linux突然所有命令都失效了，顯示bash: xxxxx: command not found...

出現這個問題是因為系統的環境變數沒有正確配置造成的，造成這個原因有很多，比如系統升級，比如不正當操作。解決的方式有兩種。

      其一：直接在linux命令列介面輸入如下，然後回車（匯入環境變數，以及shell常見的命令的存放地址）：

     export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin

      其二：如果系統所有命令都不能使用時，還可以使用絕對命令vi開啟profile
       /bin/vi  /etc/profile

       在系統的配置檔案裡新增環境變數地址

       export PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin
 

搭建spark叢集

前提： 配置好hadoop環境變數

時間同步

service iptables stop

ntpdate 0.asia.pool.ntp.org

scala安裝配置，spark-1.5用到Scala2.11

tar -zxvf scala-2.11.4.tgz

mv scala-2.11.4 /home

vim ~/.bash_profile

export SCALA_HOME=/home/scala-2.11.4
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

source ~/.bash_profile

scala -version

解壓spark壓縮包

tar -zxvf spark-1.5.1-bin-hadoop2.4.tgz

mv spark-1.5.1-bin-hadoop2.4 /home/spark-1.5

cd /home/spark-1.5/conf

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

根據實際情況將以下對應的內容分複製到 spark-env.sh 中

Yarn叢集：

需要的配置項

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export SPARK_HOME=/home/spark-1.5

export SPARK_JAR=/home/spark-1.5/lib/spark-assembly-1.5.1-hadoop2.4.0.jar

export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

所有節點啟動zkServer

zkServer.sh start

hadoop1節點：一定是啟動all，因為spark也要運用到計算

start-all.sh

所有節點

cd /home/spark-1.5

./sbin/start-all.sh 即可啟動spark叢集

Yarn叢集：

client模式：

結果xshell可見：

cd /home/spark-1.5

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client --executor-memory 1G --num-executors 1 ./lib/spark-examples-1.5.1-hadoop2.4.0.jar 100

Yarn叢集：

cluster模式：我啟動的是cluster模式

結果hadoop1:8088裡面可見！

cd /home/spark-1.5

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-cluster --executor-memory 50M --num-executors 1 ./lib/spark-examples-1.5.1-hadoop2.4.0.jar 100

開啟Scala模式：可以改成local

./bin/spark-shell

spark-shell 是應用程式

Scala>

讀一個文字,linux系統的本地檔案，完成一個Wordcount示例

val lines = sc.textFile("file:///usr/nginx-1.8/html/index.html")

val words = lines.flatMap(_.split(" "))

val pairs = words.map((_,1))

val results = pairs.reduceByKey(_+_)

方法沒有引數，括號可以不寫，以下這個方法，如果資料量大的話不用，因為會移動資料

results.collect

results.saveAsTextFile("hdfs://hadoop1:8020/20180527")

檢視hadoop檔案中的資料

hdfs dfs -cat /20180527/part-00000

local單機模式：

結果xshell可見：

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master local[1] ./lib/spark-examples-1.5.1-hadoop2.4.0.jar 100

建立topic，並且往topic裡面寫東西

./bin/kafka-topics.sh --zookeeper hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181 --topic wordcount --replication-factor 1 --partitions 1 --create

寫資料

./bin/kafka-console-producer.sh --topic wordcount --broker-list hadoop1:9092,hadoop2:9092,hadoop3:9092,hadoop4:9092

檢視topic列表

./bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181

叢集中提交作業命令列

./bin/spark-submit --class com.spark.study.streaming.WindowBasedTopWord sparkstreaming.jar

standalone叢集模式：配置HA

需要的配置項

1, slaves檔案

2, spark-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79

export SPARK_MASTER_IP=hadoop1

export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SPARK_WORKER_CORES=1

export SPARK_WORKER_INSTANCES=1

export SPARK_WORKER_MEMORY=1g

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=192.168.25.151:2181,192.168.25.152:2181,192.168.25.153:2181,192.168.25.154:2181"

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export SPARK_HOME=/home/spark-1.5

export SPARK_JAR=/home/spark-1.5/lib/spark-assembly-1.5.1-hadoop2.4.0.jar

export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

SPARK_DIST_CLASSPATH="$SPARK_DIST_CLASSPATH:/home/apache-mahout-distribution-0.10.2/lib/*"

先啟動zookeeper叢集

hadoop1節點

cd /home/spark-1.5

./sbin/start-all.sh 即可啟動spark叢集

hadoop1:8080

瀏覽器訪問可見

HA測試

在hadoop2-hadoop4上任意一個節點啟動一個standby-master

cd /home/spark-1.5

./sbin/start-master.sh

standalone叢集：

之client模式：

結果xshell可見：

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://spark001:7077 --executor-memory 1G --total-executor-cores 1 ./lib/spark-examples-1.5.1-hadoop2.4.0.jar 100

standalone叢集：

之cluster模式：

結果spark001:8080裡面可見！

./bin/spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://spark001:7077 --deploy-mode cluster --supervise --executor-memory 1G --total-executor-cores 1 ./lib/spark-examples-1.5.1-hadoop2.4.0.jar 100