非常详细、全面的大数据组件安装及IDEA开发环境搭建 - 搭建虚拟机集群 -包括Hadoop、HBase、Zookeeper、Spark、Kafka、Flume、IDEA

前言

文章很长很长，建议配合右边的目录。。。

博主在学习大数据过程中也写过各种组件的安装步骤，但是比较零散。
最近，在学习Spark Streaming中需要开启很多大数据服务，笔记本搭建虚拟机的集群已经带不动程序。正好，学校配了台高配的主机，所以决定从头开始搭建大数据的集群。并且记录完整、详细的安装过程。
注：学习大数据希望你的电脑配置不要太低，如果太低连虚拟机都运行不起来。如果配置不算高，能够跑起集群，但无法在集群中开启很多服务。
博主在此之前，搭建了三台虚拟机，配置如下：5.5G-Ubuntu、2个1GReadHat。但是一旦开启多个服务后，仍然卡的不行。
如果你是完全的小白，还是建议先掌握单机、伪分布，如果有一些基础，建议分布式。
另外，更加详细的单个组件的安装步骤可参考博主的其他文章。

将安装的大数据组件及软件

• VirtualBox-6.0.6
• Ubuntu-18.04.1
• CentOS-7
• JDK-1.8-152
• Hadoop-2.7.3
• HBase-1.4.8
• Zookeeper-3.4.12
• Spark-2.4.0
• Kafka_2.11-2.1.1
• Flume-1.9.0
• Maven-3.3.9
• ideaIU-2019.1.1

这里使用Ubuntu作为主节点，CentOS作为子节点（字符界面，尽量节省内存）。
还有诸如Hive、Sqoop等，这里先不介绍安装。

百度网盘链接：

链接: https://pan.baidu.com/s/1FU_J4bR67eJoV-2HatnQ1w
提取码: vawv

---

1. VirtualBox安装

双击安装，默认安装，更改下安装路径即可：

安装完成：

VirtualBox中设置一个类似自动分配IP局域网：

添加一个NatNetWork：

2. Ubuntu的安装

首先你需要下载Ubuntu-18的镜像文件：

在VirtualBox中新建一个虚拟电脑：

分配内存：
如果你是：
伪分布式，建议 >= 3G
完全分布式，并且需要搭建开发环境，建议 >= 6G

虚拟硬盘：

虚拟硬盘文件类型：
VDI：一次性创建出一个n G大小的硬盘。
VHD：给出一个最大值，动态的使用硬盘大小。
（来源网络）
如果你硬盘空间足够，建议 VDI 性能更好，否则 VHD。

硬盘分配类型：
这步也选择动态还是固定，但是VDI、VHD也有这个概念。具体为什么不清楚。。。

硬盘大小：
红箭头地方，建议点击一下。

创建完成：

设置一下Ubuntu的处理器数量：
建议 > Windows的 1/2。

设置网络：
NAT使用VirtualBox自动分配一个IP，集群通信：

联网需要：

创建一个共享目录：（需要增强功能）
Linux可以从该目录直接读取windows下的文件：

粘贴共享：（需要增强功能）

配置大概完成，下面安装Ubuntu：

直接启动Master，选择ISO镜像：

系统安装语言（不是输入法），点击Install Ubuntu：

下面一些简单的安装步骤省略。。。

自定义安装：

得到可用的空间：


空间分配，博主硬盘空间50G（上面截图是40G，这里更改了），如果你的空间较小，可以调整/、/tmp、/home的大小：
/ – 35G
swap – 2G
/boot – 256M
/tmp – 5G
/home – 剩余所有

这个配置不是必须的，完全根据需要和你空间的大小进行调整。
这里主要空间分配到了/ ，因为后面组件的安装将安装到/ 下，如果你要安装到/home，应该将/home的大小调大。
选中free ，点击+：

