先盘点一下要安装哪些东西：

1. VMware
2. ubuntu 14.04（64位）
3. Java环境（JDK 1.8）
4. Hadoop 2.7.1
5. Spark 2.4.0（Local模式）
6. Pycharm

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（一）Ubuntu 

VMware 和 ubuntu 14.04（64位）的安装见：在vmware上安装ubuntu 14.04（64位）_study_note_mark的博客-CSDN博客

安装Ubuntu完成后需要完成一些前期准备工作，包括：创建Hadoop用户、更新apt、安装ssh及配置ssh无密码登录，参考：Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0(2.7.1)/Ubuntu14.04(16.04)_厦大数据库实验室博客

总结：

• 在Ubuntu里打开终端窗口的快捷键是 ctrl+alt+t 
• sudo命令：sudo是ubuntu中一种权限管理机制，管理员可以授权给一些普通用户去执行一些需要root权限执行的操作。当使用sudo命令时，就需要输入您当前用户的密码
• 在Ubuntu终端窗口中，复制粘贴的快捷键需要加上shift，即粘贴是ctrl+shift+v

• 更改软件源：Ubuntu20.04更新软件源路径_ubuntu20.04软件和更新在哪_donnieliu的博客-CSDN博客​​​​​​

• vim编辑器：
  • 正常模式：主要用来浏览文本内容。一开始打开vim都是正常模式。在任何模式下按下Esc键就可以返回正常模式
  • 插入编辑模式：用来向文本中添加内容。在正常模式下，输入i键即可进入插入编辑模式
  • 退出vim：如果有利用vim修改任何的文本，一定要记得保存。Esc键退回到正常模式中，然后输入:wq即可保存文本并退出vim
• ssh登录：类似于远程登录。可以登录某台Linux主机，并在上面运行命令
• 在Linux系统中，~ 代表的是用户的主文件夹，即 "/home/用户名" 这个目录，如你的用户名为 hadoop，则 ~ 就代表 "/home/hadoop/"

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（二）Java（JDK 1.8）

参考Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0(2.7.1)/Ubuntu14.04(16.04)_厦大数据库实验室博客

总结：

• 常见Linux命令：Linux系统常用命令_厦大数据库实验室博客
• Linux管道命令：Linux Shell中的管道命令_厦大数据库实验室博客
• vim编辑器用法：Linux系统中vim编辑器的安装和使用方法_厦大数据库实验室博客

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（三）Hadoop 2.7.1

Hadoop安装、伪分布式配置、启动Yarn参考Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0(2.7.1)/Ubuntu14.04(16.04)_厦大数据库实验室博客

总结：

• Hadoop默认模式为非分布式模式（本地模式），即单Java进程，无需进行其他配置即可运行
• Hadoop可以在单节点上以伪分布式的方式运行，Hadoop进程以分离的Java进程来运行，节点既作为NameNode也作为DataNode，同时读取的是HDFS中的文件
• 运行Hadoop程序时，为了防止覆盖结果，程序指定的输出目录（如output）不能存在，否则会提示错误，因此运行前需要先删除输出目录（如hdfs dfs -rm -r output）
• 三种shell命令方式：
  • hadoop fs：适用于任何不同的文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统
  • hadoop dfs：只能适用于HDFS文件系统
  • hdfs dfs：只能适用于HDFS文件系统
• 若要关闭Hadoop，运行stop-dfs.sh；下次启动Hadoop，无需进行NameNode初始化，只需运行start-dfs.sh（仅仅启动了MapReduce环境，没有启动YARN）
• 通过hdfs命令可以访问HDFS的内容

http://localhost:50070/dfshealth.html#tab-overview

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是从MapReduce中分离出来的，负责资源管理与任务调度。YARN运行于MapReduce之上，提供了高可用性、高扩展性

启动YARN之后，运行实例的方法还是一样的，仅仅是资源管理方式、任务调度不同。观察日志信息可以发现，不启用YARN时，是 "mapred.LocalJobRunner" 在跑任务；启用YARN之后，是 "mapred.YARNRunner" 在跑任务。启动YARN有个好处是可以通过Web界面查看任务的运行情况：http://localhost:8088/cluster 

启动/关闭YARN的脚本：

start-yarn.sh      # 启动YARN
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver  # 开启历史服务器，才能在Web中查看任务运行情况

stop-yarn.sh
mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

如果需要安装Hadoop集群，参考Hadoop 2.7分布式集群环境搭建_厦大数据库实验室博客

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（四）Spark 2.4.0（Local模式）

Apache Spark是一个新兴的大数据处理通用引擎，提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快，可比Hadoop MapReduce的处理速度快100倍 

Spark采用Local模式进行安装，也就是在单机上运行Spark。因此，在安装Hadoop时，需要按照伪分布式模式进行安装。在单台机器上按照“Hadoop（伪分布式）+Spark（Local模式）”这种方式进行Hadoop和Spark组合环境的搭建，可以较好满足入门级Spark学习的需求 

