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Ubuntu 18.04安装hive、spark和kafka一、下载安装java二、下载安装和配置hadoop三、下载安装和配置hive四、下载安装和配置spark五、下载安装和配置Zookeeper六、下载安装Kafka

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我是靠谱客的博主 刻苦钥匙，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Ubuntu 18.04安装hive、spark和kafka一、下载安装java二、下载安装和配置hadoop三、下载安装和配置hive四、下载安装和配置spark五、下载安装和配置Zookeeper六、下载安装Kafka，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

最近因为要学spark又开始玩linux了，在电脑上安装了VM Player 和 Ubuntu 18.04 - server开始折腾。为了安装spark、hive前需要先安装java，hadoop和scala，安装kafka前需要先安装Zookeeper。这里仅仅只是安装成功，使之能跑起来，不涉及其他配置和性能调优等。

使用的版本如下：

java版本：jdk-8u181-linux-x64.tar.gz

hadoop版本：hadoop-2.7.7.tar.gz

hive版本：apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz

scala版本：scala-2.11.12.tgz（spark 2.3.x仅支持scala 2.11.x的版本）

spark版本：spark-2.3.1-bin-without-hadoop.tgz

zookeeper版本：zookeeper-3.4.13.tar.gz

kafka版本：kafka_2.11-2.0.0.tgz

 

目录

一、下载安装java

二、下载安装和配置hadoop

三、下载安装和配置hive

四、下载安装和配置spark

五、下载安装和配置Zookeeper

六、下载安装Kafka

 

一、下载安装java

1、从Oracle官网复制java下载地址，wget下载的格式是：

$ wget --no-check-certificate --no-cookies --header "Cookie: gpw_e24=http%3A%2F%2Fwww.oracle.com%2F; oraclelicense=accept-securebackup-cookie" http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u181-b13/96a7b8442fe848ef90c96a2fad6ed6d1/jdk-8u181-linux-x64.tar.gz

2、解压文件至/opt

$ tar zxf jdk1.8.0-8u181-linux-x64.tar.gz
$ sudo mv jdk1.8.0_181 /opt/jdk1.8.0_181

3、java环境变量设置：

（1）编辑 /etc/profile 文件，添加如下代码：

# Java Environment
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_181
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

（2）使文件生效：

$ source /etc/profile

4、验证java是否安装成功：运行如下命令，如果出现java的版本号，则安装成功

$ java -version
$ javac -version

 

二、下载安装和配置hadoop

1、直接从hadoop官网获取下载地址，

$ wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz

解压hadoop包，将其移动至/opt：

$ tar zxf hadoop-2.7.7.tar.gz
$ sudo mv hadoop-2.7.7 /opt/hadoop-2.7.7

2、配置hadoop的环境变量：

$ sudo vim /etc/profile

在文件最后添加：
# Hadoop Environment
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.7
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export YADR_CONF_DIR=$HADOOP_HOME
export PATH=$PATH:/$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

然后保存文件，退出，并使之生效：

$ source /etc/profile

执行以下命令，若有出现hadoop的版本号，则说明环境变量配置成功

$ hadoop version

3、在hadoop配置文件里添加java路径：

$ sudo vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh

将：
export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
修改为：
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_181

4、配置hadoop伪分布模式

【注：最好根据自己的hadoop版本去官网找对应的配置方法，以下是官网上2.7.6版本的配置方式】

（1）首先验证系统能否通过免密钥ssh登录：

$ ssh localhost

若失败，则需要配置ssh免密钥登录，方法如下：（依次执行这三行命令，如果第一遍没成功就再执行一遍）

$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

（2）接下来修改hadoop的两个配置文件：

首先新建一个tmp目录（这个目录用来存储NameNode的format信息，避免每次启动hdfs时都需重新格式化NameNode）：

$ mkdir /opt/hadoop-2.7.7/hadooptmp

对 core-site.xml 文件:

$ sudo vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml

添加如下配置：（这里增加了tmp目录的配置）

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

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/hadoop-2.7.7/hadooptmp</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml文件：