1. /
   
2. swap
   
3. /boot
   
4. /tmp
   
5. /home
   
   完成：
   
   点击Install Now。。。
   时区选择：
   
   
   等待安装。。。
   如果你是准备安装集群，下面可以接着安装CentOS。

安装完成：

重启之后，窗口不是全屏：

安装增强功能：


安装成功后，窗口变得正常：

注意：安装完成后，重启Ubuntu。。。
测试：

Ubuntu的配置见第4点。。。

3. CentOS的安装

镜像文件：

新建虚拟电脑：


这里省略一些相同的步骤：

同样进行设置：
这里使用2048M内存、1 个处理器。
网络设置依然是：网卡1-NAT网络、网卡2-网络地址转换(NET)
这里用设置共享目录。

启动：

安装：

注意：点击右边方向键左边的Ctrl，可跳出，即鼠标移动到Windows。

系统语言：

默认安装字符界面，分区默认分配即可，

点击网络配置，把两个网卡都点击ON：

点击Begin install：

root密码设置：

这里再创建一个hadop用户(后面集群的通信都是使用hadoop用户)：

安装完成，重启：

登陆测试：


创建目录(该目录用于安装各组件)：

CentOS的配置见第4点。

4. Ubuntu 和 CentOS的配置

• Ubuntu

1. 共享目录
   博主之前已经在Windows下载了相关的安装包，并且以后也会用到Widnows与Linux的数据传输，所以这里创建一个共享目录。
   不过，很难受的是，共享目录设置没有成功，具体操作可以参考：https://blog.csdn.net/qq_38038143/article/details/83017877
   但是，发现拖拽功能可以实现，可以直接从Windows拖拽文件：
   
   如果，你两个操作都不行，如果能联网，就在Ubuntu下载相应安装包吧。如果不能，就再设置第3个网卡：格式为桥接，将虚拟机桥接网卡的IP 设置与Windows同一个网段，然后使用如fpt、WinScp之类的传输软件传输文件，不过有一个限制是，如果Windows的局域网发生变化，Ununtu的IP也要随之改变，是比较麻烦的。
   然后把准备的安装包上传，当然你可以不必一次性全部上传，需要什么上传什么：
   

5. 开始安装大数据组件

5.1 CentOS的复制

目前已经安装了一个Ubuntu、一个CentOS，不过博主打算使用2个CentOS作为子节点，所以需要再复制一个虚拟机。
将CentOS关机，在VirtualBox中选中Slave1，右键选择复制：

5.2 Hadoop的单机、伪分布安装

这里先从Hadoop的单机、伪分布式安装开始。

后面可能会有防火墙问题：
关闭ununtu ：

sudo ufw disable

关闭 centos

systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service 

1. JDK的安装

hadoop@master$ cd /app
hadoop@master:/app$ mkdir java
hadoop@master:/app$ tar -zxvf ./soft/jdk-8u152-linux-x64.tar.gz -C ./java/

环境变量配置：
~/.bashrc 末尾添加

# JDK
export JAVA_HOME=/app/java/jdk1.8.0_152
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

使生效：source ~/.bashrc

2. 免密登陆
分别执行命令：第一条命令一直回车

ssh-keygen -t rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 600 authorized_keys

测试：

解决办法，安装openssh-server：

sudo apt-get install openssh-server

再次测试：

如果第二次不需要输入密码，即成功：

3. Hadoop单机模式
   解压：

tar -zxvf ./soft/hadoop-2.7.3.tar.gz -C ./

配置环境变量：

# Hadoop
export HADOOP_HOME=/app/hadoop-2.7.3
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME 
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native 
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/etc/hadoop/

修改Hadoop-env.sh：

单机测试：
在hadoop-2.7.3下创建文件输入目录 input，并复制文件：

命令：

hadoop  jar  ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-*.jar  grep ./input/  ./output  'dfs[a-z.]+'