Index of /dist/spark/spark-2.4.0

参考以下链接中 “安装Spark（Local模式）” 部分即可（这篇帖子是Spark 3.4.0，但原理相同）：Spark安装和编程实践（Spark3.4.0）_厦大数据库实验室博客

cd /usr/local/spark
bin/spark-shell

Spark Shell界面如下，不过是以Scala为交互语言（Ctrl+c退出）： 

进入Pyspark：

cd /usr/local/spark
./bin/pyspark

总结：

• bash和shell的区别：
  • shell：负责人机交互的一种抽象，接收用户输入交给内核，内核执行完后返回给用户。有多种实现，sh/bash/csh/ksh/ash，当前用户登录后操作系统会用哪种shell，是由配置文件中对应用户的配置来决定的，可由echo $SHELL查看
  • bash：shell的一种实现（/bin/bash）。用户远程连接后，操作系统会默认生成一个bash进程

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（五）PyCharm 

Download PyCharm: Python IDE for Professional Developers by JetBrains

安装参考：使用Pycharm开发Spark应用程序（以WordCount为例）_厦大数据库实验室博客 以及

第一章 python分布式爬虫打造搜索引擎环境搭建 第一节 CentOS7环境下pycharm的安装和使用_Demon丶冷漠的博客-CSDN博客

安装过程中我遇到一个报错如下： 

解决方法是新开一个terminal再执行命令，参考linux安装pycharm报错：Unable to detect graphics environment_pycharm unable to detect graphics environment_我有明珠一颗的博客-CSDN博客

编辑hosts文件时遇到以下两个问题，原因是权限不足： 

vim 修改文件出现错误 “ E45: ‘readonly’ option is set (add to override)“_大红烧肉的博客-CSDN博客

Linux使用vi编辑文件报错：E212: Can‘t open file for writing Press ENTER or type command to continue_/ect/hosts" e212: can't open file for writing_凝眸伏笔的博客-CSDN博客

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（六）案例（以WordCount为例）

参考：使用Pycharm开发Spark应用程序（以WordCount为例）_厦大数据库实验室博客 

启动pycharm：

创建文件夹（注意Base interpreter选择的是 /usr/bin/python3.5）： 

上传word.txt文件（本地地址为/home/hadoop/Downloads/word.txt）至HDFS（创建一个文件夹aaa，上传至aaa文件夹下）

hadoop fs -ls   # 查看hdfs下的文件
hdfs dfs -mkdir /aaa   # 创建一个目录aaa
hdfs dfs -put /home/hadoop/Downloads/word.txt /aaa   # 上传word.txt文件至aaa文件夹下
hadoop fs -ls /aaa   # 检查是否上传成功

# 三种shell命令方式：
# hadoop fs：适用于任何不同的文件系统，比如本地文件系统和HDFS文件系统
# hadoop dfs：只能适用于HDFS文件系统
# hdfs dfs：只能适用于HDFS文件系统

打开HDFS：

关于HDFS的一些操作可以参考：如何上传文件到hdfs？_数据上传至hdfs://crash目录下_你看这人，真菜的博客-CSDN博客 

WordCount.py代码如下：

# -*- coding:utf8-*-
# 安装pyspark：在终端输入pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark

import os
os.environ['PYSPARK_PYTHON'] = '/usr/bin/python3.5'   # python解释器路径

import findspark
findspark.init()

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName("WordCount").setMaster("local")
sc = SparkContext(conf=conf)
inputFile = "hdfs://localhost:9000/aaa/word.txt"   # 文件放在hdfs伪分布式文件系统上（必须开启hdfs文件系统）
textFile = sc.textFile(inputFile)
wordCount = textFile.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
wordCount.foreach(print)

• flatMap：将文件按空格进行拍扁 
• map：将拍扁后的一个个单词分别映射成 (word, 1) 的形式
• reduceByKey：将map输出中key相同的值加起来
• foreach：循环遍历打印输出结果

（1）右键运行。运行结果如下：

（2）也可以把代码提交到Spark运行。在终端运行：

cd /usr/local/spark/
./bin/spark-submit /home/hadoop/PycharmProjects/WordCount/WordCount.py

翻一下我们的输出信息可以找到结果： 

注：Spark & PySpark 的执行可以特别详细，很多INFO日志消息都会打印到屏幕。开发过程中，这非常恼人，因为可能丢失Python栈跟踪或者print的输出。为了减少Spark输出，可以设置$SPARK_HOME/conf 下的log4j

cd /usr/local/spark/conf
cp log4j.properties.template log4j.properties
vim log4j.properties

将 log4j.rootCategory=INFO, console 中的 INFO 改为 WARN 或者 ERROR，保存退出，如下图： 

再运行，输出结果就一目了然了： 

更多案例参考：

基于Python语言的Spark数据处理分析案例集锦（PySpark）_厦大数据库实验室博客

更多大数据相关博客：大数据_厦大数据库实验室博客