$ sudo vim /$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml

添加如下配置：

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

配置完成。

5、运行hadoop

（1）格式化文件系统：

$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format

（2）启动NameNode和DataNode的守护进程：

 $ $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh

（3）执行启动命令之后，稍等1~2分钟，等待hadoop启动完成，即可使用浏览器在Web端看到Hadoop NameNode的信息，默认在： http://localhost:50070/ ；

（4）运行MapReduce job 需要创建HDFS目录：

$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -mkdir /user
$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -mkdir /user/<username>

（5）复制输入文件到分布式文件系统：

$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -put etc/hadoop input

（6）运行一些 内置的示例程序：

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.6.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

（7）测试输出文件：

从分布式文件系统复制输出文件到本地再测试：

$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -get output output
$ cat output/*

或，直接在分布式文件系统查看输出文件：

$ $HADOOP_HOME/bin/hdfs dfs -cat output/*

（8）完成后，记得关闭守护进程：

$ $HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh

6、yarn在hadoop伪分布模式的配置：

在完成了【5、运行hadoop】的（1）~（4）步骤后，可以进行yarn的配置。

（1）mapred-site.xml文件：

$ vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

添加如下代码：
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml文件：

$ vim $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml:

添加如下代码：
<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

（2）启动ResourceManager守护进程和NodeManager守护进程：

$ $HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

（3）Yarn启动完成后，即可从Web端查看ResourceManager，默认地址是：

http://localhost:8088/

（4）现在可以执行一个MapReduce任务了；

（5）最后，需要关闭守护进程：

$ $HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh

 

三、下载安装和配置hive

1、下载hive：直接用wget从官网下载即可：

$ wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hive-2.3.3/apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz

2、解压hive安装包到 /opt

$ tar zxf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz
$ sudo mv apache-hive-2.3.3-bin /opt/hive-2.3.3

3、配置hive的环境变量

$ sudo vim /etc/profile

添加：
# Hive Environment
export HIVE_HOME=/opt/hive-2.3.3
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

4、启动hive

（1）启动hive之前，先确定hadoop安装路径以添加至系统路径（PATH）中；

（2）必须使用下列HDFS命令创建 /tmp 和 /user/hive/warehouse （aka hive.metastore.warehouse.dir）并设置权限g+w：

$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir       /tmp
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -mkdir       /user/hive/warehouse
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod g+w   /tmp
$ $HADOOP_HOME/bin/hadoop fs -chmod g+w   /user/hive/warehouse

（3）运行hive CLI （Hive Commond Line Interface）：

$ $HIVE_HOME/bin/hive

若能够成功启动则说明配置成功。

Hive的一些服务的启动：

（4）运行HiveServer2 和 Beeline：

从Hive 2.1开始，需使用如下的schematool命令作为初始化的步骤。例如，可以使用“derby”作为db类型：

$ $HIVE_HOME/bin/schematool -dbType <db type> -initSchema

HiveServer2有它自己的CLI，称为Beeline。运行HiveServer2和Beeline：

$ $HIVE_HOME/bin/hiveserver2
$ $HIVE_HOME/bin beeline -u jdbc:hive2://#HS2_HOST:#H2_PORT

为了测试，也可以将Beeline和HiveServer2在同一个进程启动：

$ $HIVE_HOME/bin/beeline -u jdbc:hive2://

（5）运行HCatalog：

在Hive 0.11.0之后的版本运行HCatalog服务：

$ $HIVE_HOME/hcatalog/sbin/hcat_server.sh

在Hive 0.11.0之后的版本运行HCatalog CLI：

$ $HIVE_HOME/hcatalog/bin/hcat

（6）运行WebHCat：

在Hive 0.11.0之后的版本运行WebHCat服务：

 $HIVE_HOME/hcatalog/sbin/webhcat_server.sh

 

四、下载安装和配置spark

1、首先需要先下载安装scala。

（1）在浏览器打开如下网址，即可下载：（spark-2.3.1支持 scala 2.11.x的版本）

http://downloads.typesafe.com/scala/2.11.12/scala-2.11.12.tgz

（2）解压scalar到 /opt：

$ tar zxf scala-2.11.12.tgz
$ sudo mv scala-2.11.12 /opt/scala-2.11.12

（3）配置scala环境变量：

$ sudo vim /etc/profile

添加：
# Scala Environment
export SCALA_HOME=/opt/scala-2.11.12
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