结果：

4. Hadoop伪分布
配置IP 映射：
vim /etc/hosts

这个IP 从哪里来的，第一个网卡使用了NAT模式，所以会自动分配一个IP：

重启网络：

sudo /etc/init.d/networking restart

测试：

非常重要：

Hadoop 的配置：

cd  /app/hadoop-2.7.3/etc/hadoop

core-site.xml

<configuration><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>file:///app/hadoop-2.7.3/tmp</value><description>注释</description></property><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://master:9000</value></property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:///app/hadoop-2.7.3/dfs/name</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:///app/hadoop-2.7.3/dfs/data</value></property>
</configuration>

mapred-site.xml

cp mapred-site.xml.template   mapred-site.xml

<configuration><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobtracker.address</name><value>master:9001</value></property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name><value>master:8099</value></property><property>  <name>yarn.resourcemanager.address</name>  <value>master:8032</value>  </property>  <property>  <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  <value>master:8030</value>  </property>  <property>  <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  <value>master:8031</value>  </property>
</configuration>

格式化Hadoop：
创建hdfs-site.xml 中的文件夹：

cd /app/hadoop-2.7.3
mkdir -p  dfs/{name,data}  tmp

格式化命令：

hadoop namenode -format

格式化成功：

启动hdfs：
第一次启动需要输入两次yes，因为配置了免密，所以后面不用每次输入密码。

start-dfs.sh

启动成功：

启动yarn：

start-yarn.sh

Web界面查看：
http://master:50070

http://master:8099

创建出用户目录：

web界面也可以查看：

5.3 Hadoop集群安装

1. 配置子节点
   不出意外，现在两个子节点的主机名都是localhost，现在要改成slave1、slave2：
   以salve1 为例，第二个子节点同理。。。
   修改/etc/hostname ：
   
   配置IP映射：
   这个IP就是使用NAT网卡获得的，使用ip addr 查看机器的IP。。。

10.0.2.6	master
10.0.2.7	slave1
10.0.2.8	slave2

重启机器，测试：

关闭防火墙：

systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service

按照同样的步骤，配置slave2.。。

2. 三台机器之间免密登陆
   这时，之前创建的hadoop用户起作用了。。。
   slave1 的操作：
   从root 用户切换为hadoop 用户：

su hadoop

生成密钥：

# 一直回车
ssh-keygen -t rsa
# 复制密钥到master
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub  master

在slave2 中执行上面同样的操作：

在Master节点中查看：

同样，修改Master节点的IP映射：
vi /etc/hosts

重启网络：

将该文件复制到slave1、和slave2：

scp ./authorized_keys slave1:~/.ssh
scp ./authorized_keys slave2:~/.ssh

登陆测试，不需要输入密码即成功：

3. Hadoop集群配置
   修改hdfs-site.xml
   这里设置了集群副本数=2，即上传到HDFS的文件都将有2份数据，并且以block为单位存储在不同的子节点。

<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:///app/hadoop-2.7.3/dfs/name</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:///app/hadoop-2.7.3/dfs/data</value></property><property><name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check</name><value>false</value></property>
</configuration>

修改slaves：

停止伪分布式Hadoop：

stop-all.sh

删除当前伪分布式的数据，并重建目录：

将配置好的Haoop-2.7.3传输到子节点：
为了简化操作，使用shell脚本，：

在sh_file/ 下创建一个文件：
transmitFile.sh

#!/bin/bash
# scp file to other machine# example
# ./transmitFile.sh  /home/hadoop/test.txt  /home/hadoopclear
for ip in slave1 slave2
doecho "------------------------------[ transmit to $ip ]------------------------"scp -r $1 $ip:$2echo " "
done

给予执行权限：

chmod -R 755 sh_file/*

传输命令：

~/sh_file/transmitFile.sh ./hadoop-2.7.3/ /app/
~/sh_file/transmitFile.sh ./java /app/

查看：

同样需要设置slave1、slave2的环境变量：
复制master 已经配置好的.bashrc 修改slave1、slave2的.bashrc：


格式化Hadoop：

hadoop namenode -format

启动集群：

同样，在sh_file中创建脚本查看个机器的进程：
sh_file/watch.sh

#!/bin/bash
# watch machine jpsclear
echo "------------------------------[ jps master ]-------------------------"
jpsfor ip in slave1 slave2
doecho "------------------------------[ jps $ip ]-------------------------"ssh hadoop@$ip "source /etc/profile;jps"

