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背景
本文主要是介绍大数据基础设施软件Hadoop-Scala-Spark的安装过程，以macOS、linux等系统环境为例进行实践！
一、背景
在最新的项目开发过程中，需要大量的对基础数据的转换实现中间字段或者中间表，使用SQL去进行数据的计算和处理，往往需要耗费大量的精力去写SQL并且实现起来很不方便，没有R、Python、Matlab、Scala等实现起来方便，基于这样的一个工作过程中遇到的痛点背景，有同学建议使用spark进行数据的etl处理直接生成结果表，先不论能否实现最终的目标但不尝试根本就不会知道是否可以实现，因此先把一个基础的环境搭建起来，至于怎么用怎么样设计好一套流程和环境实现“一劳永逸”（软件领域没有什么是一劳永逸的）那就慢慢来吧！
二、实践-环境安装（macOS）
1、版本：
jdk：1.8.0_161
hadoop：3.0.0
2、安装hadoop
(1)配置ssh：ssh-keygen -t rsa => 一直enter => cat ~/.ssh/id\_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized\_keys => 确认mac已关闭防火墙和开启远程登录(系统偏好设置下：安全与隐私=>防火墙 关闭 ；共享 => 远程登录 打钩)
(2)brew下载安装hadoop：brew install hadoop => 可以查看到/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0已经安装的hadoop位置
(3)配置hadoop-env.sh ： vim /usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/etc/hadoop/hadoop-env.sh => 将
# export HADOOP_OPTS="-Djava.net.preferIPv4Stack=true -Dsun.security.krb5.debug=true -Dsun.security.spnego.debug"
后添加
export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -Djava.net.preferIPv4Stack=true -Djava.security.krb5.realm= -Djava.security.krb5.kdc="
export JAVA_HOME="/Library/Java/JavaVirtualMachines/jdk1.8.0_161.jdk/Contents/Home"
（4）配置core-site.xml【hdfs地址和端口】：vim /usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/etc/hadoop/core-site.xml => 添加配置
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp</value>
<description>A base for other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://localhost:8020</value>
</property>
</configuration>
并且建立文件夹 mkdir /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs & mkdir /usr/local/Cellar/hadoop/hdfs/tmp
(5)配置mapred-site.xml【mapreduce和jobtracker的地址和端口】：
先备份：cp /usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/etc/hadoop/mapred-site.xml mapred-site-bak.xml
再编辑：vim /usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/etc/hadoop/mapred-site.xml => 添加配置
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>localhost:8021</value>
</property>
</configuration>
(6)配置hdfs-site.xml【修改hdfs备份数】：vim /usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/etc/hadoop/hdfs-site.xml => 添加配置
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>
(7)格式化hdfs文件系统格式：hdfs namenode -format
(8)启动及关闭hadoop服务：
/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/start-dfs.sh => 守护进程：namenodes、datanodes、secondary namenodes，浏览器中访问http://localhost:9870 ,注意端口号是9870而不是50070
/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/start-yarn.sh => yarn服务进程：resourcemanager、nodemanagers，浏览器中访问http://localhost:8088 和 http://localhost:8042
/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/stop-yarn.sh
/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec/stop-dfs.sh
3、安装scala
brew下载安装scala：brew install scala => 可以查看到/usr/local/Cellar/scala/2.12.5存在或scala -version查看版本
4、安装spark
spark官网下载，下载的时候注意查看其需要依赖的hadoop版本是否满足，下载后mac下直接用解压软件解压并将解压后的文件mv至/usr/local下也即/usr/local/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7
cd /usr/local/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/bin & spark-shell
5、系统环境变量~/.bash_profile，便于在任何目录下执行一些命令
vim ~/.bash_profile，添加
export HADOOP_HOME=/usr/local/Cellar/hadoop/3.0.0/libexec
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin
export SCALA_HOME=/usr/local/Cellar/scala/2.12.5
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin
export SPARK_HOME=/usr/local/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin
注意：brew方式安装的hadoop3.0.0，需要配置的hadoop路径是libexec下的，否则start-dfs.sh命令会报错“error:cannot execute hdfs-config”
6、日常启动关闭命令：
start-dfs.sh
start-yarn.sh
spark-shell
stop-yarn.sh
stop-dfs.sh
以上是hadoop-scala-spark在mac下的安装过程，为昨天在mac下首次实践，一次性成功 => 希望能够对各位同学有所帮助，和得到各位同学的后续关注，如果疑问或者遇到的坑，欢迎在文章下面留言！！
spark开启之路：https://spark.apache.org/docs/latest/quick-start.html