（4）验证，若出现scala的版本号及命令行则说明安装成功：

$ scala

（5）退出scala命令行：（输入 :quit）

scala> :quit

2、下载spark，我因为已经安装了hadoop，所以使用的是无hadoop的spark

$ wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/spark/spark-2.3.1/spark-2.3.1-bin-without-hadoop.tgz

3、解压安装包至 /opt：

$ tar zxf spark-2.3.1-bin-without-hadoop2.7.tgz
$ sudo mv spark-2.3.1-bin-without-hadoop2.7 /opt/spark-2.3.1

4、配置spark环境变量：

（1）编辑 /etc/profile文件，添加：

# Spark Environment
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.3.1
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

保存，并退出，source使之生效：

$ source /etc/profile

（2）编辑$SPARK_HOME/conf/spark-env.sh文件，现将spark-env.sh.tmplate复制为spark-env.sh：

$ cd $SPARK_HOME/conf/
$ cp spark-env.sh.template spark-env.sh

然后在 spark-env.sh 文件的最后添加：

export SPARK_DIST_CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath)

保存并退出即可。

接下来验证配置，执行：

$ start-master.sh

然后使用浏览器打开网址：http://localhost:8080，如果出现spark监控界面则说明spark已经成功启动。

也可以执行 spark-shell 命令，出现如下图结果则说明spark已经成功启动（这里我也不知道为什么scala版本变成了2.11.8）：

到此为止，spark的安装就全部完成了。

注意：这里只是完成了基本的安装，使用的全部都是默认的配置，之后还可以对spark进行一些高级设置，如设置容量、内存等，将在之后的学习中陆续配置。

 

五、下载安装和配置Zookeeper

安装Kafka之前应先安装Zookeeper。

1、直接从官网下载Zookeeper：

$ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.13/zookeeper-3.4.13.tar.gz

2、解压安装包到 /opt：

$ tar zxf zookeeper-3.4.13.tar.gz
$ sudo mv zookeeper-3.4.13 /opt/zookeeper-3.4.13

3、设置环境变量

$ sudo vim /etc/profile

添加：
# Zookeeper Environment
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/zookeeper-3.4.13
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

4、配置zoo.cfg文件，使用默认设置即可（直接将zoo_sample.cfg文件复制为zoo.cfg）：

$ cp $ZOOKEEPER_HOME/conf/zoo_sample.cfg $ZOOKEEPER_HOME/conf/zoo.cfg

5、启动zookeeper，验证配置是否成功：

$ $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh start

出现success字样即为启动成功。

这里的Zookeeper运行的是单节点模式，不能复制（文档原文是no replication），所以当Zookeeper运行失败时，服务会挂掉。

 

六、下载安装Kafka

1、下载Kafka

$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.0.0/kafka_2.11-2.0.0.tgz

2、解压到 /opt：

$ tar zxf kafka_2.11-2.0.0.tgz
$ sudo mv kafka_2.11-2.0.0 /opt/kafka-2.11-2.0.0

3、配置环境变量,并使之生效：

$ sudo vim /etc/profile

添加：
export KAFKA_HOME=/opt/kafka-2.11-2.0.0
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

4、启动Kafka进行验证：

$ $KAFKA_HOME/bin/kafka-server-start.sh $KAFKA_HOME/config/server.properties

如果要关闭，可使用Ctrl+C来停掉。

至此，Kafka的安装就完成了。

 

最后

以上就是刻苦钥匙为你收集整理的Ubuntu 18.04安装hive、spark和kafka一、下载安装java二、下载安装和配置hadoop三、下载安装和配置hive四、下载安装和配置spark五、下载安装和配置Zookeeper六、下载安装Kafka的全部内容，希望文章能够帮你解决Ubuntu 18.04安装hive、spark和kafka一、下载安装java二、下载安装和配置hadoop三、下载安装和配置hive四、下载安装和配置spark五、下载安装和配置Zookeeper六、下载安装Kafka所遇到的程序开发问题。

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