给予执行权限：

chmod -R 755 sh_file/*

查看：

~/sh_file/watch.sh

Web中查看：

Hadoop 集群搭建完成。。。

5.4 Hbase集群的搭建

因为博主使用的是Ubuntu 和CentOS，两种机器的时区不同，需要修改：

在子节点赋予hadoop 用户sudo 权限：

添加内容如下：

修改时区：

每台机器的时间相差不能太大，会导致HBase集群无法启动。
使用date -s “2019-05-12 20:30:15” 的格式设置即可，不需要秒数完全相同，相差不大即可。

HBase的进程很容易一开始能够启动，但几秒后进程就死掉，需要仔细检查配置，检查不出来就删除所有的日志文件，重新配置。

1. 单机模式
   解压：

tar -zxvf soft/hbase-1.4.8-bin.tar.gz -C ./

设置JDK：
vim hbase-1.4.8/conf/hbase-env.sh

注意下面的代码，默认是启动HBase自带zookeeper管理，后面搭建Hbase集群时会更改：

修改pid 保存路径：

配置文件：
vim hbase-1.4.8/conf/hbase-site.xml

<configuration><property><name>hbase.rootdir</name><value>file:///app/hbase-1.4.8/tmp/local-test</value></property><property><name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name><value>file:///app/hbase-1.4.8/tmp/local-test/zookeeper-data</value></property>
</configuration>

创建pids目录：

设置环境变量：
vim ~/.bashrc

# HBase
export HBASE_HOME=/app/hbase-1.4.8
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

source ~/.bashrc
后面就不再说明修改文件，source 文件，直接贴代码。。。步骤都是相同的。

启动HBase：



关闭HBase：

stop-hbase.sh 

2. 伪分布模式

NTP时间同步设置：
使用 date 命令设置时间同步只能解决暂时的问题，随着使用的时间增长，可能会经常调整时间同步。所以需要安装一个时间同步服务。

Ubuntu 下安装：

sudo apt-get install ntp

设置配置文件：

sudo vim /etc/ntp.conf

黄框中都是需要添加的内容：

restrict 10.0.2.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap # support network segment# have network: synchronised time by this
server 210.72.145.44 perfer # China time center
server 202.112.10.36 # 1.cn.pool.ntp.org
server 59.124.196.83 # 0.asia.pool.ntp.org# allow top modify localtime
restrict 210.72.145.44 nomodify notrap noquery
restrict 202.112.10.36 nomodify notrap noquery
restrict 59.124.196.83 nomodify notrap noquery# no network: use local time
server 127.127.1.0      # local clock
fudge  127.127.1.0 stratum 10

重启ntp 服务：

sudo /etc/init.d/ntp restart

CentOS下安装：

sudo yum -y install ntp

修改配置文件：

sudo cp /etc/ntp.conf /etc/ntp.conf.bak
sudo vi /etc/ntp.conf

注释掉红框内容，添加黄框内容：

在启动之后很可能，不能同步到master 的连接，需要禁用IPv6：
sudo vi /etc/sysctl.conf
添加如下内容。。。

# 禁用整个系统所有接口的IPv6
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6 = 1
# 禁用某一个指定接口的IPv6(例如：eth0, eth1)
net.ipv6.conf.eth1.disable_ipv6 = 1
net.ipv6.conf.eth0.disable_ipv6 = 1

重启网络：

sudo service netowkr restart

启动服务：

systemctl start ntpd.service

出现master 启动成功：

对slave2进行同样的操作，然后启动查看

对子节点设置开机启动ntp：

sudo systemctl enable ntpd.service
sudo systemctl enable ntpdate.service

HBase设置：
修改 hbase-site.xml

<configuration><property><name>hbase.rootdir</name><value>hdfs://master:9000/hbase</value></property><property><name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name><value>file:///app/hbase-1.4.8/tmp/pseudo-distributed/zookeeper-data</value></property><property><name>hbase.cluster.distributed</name><value>true</value></property>
</configuration>

