分布式存储与并行处理环境配置：Hadoop、HBase和Spark等

本文介绍Linux系统中配置Hadoop、HBase和Spark环境，包括安装Java运行环境、下载安装包、进行配置和测试。通过这种方式，可以搭建一个强大的分布式计算环境，用于处理大规模数据集。为了成功配置Hadoop、HBase和Spark环境，需要理解它们之间的关系和各自的组件。

配置虚拟机

测试环境使用vmware workstation pro软件在Windows系统中创建一个虚拟机（后续构建多节点集群可配置好相关环境之后直接克隆，仅需修改简单参数即可构建集群），并在虚拟机中安装Ubuntu系统，这样可以在不影响原有系统的情况下体验和测试。

Hadoop、HBase和Spark都是基于Java开发的，因此首先需要安装Java运行环境。可以从Oracle官网上下载适合自己操作系统的Java安装包，并按照安装向导进行安装。

Hadoop是一种分布式系统，用于处理大规模数据集。可以从Apache Hadoop官网下载Hadoop的安装包，并按照官方文档进行安装和配置。在配置过程中，需要指定Hadoop的主节点和从节点，以及相关的配置参数，如端口号、数据目录等。

Zookeeper是一个开源的分布式协调服务，在Hadoop和各种分布式系统中应用广泛。

HBase是一个分布式的NoSQL数据库，用于处理结构化数据。可以从Apache HBase官网下载HBase的安装包，并按照官方文档进行安装和配置。在配置过程中，需要指定HBase的主节点和从节点，以及相关的配置参数，如端口号、数据目录等。

Spark是一个开源的分布式计算系统，用于处理大规模数据集。可以从Apache Spark官网下载Spark的安装包，并按照官方文档进行安装和配置。在配置过程中，需要指定Spark的主节点和从节点，以及相关的配置参数，如端口号、数据目录等。

安装完成后，需要测试Hadoop、HBase和Spark环境是否正常工作。可以使用Hadoop和Spark提供的样例程序进行测试，如WordCount和PageRank。测试过程中，需要注意查看日志输出和错误信息，以便进行排除故障。

启动方式可参照：

如何启动和关闭分布式集群_runepic的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_40694662/article/details/131230085

提交方式如下，后续开发jar包类似方式提交计算集群运行

bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn --deploy-mode client ./examples/jars/spark-examples_2.12-3.2.3.jar 10

也可启动spark shell 交互式计算

标签： hadoop 大数据 hbase

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