim yarn-site.xml

<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

（6）配置slaves文件：

vim slaves

slave1
slave2

3.5 对NameNode进行格式化

hdfs namenode -format

3.6 分发安装包给从节点

将master上配置好的Hadoop安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。

cd /home/hadoop

scp -r hadoop-3.1.3/ root@slave1:/home/hadoop/

scp -r hadoop-3.1.3/ root@slave2:/home/hadoop/

3.7 在master上启动Hadoop全分布模式

start-all.sh

启动成功后，使用jps命令查看各个节点上开启的进程：
alt text

stop-all.sh 可以关闭集群

4. 安装VScode

我安装的版本是:code-1.52.1-1608137084.el7.x86_64.rpm
安装命令：

rpm -ivh code-1.52.1-1608137084.el7.x86_64.rpm

此命令中各选项参数的含义为：

-i：安装（install）;
-v：显示更详细的信息（verbose）;
-h：打印 #，显示安装进度（hash）;

5. 安装Python3.6.5

我这里使用的是Python3.6.5.tgz
首先进入主目录
mkdir python3.6
cd python3.6
文件放入此文件夹后解压：
tar -zxvf Python-3.6.5.tgz

安装依赖：

yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gcc
进入解压后的目录:
cd /home/hadoop/Python-3.6.5

编译安装，依次执行以下三行代码:

  1. ./configure --prefix=/usr/local/python3
    其中--prefix是Python的安装目录
  2. make
  3. make install
    出现下图则安装成功！！
    alt text

建立软连接：

ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python3
ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip3
//输入python3，出现下图所示
alt text

配置环境变量:

进入主目录后输入：
vim .bash_profile
在后面插入:

PYSPARK_PYTHON=python3  
export PYSPARK_PYTHON  
PATH=$PYSPARK_PYTHON/bin:$PATH  
export PATH

source .bash_profile使配置生效即可。

6. 安装Spark

我们先在master节点上配置好参数，再分发给两个从节点slave1和slave2。

6.1 上传Spark安装包

我使用的是spark-2.3.4-bin-hadoop2.7.tgz

6.2 解压Spark安装包

在主目录中
mkdir spark2
cd spark2
文件放入此文件夹后解压
tar -zxvf spark-2.3.4-bin-hadoop2.7.tgz

6.3 配置Spark环境变量（三台机器都做一遍）

进入主目录后输入：
vim .bash_profile
在后面插入:

SPARK_HOME=/home/hadoop/spark2/spark-2.3.4-bin-hadoop2.7  
export SPARK_HOME  
PATH=$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin:$PATH  
export PATH

注意：由于Spark的命令脚本和Hadoop的命令脚本有冲突（比如都有start-all.sh和stop-all.sh等），
所以这里需要注释掉Hadoop的环境变量，添加Spark的环境变量：
alt text

source .bash_profile使配置生效即可。

6.4 配置Spark参数

cd /home/hadoop/spark2/spark-2.3.4-bin-hadoop2.7/conf/

(1) 配置spark-env.sh文件：

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

vim spark-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.8.0_271  
export HADOOP_HOOME=/home/hadoop/hadoop-3.1.3  
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/hadoop-3.1.3/etc/hadoop  
export SPARK_MASTER_HOST=master  
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=1G

(2) 配置slaves文件：

cp slaves.template slaves

vim slaves
追加两行:

slave1
slave2

6.5 分发安装包给从节点

将master上配置好的Spark安装目录分别复制给两个从节点slave1和slave2，并验证是否成功。
scp -r /home/hadoop/spark2/spark-2.3.4-bin-hadoop2.7/ root@slave1:/home/hadoop/spark2

scp -r /home/hadoop/spark2/spark-2.3.4-bin-hadoop2.7/ root@slave2:/home/hadoop/spark2

6.6 在master节点上启动Spark全分布模式

首先启动hadoop由于注释了hadoop的配置信息，所以需要进入hadoop-3.1.3/sbin目录下使用指令：
./start-all.sh
先启动hadoop
之后启动spark
start-all.sh
关闭的话是先关闭spark
stop-all.sh
再去hadoop-3.1.3/sbin目录下使用指令：
./stop-all.sh
即可。
那么我们开启hadoop、spark集群
alt text
在本机可以登录50070查看hdfs文件系统
alt text
在本机可以登录8080端口查看spark集群运行情况！！
alt text

7. 启动pyspark分布式运行决策树模型

参考pyspark在机器学习中实战小练中的内容实现决策树代码

7.1 首先上传数据集:

创建hdfs文件夹：
hdfs dfs -mkdir -p /user/root
先把数据集下载到linux上再上传数据集adult.csv到hdfs中：
hdfs dfs -put ./adult.csv /user/root/

7.2 启动集群：

以集群的方式启动pyspark：
pyspark --master spark://master:7077
结果如图
alt text
接着输入代码以下仅展示部分代码运行结果：

（数据类型展示）
alt text
（抽取需要的信息）
alt text
（创建决策树模型）
alt text
（运行结果）
alt text
jps
效果如图：
alt text
大功告成啦！！！！！！！！！

标签：hadoop,Hadoop3.1,Spark2.3,master,HOME,home,export,root,决策树
From： https://www.cnblogs.com/dxlindex/p/18113574

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