复制core-site.xml 和 hdfs-site.xml 到conf/ 目录下， 启动 start-hbase.sh ：

测试Hbase：

hbase shell

3. 完全分布式

修改 hbase-site.xml

<configuration><property><name>hbase.rootdir</name><value>hdfs://master:9000/hbase</value></property><property><name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name><value>file:///app/hbase-1.4.8/tmp/distributed/zookeeper-data</value></property><property><name>hbase.cluster.distributed</name><value>true</value></property><property><name>hbase.zookeeper.quorum</name><value>master,slave1,slave2</value></property>
</configuration>

修改conf/regionservers（保存数据）和backup-masters（备用HMaster）：

传输到子节点：

~/sh_file/transmitFile.sh hbase-1.4.8/ /app/

同样设置HBase的环境变量：

启动HBase，在Master节点执行：

start-hbase.sh

查看，所有节点的进程：

5.5 Zookeeper 集群的安装

解压：

tar -zxvf soft/zookeeper-3.4.12.tar.gz -C ./

环境变量：

# Zookeeper
export ZOOKEEPER_HOME=/app/zookeeper-3.4.12
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin/

设置ID：

添加配置文件：
vim conf/zoo.cfg

# The number of milliseconds of each tick
tickTime = 2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting ian acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/app/zookeeper-3.4.12/data
# the ort at which the clients will connect
clientPort=2181
# the location of the log file
dataLogDir=/app/zookeeper-3.4.12/log
server.0=master:2888:3888
server.1=slave1:2888:3888
server.2=slave2:2888:3888

传输到子节点：

~/sh_file/transmitFile.sh ./zookeeper-3.4.12/ /app/

修改子节点的myid，对应配置文件：

设置三台机器的环境变量：

# Zookeeper
export ZOOKEEPER_HOME=/app/zookeeper-3.4.12
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin/

因为要到每台机器启动，所以设置脚本启动：
启动关闭命令：zkServer.sh start zkServer.sh stop
zkServerStart.sh

#!/bin/bash
# start zkclearfor ip in master
doecho "------------------------------[ Zookeeper $ip ]-------------------------"source /etc/profile;zkServer.sh start
donefor ip in slave1 slave2
doecho "------------------------------[ Zookeeper $ip ]-------------------------"ssh hadoop@$ip "source /etc/profile;zkServer.sh start"
done

zkServerStop.sh

#!/bin/bash
# stop zkclearfor ip in master
doecho "------------------------------[ Zookeeper $ip ]-------------------------"source /etc/profile;zkServer.sh stop
donefor ip in slave1 slave2
doecho "------------------------------[ Zookeeper $ip ]-------------------------"ssh hadoop@$ip "source /etc/profile;zkServer.sh stop"
done

启动zookeeper：

登陆zookeeper：

zkCli.sh -server master

将HBase交由zookeeper管理：

修改 hbase-env.sh：

将修改后的传输到子节点：

~/sh_file/transmitFile.sh conf/hbase-env.sh /app/hbase-1.4.8/conf/

启动Hbase：

5. 6 Scala 的安装

只安装到Master 节点即可。。。
解压

tar -zxvf soft/scala-2.11.8.tgz -C ./

环境变量：

# Scala
export SCALA_HOME=/app/scala-2.11.8
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin/

测试：

ctrl + d 退出。。。

5.7 Spark 的安装

1. 单机
   解压、修改名称：

tar -zxvf soft/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz -C ./
mv spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/ spark-2.4.0

环境变量：

# Spark
export SPARK_HOME=/app/spark-2.4.0
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin/

测试：
启动spark命令：spark-shell

web查看：
http://master:4040

2. 集群
   修改 conf/slaves
   
   传输到子节点：

~/sh_file/transmitFile.sh ./spark-2.4.0/ /app/

配置环境变量：

# Spark
export SPARK_HOME=/app/spark-2.4.0
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin/

测试：
为了更清晰的查看，关闭hbase、zookeeper、hadoop，注意关闭顺序。。。
因为环境变量中没有写 sbin/ 目录，所以需要到spark 安装目录下启动：


web查看：
http://master:8080

测试：
启动方式：

使用独立集群管理器启动：

spark-shell --master spark://master:7077

测试代码与上面相同，统计单词：

val rdd = sc.textFile("./README.md")
val rdd2 = rdd.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _)
rdd2.take(5)

现在开启Hadoop，使用yarn启动：

复制hdfs-site.xml 和 yarn-site.xml 到spark-2.4.0/conf/，并且传输到子节点的spark/conf 下：
然后在 conf/spark-env.sh 设置参数，spark-site.xml 设置参数，
然后把 spark-2.4.0/lib/* 上传到 hdfs://master:9000/spark_jars（目录名随便，会设置在spark配置文件中）。。。
启动命令： spark-shell --master yarn
每个任务都将在 http://master:8099 中查看。。。
博主设置之后不能使用本地文件，默认的文件路径是HDFS，所以要使用本地文件需要先上传到HDFS。。。
不过，有大佬提醒导入文件时使用 file:// 前缀，不过现在忘了能不能行得通。。。
这里就不详细展示了，如果需要网上搜索详细教程。 也可以发邮箱给我，我将配置文件发送给你。。。

5.8 Kafka 的安装

解压:

tar -zxvf soft/kafka_2.11-2.1.1.tgz -C ./

2.11 代表scala的版本，2.1.1代表kafka的版本：

环境变量：

# Kafka
export KAFKA_HOME=/app/kafka_2.11-2.1.1
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

单机启动kafka：
先启动zookeeper，再启动kafka：

zkServer.sh start
kafka-server-start.sh -daemon ./config/server.properties

因为，博主现在是zookeeper集群，所以单机就不演式了。
贴上以前测试代码：

hadoop@master:~/kafka-2.1.1$ kafka-server-start.sh -daemon ./config/server.properties 
hadoop@master:~/kafka-2.1.1$ jps
5794 Kafka
3641 QuorumPeerMain
5818 Jps

测试命令：

# 创建主题
hadoop@master:~/kafka-2.1.1$ kafka-topics.sh --create --zookeeper master:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic test
Created topic "test".# 验证主题
hadoop@master:~/kafka-2.1.1$ kafka-topics.sh --zookeeper master:2181 --describe --topic test
Topic:test	PartitionCount:1	ReplicationFactor:1	Configs:Topic: test	Partition: 0	Leader: 0	Replicas: 0	Isr: 0
hadoop@master:~/kafka-2.1.1$ # 向主题发布消息
hadoop@master:~/kafka-2.1.1$ kafka-console-producer.sh --broker-list master:9092 --topic test
>hello world!
>hello kafka
# (Ctrl + D结束)# 从主题读取消息
hadoop@master:~/kafka-2.1.1$ kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server master:9092 --topic test --from-beginning
hello world!
hello kafka
^CProcessed a total of 2 messages

配置kafka 集群：

vim config/server.properties 修改zoookeeper：

传输到子节点：

~/sh_file/transmitFile.sh kafka_2.11-2.1.1/ /app/

设置broker ，每个机器都需要设置：
vim config/server.properties
master - - 0
slave1 - - 1
slave2 - - 2

配置子节点环境变量：

# Kafka
export KAFKA_HOME=/app/kafka_2.11-2.1.1
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

同样，设置一个脚本启动kafka：
kafkaStart.sh

#!/bin/bash
# start kafkaclear# kafka
for ip in slave1 slave2
doecho "------------------------------[ Kafka $ip ]-------------------------"ssh hadoop@$ip "source /etc/profile;kafka-server-start.sh -daemon /app/kafka_2.11-2.1.1/config/server.properties"
done

kafkaStop.sh

#!/bin/bash
# stop kafkaclear# kafka
for ip in slave1 slave2
doecho "------------------------------[ Kafka $ip ]-------------------------"ssh hadoop@$ip "source /etc/profile;kafka-server-stop.sh"
done

因为这里设置是子节点存放数据，并且数据位置/tmp/kafka-logs 。。。

5.9 Flume 的安装

解压：

tar -zxvf soft/apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C ./
mv apache-flume-1.9.0-bin/ flume-1.9.0

配置环境变量：

# Flume
export FLUME_HOME=/app/flume-1.9.0
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

设置flume：

vim flume-env.sh

启动flume：
再 conf 目录下创建 example.conf

# Name the components on this agent
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1# Describe/configure the source
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = master
a1.sources.r1.port = 44444# Describe the sink
a1.sinks.k1.type = logger# Use a channel which buffers events in memory
a1.channels.c1.type = memory# Bind the source and sink to the channel
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动命令：

flume-ng agent \
--name a1 \
--conf $FLUME_HOME/conf \
--conf-file $FLUME_HOME/conf/example.conf \
-Dflume.root.logger=INFO,console

集群的配置很简单，直接复制解压后的flume 到子节点，使用时只需要配置 自定义.conf 文件。。。

5.10 Maven安装

解压：

tar -zxvf soft/apache-maven-3.3.9-bin.tar.gz -C ./
mv apache-maven-3.3.9/ maven-3.3.9

默认的仓库是在/home/hadoop/.m2，因为博主前面设置了所有相关文件存放在/app 下，所以需要修改配置：
settings.xml作了两个修改：修改仓库的存储路径、设置阿里源。
settings.xml 在网盘中给出，在app 下创建 .m2/repository 目录，并且将settings.xml 复制到目录下，同时maven-3.3.9/conf/ 下也需要复制：

备份原来的，并且将新的复制：

5.11 IDEA安装

解压：

tar -zxvf soft/ideaIU-2019.1.1.tar.gz -C ./

固定到启动栏：

第一次启动的配置很简单，不会的话不要安装任何插件，其中有一个创建/usr/bin/idea 点击勾选：
注册码：http://idea.lanyus.com/

因为要导入项目，虽然已经可以拖拽，但是只能推拽一层目录，也就是目录之下的文件并没有被推拽到Linux，所以创建第三个网卡：
关机Ubuntu、设置桥接模式：


查询Windows 的IP、子网掩码、网关：


重启网络：sudo /etc/init.d/networking restart
测试：

下载WinSCP：https://winscp.net/download/WinSCP-5.15.1-Setup.exe

使用WinSCP上传文件：



直接拖拽就行了，非常方便。。。

然后启动IDEA：
新建一个项目：




点击Finish，第一次构建Maven项目，需要下载很多东西，等待即可：
完成：

查看本地maven仓库：

删除无用的信息：

现在从刚才上传的sparkstream 中复制源文件：

覆盖poxm.xml：

设置：


导入依赖，第一次会下载很久、好像也不是很久。。。：
这里把能够运行hadoop、hbase、spark、kafka、flume等几乎相关的所有依赖都导入，存储以G为单位，所以需要下载很久。。。
如果不能等待很长时间可以参考：https://blog.csdn.net/qq_38038143/article/details/89926205， 这篇博客只介绍导入了Spark Streaming相关依赖。

终于，依赖导入完毕，但不一定能够运行导入所有的程序代码，如果你运行其中某一个代码发生依赖错误，就需要你进行相关的修正，这些修正不一定通用，需要根据你的报错实际更改。。。
Maven 依赖官网：https://mvnrepository.com/
需要依赖的名称搜索即可：

选择版本：

将代码复制到pom.xml 后再次import changes即可：

查看导入完成后的项目：
显示maven 依赖窗口：


看下仓库：

现在来运行第一个程序：
右键项目名，设置项目的显示格式，想要什么格式就在前面打勾：

现在的项目显示：

运行，需要设置scala：

等待下载：
如果下载失败，需要设置下使用的方式：

再次尝试，下载完成，需要重启IDEA：
然后，你会发现代码颜色的改变：

build project：

提示设置scala：


选择安装scala 的目录：

运行测试：
在终端开启：

右键运行：


输入数据：

代码已经跑通了。。。
有兴趣可以测试其他代码。。。

开启所有集群

脚本将子节点关机：
先关闭所有服务进程。。。

sh_file/dowDataNode.sh

结语

除了上述的安装，其他的安装你应该已经有一定的套路了吧。也可以参靠博主的其他文章。。。如Hive、Sqoop的安装。

完！